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题名基于多特征融合的道路交通标志检测
被引量：7
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作者
朱国康
王运锋
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机构
四川大学计算机学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2011年第10期1616-1620,共5页
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文摘
在道路交通标志的检测中,针对自然实景情况中拍摄到的图像存在的交通标志大小和位置不确定等困难问题,本文提出一种基于实景图像的多特征融合的道路交通标志检测方法。论文把样本分为了训练和测试样本,首先对训练样本图像进行盲复原处理;其次对复原处理后的图像进行自适应性的形状区域裁剪,提取裁剪区域图像的颜色、纹理和形状特征;再次分别对颜色、纹理和形状特征进行SVM分类检测,从而获得颜色、纹理和形状三个分类模型;最后对模型的权值进行自适应性计算,得到加权的特征融合模型。通过测试样本对模型的检测,结果表明特征融合识别方法有很高的准确度,另外对比实验得到的数据显示融合模型提高了道路交通检测的准确度和鲁棒性。
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关键词
道路交通标志检测
多特征融合
支持向量机
图像复原
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Keywords
Traffic sign detecting
Feature fused
Support Vector Machine
Image restoration
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分类号
N391.4
[自然科学总论]
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题名档案大数据安全面临的挑战与对策研究
被引量：4
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作者
朱国康
陈奇志
徐琨
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机构
西南财经大学档案馆
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出处
《北京档案》
北大核心
2019年第5期40-42,共3页
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基金
西南财经大学教师调研项目“基于教学档案对教师教学评价的调查与研究”(项目编号:2018JSGZB13)成果之一
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文摘
构建档案大数据是大数据时代档案工作转型、升级发展面临的必然趋势,既是机遇也是挑战。档案大数据在深入挖掘档案的价值、深层次满足用户需求、提供服务等方面有着巨大优势,同时档案安全问题将从传统的档案实体安全延伸到数字档案安全,乃至档案大数据安全。本文基于大数据安全背景,分析在档案大数据建设过程中,档案馆将面临的三个挑战,并从档案大数据的基础平台安全、安全生命周期的技术防护和档案大数据安全的软实力等角度进行深入思考和分析,提出合理的安全管理对策。
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关键词
大数据
电子档案
数据安全
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分类号
G270.7
[文化科学—档案学]
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题名面向腕臂动作识别的加速度计数据分析
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作者
朱国康
周涛
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机构
安徽大学电子信息工程学院
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第9期1426-1430,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61503235
61603057
+2 种基金
61602295
61663007
61672032)资助
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文摘
加速度传感器技术的不断发展和成熟为可穿戴设备的智能交互提供了新的途径。以可穿戴设备中的加速度计所捕捉的数据为支撑,对人的运动模式进行识别进而推断行为意图以实现智能化人机交互的方式,目前已受到人们的广泛关注。针对上述问题,本文基于循环神经网络的技术框架,提出一种高效的腕臂动作识别方法。该方法以单门控机制有效利用时序相关信息,对腕部可穿戴设备的三轴加速度计信号进行深度挖掘。实验结果表明,本文所提出的方法相较传统的机器学习方法而言性能更为可靠,能以更为简洁的网络结构取得与当前主流的循环神经网络算法同样的识别精度。
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关键词
可穿戴设备
加速度计
传感器
循环神经网络
动作识别
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Keywords
wearable device
accelerometer
sensor
recurrent neural network
activity recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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