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一种融合时间特征的非侵入式负荷辨识决策方法 被引量:10
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作者 田正其 徐晴 +1 位作者 李如意 赵双双 《电测与仪表》 北大核心 2022年第4期144-151,共8页
针对家庭负荷用电场景中负荷类别的不确定性,以及非侵入式负荷监测设备数据库中负荷特征库的不完备等极易导致负荷辨识准确率下降的问题,文中在利用电气特征的基础上,提出了一种融合负荷运行时长、运行时段、工作周期及假期特性等时间... 针对家庭负荷用电场景中负荷类别的不确定性,以及非侵入式负荷监测设备数据库中负荷特征库的不完备等极易导致负荷辨识准确率下降的问题,文中在利用电气特征的基础上,提出了一种融合负荷运行时长、运行时段、工作周期及假期特性等时间特征的非侵入式负荷辨识决策方法。在该方法中,通过分段归一化的Mean-shift聚类方法对检测得到的负荷事件特征进行聚类统计,获取潜在的负荷类别数;对用电设备负荷事件的时间特性进行统计,同时计算负荷功率特征度量负荷事件所产生的概率,并采用贝叶斯方法对负荷进行决策辨识。采用AMPds公共数据集进行实际测试,实验结果表明该方法对该场景具有较好的辨识效果。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷辨识 时间特征 mean-shift聚类 贝叶斯决策方法
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基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法 被引量:6
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作者 张培尼 穆志纯 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期193-198,共6页
提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息... 提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息;其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合;最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性. 展开更多
关键词 视频监控 多特征融合 mean-shift算法 运动检测
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Recognition and localization of strawberries from 3D binocular cameras for a strawberry picking robot using coupled YOLO/Mask R-CNN 被引量:6
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作者 Heming Hu Yutaka Kaizu +5 位作者 Hongduo Zhang Yongwei Xu Kenji Imou Ming Li Jingjing Huang Sihui Dai 《International Journal of Agricultural and Biological Engineering》 SCIE CAS 2022年第6期175-179,共5页
To solve the problem of high labour costs in the strawberry picking process,the approach of a strawberry picking robot to identify and find strawberries is suggested in this study.First,1000 images including mature,im... To solve the problem of high labour costs in the strawberry picking process,the approach of a strawberry picking robot to identify and find strawberries is suggested in this study.First,1000 images including mature,immature,single,multiple,and occluded strawberries were collected,and a two-stage detection Mask R-CNN instance segmentation network and a one-stage detection YOLOv3 target detection network were used to train a strawberry identification model which classified strawberries into two categories:mature and immature.The accuracy ratings for YOLOv3 and Mask R-CNN were 93.4%and 94.5%,respectively.Second,the ZED stereo camera,triangulation,and a neural network were used to locate the strawberry in three dimensions.YOLOv3 identification accuracy was 3.1 mm,compared to Mask R-CNN of 3.9 mm.The strawberry detection and positioning method proposed in this study may effectively be used to supply the picking robot with a precise location of the ripe strawberry. 展开更多
关键词 strawberry detection 3D point cloud mean-shift clustering method
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