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基于参数自适应粒子群模糊聚类的图像分割研究
1
作者 冯永亮 李浩 《信息技术》 2023年第3期18-22,共5页
传统模糊聚类算法初始值过多依赖先验知识,易陷入局部最优,而采用粒子群模糊聚类虽有所改善,但粒子群也存在陷入早熟收敛的情况。针对这一问题,提出一种基于参数自适应的粒子群模糊聚类算法APSO-FCM。首先采用自适应参数控制策略对粒子... 传统模糊聚类算法初始值过多依赖先验知识,易陷入局部最优,而采用粒子群模糊聚类虽有所改善,但粒子群也存在陷入早熟收敛的情况。针对这一问题,提出一种基于参数自适应的粒子群模糊聚类算法APSO-FCM。首先采用自适应参数控制策略对粒子群算法进行改进,然后使用提出算法优化模糊聚类初始数目,接着使用新的模糊C均值聚类方法进行图像分割。实验结果表明,提出算法划分的图像效果得到改善,在划分系数、划分熵等图像分割指标上有进一步提升。 展开更多
关键词 FCM PSO 模糊聚类 图像分割
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一种指纹考勤系统的设计与实现 被引量：1
2
作者 赵津曼 冯永亮 白鸽鸽 《电子世界》 2020年第23期150-151,共2页
随着我国教育事业的飞速发展,高等学校生源规模日益增加。但因为种种原因,高校对于学生的管理和约束无法精确控制并作出决策,而学生的考勤则是最基本的管理措施。指纹考勤机的考勤信息量越来越大,这样既增加了信息分析的难度,也影响了... 随着我国教育事业的飞速发展,高等学校生源规模日益增加。但因为种种原因,高校对于学生的管理和约束无法精确控制并作出决策,而学生的考勤则是最基本的管理措施。指纹考勤机的考勤信息量越来越大,这样既增加了信息分析的难度,也影响了相关教育管理者对学生学情的实时监控和后续决策。同时,指纹考勤机所得到的指纹数据只是一堆原始数据,并未能对原始数据进行深入挖掘,也未形成丰富的可视化图形报告,学生不能第一时间了解到自己的出勤状况,也未能充分发挥帮助教师及时了解考勤情况的作用,进行对班级及学生的管理,同时也未能充分反馈帮助教学管理部门及时了解学情的作用,未能得到想要的深度分析结果,影响了对学生学情的实时监控和后续决策。指纹识别技术应用最早,也最为成熟,价格成本也比较低廉。基于以上考虑,本文设计开发了一种指纹考勤系统,该系统通过使用指纹识别技术实现了精准考勤,信息管理以及考勤信息分析功能。 展开更多
关键词 指纹识别技术 信息管理 指纹考勤系统 指纹数据 教学管理部门 价格成本 指纹考勤机 教育管理者
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基于机器视觉的火车驾驶员动态手势识别方法 被引量：10
3
作者 李浩 杨森林 张晓丽 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期34-37,43,共5页
为快速准确识别火车驾驶员动态手势,提出一种基于机器视觉的动态时间规整算法。采用Kinect视觉传感器提取手势深度信息,结合人体骨骼节点信息,通过选取合适的深度距离阈值将手势图像信息从背景中分离出来。基于支持向量机(SVM)算法对分... 为快速准确识别火车驾驶员动态手势,提出一种基于机器视觉的动态时间规整算法。采用Kinect视觉传感器提取手势深度信息,结合人体骨骼节点信息,通过选取合适的深度距离阈值将手势图像信息从背景中分离出来。基于支持向量机(SVM)算法对分割后的手势图像进行识别并对手势规范性进行评价。利用图像深度数据以及驾驶员骨骼数据得到手臂骨骼节点的运动序列,结合动态时间规整(DTW)算法进行动态手势最优匹配,得到动态手势识别和评价结果。模拟场景数据测试实验表明:在可靠性和稳定性方面,所提出的方法优于传统的方法。此外,该方法能够实时实现和准确得分。 展开更多
关键词 信息技术 动态手势识别 动态时间规整 交通信号 图像处理
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基于遗传算法的K-means聚类改进研究 被引量：4
4
作者 冯永亮 李浩 《计算机与数字工程》 2020年第8期1831-1834,1839,共5页
在传统的K-means算法中,K值和初始聚类中心往往凭人的经验或随机选取,算法对选取结果又比较敏感,同时算法易陷入局部最优。论文针对这些不足,利用遗传算法的全局寻优特性和自适应搜索概率技术等优势,改善K-means聚类方式。仿真实验表明... 在传统的K-means算法中,K值和初始聚类中心往往凭人的经验或随机选取,算法对选取结果又比较敏感,同时算法易陷入局部最优。论文针对这些不足,利用遗传算法的全局寻优特性和自适应搜索概率技术等优势,改善K-means聚类方式。仿真实验表明,新算法在平均迭代次数和准确率方面优于传统K-means算法。 展开更多
关键词 K-MEANS 聚类 遗传算法 算子
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基于反馈背景模型的城市道路交叉口前景目标检测 被引量：3
5
作者 李浩 张运胜 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期63-69,共7页
为准确检测城市道路交叉口监控视频中缓慢行驶或短时停留的前景目标,提出了一种基于前景目标反馈的背景模型检测方法.首先基于观测样本的像素值构建背景模型,利用计数器观测像素点检测为前景或背景的次数并描述当前场景的交通状态和稳定... 为准确检测城市道路交叉口监控视频中缓慢行驶或短时停留的前景目标,提出了一种基于前景目标反馈的背景模型检测方法.首先基于观测样本的像素值构建背景模型,利用计数器观测像素点检测为前景或背景的次数并描述当前场景的交通状态和稳定性,其次根据场景自适应阈值判断当前像素点为前景点或背景点,最终通过交通状态和场景的稳定性更新背景模型.采用基于真实的交叉口视频场景对算法的有效性进行了定性与定量分析.实验结果表明,该算法在复杂的城市道路交叉口场景中检测出缓慢行驶或短时停留车辆的性能优于其他方法,同时能够满足城市道路交叉口智能视频监控实时性和准确性的要求,为交叉口前景目标的行为分析奠定了基础. 展开更多
关键词 信息技术 车辆检测 前景检测 城市交通 背景模型
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基于线性分割的车辆对地平均压强实时监测系统 被引量：1
6
作者 李浩 赵池航 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期80-86,共7页
为得到准确的动态车辆轮胎实施对地压强,提出了一种基于线性分割的车辆对地平均压强实时监测系统。首先从构建系统框架入手,根据帕斯卡原理,确定了系统由动态称重模块以及对地接触面积测量模块构成。接着从动态称重模型重构出发,采用改... 为得到准确的动态车辆轮胎实施对地压强,提出了一种基于线性分割的车辆对地平均压强实时监测系统。首先从构建系统框架入手,根据帕斯卡原理,确定了系统由动态称重模块以及对地接触面积测量模块构成。接着从动态称重模型重构出发,采用改进的部分承载方式动态称重模型作为线性分割的基础,并确定了压电石英传感器作为称重载体。然后利用线性分割法将传感器响应划分为多个极值,每个极值与瞬时车辆对地压力相对应,以得到每个时点精确的动态称重数值,同时将每个响应时点做线性积分、求和,得到与每个分割相对应的车轮触地长度。根据扫描阵列原理,利用压电石英传感器稀疏阵列结合压力开关构建的轮胎测宽阵列,得到相应的轮胎触地宽度,最终根据帕斯卡方程,将3种参量经过线性叠加得到动态车辆实时对地平均压强。在哈同高速哈尔滨东收费站布设样机对系统进行了测试,通过对测试结果定性与定量的分析表明:该系统能够准确测量出动态车辆实时对地平均压强,在95%的置信区间内与静态测量值偏差不超过5%,同时系统具有较强的鲁棒性能够适应各种环境并能够检测出违规操作。 展开更多
关键词 交通工程 轮胎对地压强 线性分割 压电石英传感器 动态称重
原文传递
基于向量分割的动态称重模型优化方法
7
作者 李浩 宿金菲 +1 位作者 赵敏慧 梁杰 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期101-107,共7页
动态称重技术能够显著减少货车称重时间提高收费站通行能力,然而受其模型所限,对于变速运动或车轮静止于传感器上的车辆则无法准确进行测量。针对以上问题,以路面交互模型以及部分承载式动态称重模型为基础,提出了一种基于向量分割的部... 动态称重技术能够显著减少货车称重时间提高收费站通行能力,然而受其模型所限,对于变速运动或车轮静止于传感器上的车辆则无法准确进行测量。针对以上问题,以路面交互模型以及部分承载式动态称重模型为基础,提出了一种基于向量分割的部分承载动态称重模型。利用压电石英传感器结合该模型,以动态传感器稀疏阵列的形式构建了一种4排直列式动态称重系统。在哈同高速哈尔滨东收费站对系统进行了低温、定性与定量的测试。试验结果表明:该系统稳定性好,在-28℃状态下温度漂移仅为0.5‰,响应速度为0.2 s;在95%置信区间内,精确度为±3%以内,特别是能够解决动态称重中"二次起停"的问题。该系统能够为重载交通智能化管理提供一定的支持。 展开更多
关键词 智能运输系统 动态称重 向量分割法 传感器稀疏矩阵 压电石英传感器 路面交互模型
原文传递
文物监测中无线传感器网络数据压缩算法 被引量：8
8
作者 王举 房鼎益 +3 位作者 陈晓江 邢天璋 张远 高宝建 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期157-162,共6页
文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT(Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改... 文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT(Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改进,分析了大规模情况下数据压缩和网络能耗之间的关系,将改进的SDT算法与目前无线传感器网络中有代表性的分布式小波压缩算法进行比较.实验表明,改进的SDT计算能耗较分布式小波压缩算法的能耗少73%,在压缩率小于25%时,改进的SDT压缩算法性能可与分布式小波压缩算法媲美.在长期、大规模的文物监测下,改进的SDT算法更适合于无线传感器网络数据压缩. 展开更多
关键词 文物监测 数据压缩 无线传感器网络 SDT算法 分布式小波压缩算法 能耗
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基于级联微型神经网络的多角度车辆检测方法 被引量：5
9
作者 李浩 连捷 王辛岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第22期233-238,共6页
车辆检测是智能交通系统建设的关键步骤,但在光照变化、遮挡等复杂交通场景下,单一角度视频检测的方法无法准确地获取车辆特定特征。为了提高交通监控图像中车辆检测的准确性,将AdaBoost算法嵌入微型的神经网络模型,并结合局部归一化像... 车辆检测是智能交通系统建设的关键步骤,但在光照变化、遮挡等复杂交通场景下,单一角度视频检测的方法无法准确地获取车辆特定特征。为了提高交通监控图像中车辆检测的准确性,将AdaBoost算法嵌入微型的神经网络模型,并结合局部归一化像素差值特征(LNPD),提出了基于级联微型神经网络的多角度车辆检测方法。该方法首先提取检测图像的局部归一化像素差值特征,然后使用多层感知器学习最优的特征子集及其组合特征,最后使用AdaBoost算法筛选最具区分力的特征构建强分类器。以不同复杂程度的真实交通场景中包含有正面、侧面及背面三个角度的样本集作为测试集,并与NPD、DPM-V5、ACF和RCNN等方法进行了定性与定量对比。实验结果表明,该车辆检测方法在三种数据集上的平均检测率和检测时间分别为82.28%和125 ms,优于传统车辆检测方法。 展开更多
关键词 智能交通 车辆检测 微型神经网 LNPD特征 级联分类器
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基于深度学习的多角度车辆动态检测方法 被引量：3
10
作者 李浩 张运胜 +1 位作者 连捷 李泽萍 《交通信息与安全》 CSCD 2017年第5期37-44,共8页
针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神经网络(MLP-CNN)用于传统算法的改进。使用快速候选区域提取算... 针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神经网络(MLP-CNN)用于传统算法的改进。使用快速候选区域提取算法提取图像中可能存在车辆的区域,之后使用深层卷积神经网络(CNN)提取候选区域的特征,并在卷积层中增加微型神经网络(MLP)对每层的特征进一步综合抽象,最后使用支持向量机(SVM)区分目标和背景的CNN特征。实验表明,该方法能够处理高复杂度背景条件下,部分遮挡、运动速度快的目标特征检测,识别率高达87.9%,耗时仅需225ms,比常用方法效率有大幅度提升。 展开更多
关键词 智能交通 车辆检测 深度学习 卷积神经网 微型神经网
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