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甲状腺手术中喉返神经肉眼识别及神经监测的临床意义分析 预览
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作者 匡红梅 《系统医学》 2019年第7期90-91,97共3页
目的分析甲状腺手术中喉返神经肉眼识别及神经监测的临床意义。方法从该院2017年1月-2018年10月接受的甲状腺手术患者中,抽取82例作为研究对象,随机将其分为对照组与观察组,均41例。对照组采用肉眼识别的方式对患者喉返神经进行识别和保... 目的分析甲状腺手术中喉返神经肉眼识别及神经监测的临床意义。方法从该院2017年1月-2018年10月接受的甲状腺手术患者中,抽取82例作为研究对象,随机将其分为对照组与观察组,均41例。对照组采用肉眼识别的方式对患者喉返神经进行识别和保护,观察组采用神经监测手段对患者喉返神经进行识别和保护,观察两组患者喉返神经确认时间、识别和损伤情况。结果观察组喉返神经确认时间(2.11±0.53)min显著短于对照组(4.31±1.42)min;喉返神经识别100.00%率显著高于对照组80.49%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在甲状腺手术中采用神经监测对喉返神经进行识别和保护能够有效缩短术中对喉返神经确认的时间,提高对喉返神经的识别率,降低对喉返神经的损伤,是科学、有效的监测手段,值得在临床中推广。 展开更多
关键词 甲状腺 喉返神经 肉眼识别 神经监测 确认时间 识别率 损伤率
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基于CNN的红外与可见光融合图像的场景识别 预览
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作者 江泽涛 刘小艳 胡硕 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2289-2294,共6页
针对传统场景识别算法中存在的场景内容相似、场景识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络的红外和可见光融合图像的场景识别算法。采用像素加权融合算法对红外和可见光图像进行融合,以丰富图像的细节信息;利用改进的卷积神经网络模... 针对传统场景识别算法中存在的场景内容相似、场景识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络的红外和可见光融合图像的场景识别算法。采用像素加权融合算法对红外和可见光图像进行融合,以丰富图像的细节信息;利用改进的卷积神经网络模型提取融合图像的有效特征,将其作为目标的分类特征实现场景识别。在RGB-NIR数据集上进行场景识别实验,实验结果表明,所提算法相对其它方法在分类精度、目标识别率上均有一定的提高。 展开更多
关键词 多光谱图像 卷积神经网络 融合图像 场景目标识别 识别率
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高校图书馆RFID识别率优化方法研究 预览
3
作者 陈木真 《情报探索》 2019年第9期87-91,共5页
[目的/意义]旨在提高RFID识别率,以减少图书标签漏读错读、图书错架乱架等现象的发生。[方法/过程]提出在原有的多目标识别算法基础上建立优化模型,并引入TTS语音技术在RFID识别过程中进行纠错提醒来提高RFID标签识别率。[结果/结论]实... [目的/意义]旨在提高RFID识别率,以减少图书标签漏读错读、图书错架乱架等现象的发生。[方法/过程]提出在原有的多目标识别算法基础上建立优化模型,并引入TTS语音技术在RFID识别过程中进行纠错提醒来提高RFID标签识别率。[结果/结论]实验测试优化后的算法模型识别率相比固定帧时隙ALOHA算法提高了19.9%,引入语音纠错提醒功能后RFID识别率高达98%以上,研究表明2种方法均能有效提高高校图书馆RFID识别率。 展开更多
关键词 射频识别 识别率 多目标识别算法 语音纠错
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基于模式识别的激光测距仪电路故障识别
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作者 高琴 高强 《激光杂志》 北大核心 2019年第5期108-111,共4页
传统方法无法有效描述激光测距仪电路故障的特点,难以准确实现激光测距仪电路故障分类和识别,为了提高激光测距仪电路故障的识别率,提出了基于模式识别的激光测距仪电路故障识别方法。首先分析当前激光测距仪电路故障识别的研究现状,并... 传统方法无法有效描述激光测距仪电路故障的特点,难以准确实现激光测距仪电路故障分类和识别,为了提高激光测距仪电路故障的识别率,提出了基于模式识别的激光测距仪电路故障识别方法。首先分析当前激光测距仪电路故障识别的研究现状,并分析了激光测距仪电路故障识别的原理,然后获取激光测距仪电路故障识别数据,并提取激光测距仪电路故障识别特征,采用模式识别技术实现激光测距仪电路故障识别,最后进行了激光测距仪电路故障识别验证性测试实验。实验对比结果可知,本文方法的激光测距仪电路故障识别率高,可以有效保证激光测距仪正常工作,而且激光测距仪电路故障结果要优于其它方法。 展开更多
关键词 模式识别 激光测距仪 电路故障 识别率 对比测试
车载语音识别率自动化测试研究 预览
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作者 李乔娜 陈璐璐 刘兵 《汽车文摘》 2019年第10期8-13,共6页
随着汽车智能网联技术的发展,语音识别技术在车辆上的应用日渐广泛。识别率作为车载语音识别性能的评价指标之一,在整个语音识别系统开发过程中具有非常重要的作用。主要介绍了一种车载语音识别率自动化测试系统,能够代替人工进行实车测... 随着汽车智能网联技术的发展,语音识别技术在车辆上的应用日渐广泛。识别率作为车载语音识别性能的评价指标之一,在整个语音识别系统开发过程中具有非常重要的作用。主要介绍了一种车载语音识别率自动化测试系统,能够代替人工进行实车测试,在大大节省人力的同时,也可以降低测试过程对环境的依赖性,具有非常实用的工程应用价值和自动化思路推广价值。 展开更多
关键词 车载语音识别 识别率 PYTHON 自动化测试
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不同拍摄模式对福建四种常见林业蛾类标本图像识别的影响 预览
6
作者 卢赐鼎 华银 +6 位作者 林达坤 韩小红 林浩宇 蔡晓明 黄世国 张飞萍 梁光红 《湖北农业科学》 2019年第8期136-140,共5页
以福建4种常见林业蛾类害虫若干个体为拍摄样本,获取不同拍摄模式下的图像数据,并采用MATLAB2009软件进行识别,比较分析不同拍摄模式对蛾类害虫识别的影响。结果表明,①单反相机的快门速度对识别率有显著影响(P<0.05),以1/2000、1/40... 以福建4种常见林业蛾类害虫若干个体为拍摄样本,获取不同拍摄模式下的图像数据,并采用MATLAB2009软件进行识别,比较分析不同拍摄模式对蛾类害虫识别的影响。结果表明,①单反相机的快门速度对识别率有显著影响(P<0.05),以1/2000、1/4000s为最佳;但感光度(ISO)和光圈(f)大小对识别率没有显著影响(P>0.05);②拍照设备中以单反相机的平均识别率最高,达93.3%,但3种设备对识别率没有显著性影响(P>0.05);③不同的拍摄角度对识别率有显著影响(P<0.05),其中以90°~120°拍摄效果最好,建议在实际应用中尽量将拍摄角度控制在90°~120°,以提高图像质量和识别率。 展开更多
关键词 标本 蛾类成虫 自动识别系统 识别率
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基于改进卷积神经网络的人脸识别算法 预览
7
作者 刘亮 《科技通报》 2019年第7期174-177,共4页
针对经典人脸识别卷积神经网络(CNN)结构中因网络层次设计过深导致计算量大且训练耗时长的问题,设计一种改进的卷积神经网络结构,该结构由3个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个分类层组成。利用Softmax回归算法进行人脸分类识别,卷... 针对经典人脸识别卷积神经网络(CNN)结构中因网络层次设计过深导致计算量大且训练耗时长的问题,设计一种改进的卷积神经网络结构,该结构由3个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个分类层组成。利用Softmax回归算法进行人脸分类识别,卷积神经网络在输出层利用改进的Softmax进行分类。实验结果表明:在AR人脸库上,所述方法的识别率接近100%,优于传统人脸识别方法,其训练速度也明显快于普通的卷积神经网络,验证了改进方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 卷积神经网络 分类器 识别率
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基于计算机视觉的芋头病害监测与识别 预览
8
作者 陈林琳 姜大庆 +1 位作者 蔡银杰 刘永华 《农机化研究》 北大核心 2020年第6期224-229,共6页
为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条... 为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中疽病的识别率可达到91.3%,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值。 展开更多
关键词 芋头病害 图像识别 纹理特征 识别率
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岩石薄片图像的矿物识别率统计方法 预览
9
作者 蒋欢 谢礼科 +2 位作者 刘明 吴耀坤 滕奇志 《计算机与数字工程》 2019年第4期954-958,1013共6页
岩石薄片图像中矿物颗粒的分割和自动识别对石油地质实验有重要意义。为了评价计算机对岩石薄片图像中矿物颗粒的识别效果,论文提出了一种对岩石薄片图像的矿物识别率进行统计的方法。实验表明,该方法可以良好处理颗粒图像的各种差异问... 岩石薄片图像中矿物颗粒的分割和自动识别对石油地质实验有重要意义。为了评价计算机对岩石薄片图像中矿物颗粒的识别效果,论文提出了一种对岩石薄片图像的矿物识别率进行统计的方法。实验表明,该方法可以良好处理颗粒图像的各种差异问题,实现了计算机的自动统计。 展开更多
关键词 岩石薄片图像 颗粒分割 颗粒识别 识别率
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拓扑约束优化特征匹配的图像配准与拼接 预览
10
作者 周露露 路纲 田艳玲 《计算机技术与发展》 2019年第6期37-41,共5页
对于尺度不变特征变换方法(SIFT)应用的图像拼接过程中存在错误匹配的问题,结合拓扑学理论,提出一种去除错误匹配的SIFT改进算法。定义特征点间的拓扑关系,对于两幅图像的特征点间拓扑关系做异或运算得到判断矩阵,获得拓扑关系完全相同... 对于尺度不变特征变换方法(SIFT)应用的图像拼接过程中存在错误匹配的问题,结合拓扑学理论,提出一种去除错误匹配的SIFT改进算法。定义特征点间的拓扑关系,对于两幅图像的特征点间拓扑关系做异或运算得到判断矩阵,获得拓扑关系完全相同的特征点集,有效提高特征点的匹配精度。另外,提出利用特征点重复率、特征点辨识率以及图像拼接运行时间三个指标对改进后的算法进行评价,并与尺度不变特征变换算法等进行对比。数据分析与拼接结果表明,使用拓扑约束去除错误匹配后特征点的重复率为98.6%,与待拼接图像中具有最多重复的特征点,从而达到了提高匹配的准确性和鲁棒性以及图像拼接精度的效果,拓扑约束后特征点辨识率达到0.83的平均水平,算法去除错误匹配对,提高了特征点的匹配正确性。该算法继承了SIFT算法强壮的稳健性,进一步提高了图像拼接的准确性和真实性。 展开更多
关键词 特征匹配 图像拼接 尺度不变特征变换 拓扑约束 重复率 辨识率
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基于深度学习的子弹缺陷检测方法 预览
11
作者 利照坚 江秀娟 +1 位作者 朱铮涛 袁浩期 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第9期102-106,110共6页
针对子弹的表面缺陷检测使用常规的图像处理效果并不理想,文章提出使用改进的卷积神经网络和FasterRCNN网络相结合的方法,首先采集子弹不同类型的缺陷图像作为数据集,然后使用改进后的VGG16和ResNet50两种卷积神经网络分别处理数据集图... 针对子弹的表面缺陷检测使用常规的图像处理效果并不理想,文章提出使用改进的卷积神经网络和FasterRCNN网络相结合的方法,首先采集子弹不同类型的缺陷图像作为数据集,然后使用改进后的VGG16和ResNet50两种卷积神经网络分别处理数据集图像,再经过RPN网络和FastRCNN网络的训练,对图像进行分类与缺陷特征提取,获取比较准确的缺陷区域的框图。实验结果表明,使用改进后的卷积神经网络与FasterRCNN网络相结合的方法可以提高子弹缺陷检测的准确率、召回率和mAP,准确率、召回率和mAP均可达到90%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 目标识别 子弹检测 准确率 召回率
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基于超声成像技术的方腿中异物检测 预览
12
作者 张俊俊 赵号 +3 位作者 翟晓东 胡雪桃 邹小波 石吉勇 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期223-229,共7页
研究提出了方腿异物的反射超声成像检测方法,实现了异物的无损检测。首先利用扫描超声成像系统测量方腿声学参数,获得不同尺寸方腿(3 mm×3 mm、5 mm×5 mm及10 mm×10 mm)、深度(5,10,15 mm)处异物(金属、玻璃、塑料)的反... 研究提出了方腿异物的反射超声成像检测方法,实现了异物的无损检测。首先利用扫描超声成像系统测量方腿声学参数,获得不同尺寸方腿(3 mm×3 mm、5 mm×5 mm及10 mm×10 mm)、深度(5,10,15 mm)处异物(金属、玻璃、塑料)的反射超声图像;根据方腿及异物在回波信号和超声图像中的差异,对方腿中异物进行判别分析。结果表明,空白方腿(不含异物)与含异物方腿在回波信号上差异显著,含异物方腿较无异物方腿的回波信号多一个明显回波峰,可进行异物深度检测;无异物方腿与含异物方腿的超声图像差异显著,以5 mV的声波强度为判断阈值,对所有方腿内部超声图像中的异物检测准确率达96.29%;利用平均声波反射强度、面积检出率及常见纹理特征值为特征变量,采用最小二乘支持向量机进行异物识别,当主成分数为6时,模型的识别率最高为81.67%,具有良好的识别效果。本研究提供了一种直观、简便的方腿异物检测方法,为食品中异物的检测提供了新思路。 展开更多
关键词 方腿 异物 超声成像检测 回波信号 最小二乘支持向量机 识别率
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基于无人机的田间地膜识别算法研究 预览
13
作者 梁长江 吴雪梅 +2 位作者 王芳 宋朱军 张富贵 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1005-1011,共7页
为了满足基于机器视觉的田间地膜智能识别要求,对垂直拍摄的6叶期单垄单行烟田图像进行研究,分析图像中地膜、烟苗和土壤的RGB和HSV分量的直方图,发现B分量和V分量采用阈值分割法能分割出地膜。对地膜图像进行手动阈值分割、迭代阈值分... 为了满足基于机器视觉的田间地膜智能识别要求,对垂直拍摄的6叶期单垄单行烟田图像进行研究,分析图像中地膜、烟苗和土壤的RGB和HSV分量的直方图,发现B分量和V分量采用阈值分割法能分割出地膜。对地膜图像进行手动阈值分割、迭代阈值分割、大律法分割和基于遗传算法的最大熵值法等分割算法比较,发现迭代阈值分割算法目标识别率最高,为71%,且处理过程用时较短。通过对无人机不同飞行高度下地膜识别情况分析,发现50m飞行高度下的地膜识别率最高,为80.06%,地膜识别面积为246.83m2,地膜覆盖率为30.12%。该研究为残膜的智能识别提供方法和参考。 展开更多
关键词 无人机 田间地膜 阈值分割 识别率
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脑力负荷对安全标志认知影响差异研究 预览
14
作者 汪琨 周晓宏 《宿州学院学报》 2019年第2期79-84,共6页
为研究脑力负荷对安全标志识别程度的影响,设计了安全标志识别性试验。筛选出试验所需的信息量较高的安全标志,将被试以工作时间长度分为两组,测试被试在不同脑力负荷水平下对安全标志的识别率和反应时间。通过得到的五维标志特性分值,... 为研究脑力负荷对安全标志识别程度的影响,设计了安全标志识别性试验。筛选出试验所需的信息量较高的安全标志,将被试以工作时间长度分为两组,测试被试在不同脑力负荷水平下对安全标志的识别率和反应时间。通过得到的五维标志特性分值,研究被试在不同脑力负荷下对标志特性的感知能力。结果表明:较高的脑力负荷则会影响工作者识别安全标志的正确率及反应时间;同等脑力负荷情况下,男性的识别能力要优于女性;随着脑力负荷的增加,被试对安全标志的语义接近性判断失误则是降低其识别能力的主要因素。安全作业中,使工作人员的脑力负荷处于适当的水平,对促进安全标志的正确识别以及避免脑力负荷过重形成安全隐患具有重要意义。 展开更多
关键词 安全标志 脑力负荷 识别率 反应时间 标志特性
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基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统设计
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作者 张莉华 《湖南科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期77-84,共8页
针对传统指纹识别系统在面对大数据指纹图像时具有识别效率不高、需要手动设计提取的特征的缺点,提出了一种基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统.首先,描述了指纹识别系统的原理图.然后,设计了系统硬件框图,采用S3C2410C作为微处理器... 针对传统指纹识别系统在面对大数据指纹图像时具有识别效率不高、需要手动设计提取的特征的缺点,提出了一种基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统.首先,描述了指纹识别系统的原理图.然后,设计了系统硬件框图,采用S3C2410C作为微处理器,采用FPS200指纹图像作为传感器,并设计了两者之间的接口电路;最后,重点设计了指纹识别的软件过程,建立一个可以进行指纹自动识别的通用多层深层神经网络.通过设计系统软硬件并进行测试,结果表明文中设计的指纹识别系统具有很高的指纹识别准确度,能有效处理大数据指纹图像的识别,且与其他基于人工提取特征的方法相比,具有更高的识别正确率和识别效率. 展开更多
关键词 指纹 识别率 匹配 深度学习 大数据
基于卷积神经网络的验证码识别 预览 被引量:1
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作者 张苏沛 刘军 +1 位作者 肖澳文 杜壮 《武汉工程大学学报》 CAS 2019年第1期89-92,共4页
针对传统验证码识别受字符分割限制的问题,将卷积神经网络应用到验证码的特征分析和识别中。使用验证码图像整体作为输入,对传统的LeNet-5的网络结构进行改进,构建一种端到端的卷积神经网络对图像由低级到高级逐层提取图像特征,选取ReL... 针对传统验证码识别受字符分割限制的问题,将卷积神经网络应用到验证码的特征分析和识别中。使用验证码图像整体作为输入,对传统的LeNet-5的网络结构进行改进,构建一种端到端的卷积神经网络对图像由低级到高级逐层提取图像特征,选取ReLU作为激活函数,实现对验证码的识别。实验过程中设置对照组,研究不同因素对识别准确率的影响。测试结果显示,该模型能够进行端到端的识别,避免了字符分割方法流程过多导致的不足,在测试集上达到99%的识别率。结果表明训练次数的增加以及学习率的优化有助于提高卷积神经网络的准确率。 展开更多
关键词 验证码 卷积神经网络 字符识别 学习率
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手掌静脉识别:基于端到端卷积神经网络方法 预览
17
作者 杜东阳 路利军 +3 位作者 符瑞阳 袁丽莎 陈武凡 刘娅琴 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期207-214,共8页
目的提出一种基于端到端卷积神经网络的手掌静脉识别方法。方法在构建的手掌静脉识别网络模型中,卷积层和池化层交替级联提取图像特征,同时通过神经网络分类器进行分类识别,采用包含动量项的随机梯度下降法最小化识别误差,在误差减小的... 目的提出一种基于端到端卷积神经网络的手掌静脉识别方法。方法在构建的手掌静脉识别网络模型中,卷积层和池化层交替级联提取图像特征,同时通过神经网络分类器进行分类识别,采用包含动量项的随机梯度下降法最小化识别误差,在误差减小的方向上不断优化模型。采用训练集数据扩展、批归一化、Dropout、L^2参数正则化四种方法提升网络的泛化能力。结果对公共的PolyU库(图像在高约束条件下获取)和自建库(图像在自然条件下获取)中全部500个对象的识别,正确识别率分别达到99.90%和98.05%,单个样本的识别时间均小于9ms。结论与传统算法相比,本文方法能够有效提升掌静脉识别在实际应用中的准确率,为掌静脉识别提供一种新思路。 展开更多
关键词 手掌静脉 卷积神经网络 识别率 生物特征识别 特征提取
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反义标识的认知实验研究 预览
18
作者 王海英 李亚宁 +1 位作者 周畅 王琳 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1056-1060,共5页
在现实生活中,经常存在两个形状相似、意义相反的两个标识.为了提高反义标识的识别效率,选取典型的反义标识,讨论影响此类标识识别的因素,并采用实验研究的方法,确定反义标识识别因素的显著性和重要程度.结果表明,影响因素分别为标识图... 在现实生活中,经常存在两个形状相似、意义相反的两个标识.为了提高反义标识的识别效率,选取典型的反义标识,讨论影响此类标识识别的因素,并采用实验研究的方法,确定反义标识识别因素的显著性和重要程度.结果表明,影响因素分别为标识图案的区别性、标识尺寸的大小和颜色的区分.其中通过增加反义标识图案区别性能够提高识别效率,但是显著性和图案区别方式相关;标识尺寸的大小对反义识别效率影响最为显著;合理区分反义标识的不同颜色,能显著提高识别效率. 展开更多
关键词 反义标识 识别效率 实验研究 认知 正确率
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一种基于OCR的继电保护定值核对方法
19
作者 廖晓玉 王敬军 +3 位作者 陈楷 杜兴伟 田宝江 臧睿 《信息化研究》 2019年第3期52-57,共6页
变电站继电保护定值参数的正确配置是确保电网系统安全运行的关键之一。针对人工根据纸质定值单逐项核对变电站实际参数的过程中存在易出错、效率低等问题,本文提出了基于光学字符识别(OCR)的继电保护定值核对方法,对定值单的核对流程... 变电站继电保护定值参数的正确配置是确保电网系统安全运行的关键之一。针对人工根据纸质定值单逐项核对变电站实际参数的过程中存在易出错、效率低等问题,本文提出了基于光学字符识别(OCR)的继电保护定值核对方法,对定值单的核对流程、图片预处理、模板识别、样本训练、结果关联校正、定值获取与核对等关键技术进行了研究。实验结果表明,该方法有效解决了人工核对准确率及效率不高的问题,在某省电网继电定值保护中进行了实际应用,取得了很好的效果。 展开更多
关键词 定值单 核对 预处理 光学字符识别 识别率
光纤安防系统中振动信号的特征提取和识别 预览
20
作者 邹柏贤 许少武 +1 位作者 苗军 逯燕玲 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1859-1871,共13页
利用光纤振动传感器可以实现分布式周界安防监测,进而实现自动报警.对周界安防监测信号的分析处理和识别受到业界关注.对光纤信号的特征提取和识别方法进行综述,这些特征提取方法通过对光纤振动信号的时域这个维度进行各种分解,从而提... 利用光纤振动传感器可以实现分布式周界安防监测,进而实现自动报警.对周界安防监测信号的分析处理和识别受到业界关注.对光纤信号的特征提取和识别方法进行综述,这些特征提取方法通过对光纤振动信号的时域这个维度进行各种分解,从而提取各种信号的属性特征;对光纤振动信号的识别主要使用经验阈值、神经网络、支持向量机方法,目前这些方法对光纤入侵事件识别效果还不能令人满意.通过实验采集挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行驶、行人和自然环境噪声这5种入侵行为引起的光纤振动信号数据,并进行数据的3维图形可视化分析,提出一种安防监测信号在时域和空域这2个维度信息的特征提取方法;根据光纤振动入侵事件的重要程度分成4个阶段先后完成识别任务,采用2分类任务决策树模型和约束极速学习机算法识别入侵事件类型,提高了对各类事件的正确识别率. 展开更多
关键词 入侵事件 实验样本 基于类间样本差向量的约束极速学习机 基于混合向量的约束极速学习机 识别率
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