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基于ALR-GMM的群养猪攻击行为识别算法研究 被引量:8
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作者 刘冬 何东健 +3 位作者 陈晨 STEIBEL Juan SIEGFORD Janice NORTON Tomas 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期201-208,共8页
群养猪攻击行为是评估猪群对微环境适应性的重要指标。活动指数模型能够描述猪群行为模式,已经在群养猪攻击行为识别研究中得到初步验证。然而,养殖设施的差异性和动态背景环境等因素所导致的环境适应性差是限制其商业化应用的主要障碍... 群养猪攻击行为是评估猪群对微环境适应性的重要指标。活动指数模型能够描述猪群行为模式,已经在群养猪攻击行为识别研究中得到初步验证。然而,养殖设施的差异性和动态背景环境等因素所导致的环境适应性差是限制其商业化应用的主要障碍。本文基于递归背景建模思想,在高斯混合模型(GMM)中引入双曲正切函数,提出了一种自适应学习率GMM的活动指数计算方法(ALR-GMM),能够在动态背景环境下准确提取动物活动指数。与经典模型相比,平均相对误差从15.08%降到14.34%。育肥猪攻击行为识别试验中,采用ALR-GMM算法提取行为视频单元的活动指数特征,构建了活动指数最大值、平均值、方差和标准差特征向量,采用线性核函数支持向量机建立分类器。结果表明,本文算法的正确率、灵敏度、特效度和精度分别为97.6%、97.9%、97.7%和97.8%,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 群养猪 攻击行为识别 计算机视觉 活动指数 高斯混合模型 自适应学习率
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社区重性精神患者攻击行为的识别与对策
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作者 赵玉华 《中国医药指南》 2014年第25期203-204,共2页
目的总结探讨社区重性精神患者攻击行为的识别与对策。方法对本社区2006年4月至2013年7月社区管理的重性精神患者随访观察和记录结果。结果 56例重性精神病患者经过随访观察和治疗,病情不稳定11例(其中自杀2例,纵火2例,3级7例),占19.6%... 目的总结探讨社区重性精神患者攻击行为的识别与对策。方法对本社区2006年4月至2013年7月社区管理的重性精神患者随访观察和记录结果。结果 56例重性精神病患者经过随访观察和治疗,病情不稳定11例(其中自杀2例,纵火2例,3级7例),占19.6%,病情基本稳定39例,占69.6%,病情稳定者6例,占10.7%。结论识别社区重性精神患者的攻击行为,采取有效对策,降低危害社会治安行为的发生,可有效提高社区精防医师的应急处理能力。 展开更多
关键词 社区重性精神患者 攻击行为识别 对策
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