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基于快速支持向量机的图像型火灾探测算法 被引量：15
1
作者 马宗方 程咏梅 +2 位作者 潘泉 王慧琴 杨娜娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第10期3985-3987,共3页
图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象,提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量,选择快速支持向量机进行分类器训练,最终利用训练好的分类器实现了... 图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象,提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量,选择快速支持向量机进行分类器训练,最终利用训练好的分类器实现了火焰及干扰物体的分类识别问题。实验结果表明,该算法提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率,同时具有较高的检测效率。 展开更多
关键词 快速支持向量机 视频 火灾探测
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涡轮泵实时故障检测的快速支持向量机算法 被引量：10
2
作者 洪涛 黄志奇 杨畅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1786-1792,共7页
提出了一种基于边界样本的快速支持向量机(support vector machine,SVM)算法用于液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测。算法按一定步长将涡轮泵振动信号分段,再将每个步长信号平分为多段且计算每段信号的均方根、裕度因子和峭度,并将之组... 提出了一种基于边界样本的快速支持向量机(support vector machine,SVM)算法用于液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测。算法按一定步长将涡轮泵振动信号分段,再将每个步长信号平分为多段且计算每段信号的均方根、裕度因子和峭度,并将之组合为3维向量作为故障特征,以每个步长信号中的故障样本点数目作为判断故障的依据;算法采用条件正定核函数计算原始样本集中正常样本与故障样本之间的距离,选择边界样本作为新的训练样本集,并以此计算支持向量并构造决策函数。用某型号涡轮泵振动加速度信号对算法进行验证,结果表明对包含5 600个故障样本和5 600个正常样本的原始训练样本集,算法的训练时间为0.68 s。对时长20.80 s的待检信号,算法检出故障时刻为20.43 s,比故障真实出现时刻晚0.42 s(在0.5 s之内)。该算法大幅度提高了训练速度与分类速度,具备良好的精确性与实时性。 展开更多
关键词 涡轮泵 实时故障检测 快速支持向量机 边界样本
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基于pso＿FSVM的车用动力电池温度预测模型研究 被引量：7
3
作者 刘荣 童亮 许永红 《现代电子技术》 北大核心 2018年第12期24-27,共4页
针对混合动力汽车在复杂工况下动力电池温度测量可靠性下降的问题,提出基于pso_FSVM的车用动力电池温度预测模型,该研究分别采集车辆key_on和key_off两种状态下的动力电池温度数据,采用粒子群优化的快速支持向量机算法,构建了稳定的动... 针对混合动力汽车在复杂工况下动力电池温度测量可靠性下降的问题,提出基于pso_FSVM的车用动力电池温度预测模型,该研究分别采集车辆key_on和key_off两种状态下的动力电池温度数据,采用粒子群优化的快速支持向量机算法,构建了稳定的动力电池温度预测模型。实验结果表明,在车辆key_on和key_off两种状态下,数据集的预测数据与实际测量数据的相关系数分别达到0.810 2和0.797 3,温度预测误差小于2℃,pso_FSVM模型提高了动力电池温度预测的精度和可靠性。 展开更多
关键词 混合动力汽车 动力电池温度 粒子群 快速支持向量机 预测模型 热动力学模型
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基于HOG特征优化的夜间行人快速识别方案 被引量：2
4
作者 汤琳 李敏 柳波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期250-255,260,共7页
针对夜间行人检测成像尺度不一所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,在统计学习的应用原理下,设计基于熵加权和快速分类支持向量机(FCSVM)优化的头部校验夜间行人快速识别方案。应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入三分支结构的... 针对夜间行人检测成像尺度不一所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,在统计学习的应用原理下,设计基于熵加权和快速分类支持向量机(FCSVM)优化的头部校验夜间行人快速识别方案。应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入三分支结构的支持向量机识别目标,同时利用FCSVM降低运算开销,确保实时性,通过头部校验方法分析评估误检目标,提高图像匹配的准确度。实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人检测实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中均具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 夜间行人检测 统计学习 熵加权 快速分类支持向量机 头部校验
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一种高可靠性的头部校验夜间行人快速识别方案 被引量：1
5
作者 王丰斌 赵喜玲 +1 位作者 何勇 杨世凤 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期785-792,共8页
针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的... 针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的支持向量机对目标进一步识别,同时利用快速分类支持向量机(FCSVM)降低运算所需的开销,确保实时性,最后通过头部校验方法对误检目标进一步分析评估,进一步提高图像匹配的准确度.实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中,均具有良好的实用性. 展开更多
关键词 夜间行人检测 统计学习 熵加权 快速分类支持向量机 头部校验
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