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基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型及其在行为识别中的应用
被引量：
6
1
作者
梅雪
胡石
+1 位作者
许松松
张继法
《智能系统学报》
北大核心
2012年第6期512-517,共6页
借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运...
借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运动轨迹和人体姿态边缘小波矩2个不同尺度特征应用于2层HMM,提供更为丰富的行为尺度间的相关信息.分别用Weizmann人体行为数据库和自行拍摄的室内视频,对人体运动行为识别进行仿真实验,结果表明,五状态HMM模型更符合人体运动行为特点,基于多尺度特征的五状态双层隐马尔可夫模型具有较高的识别率.
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关键词
双层隐马尔可夫模型
行为识别
多尺度特征
智能视频监控
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职称材料
基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究
被引量：
1
2
作者
朱天军
孔现伟
李彬
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1832-1840,共9页
为实时监测并发现重型车辆危险行驶姿态,在重型车辆侧翻预警系统中,采用一种基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法,动态辨识重型车辆行驶状态。选取典型重型车辆行驶工况,采集相应工况数据,采用T-G检验法对数据序列进行剔...
为实时监测并发现重型车辆危险行驶姿态,在重型车辆侧翻预警系统中,采用一种基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法,动态辨识重型车辆行驶状态。选取典型重型车辆行驶工况,采集相应工况数据,采用T-G检验法对数据序列进行剔除异常数据预处理。利用K-means算法设定重型车辆行驶状态的阈值。利用Baum-Welch算法对双层隐马尔可夫模型进行优化,应用优化后的隐马尔可夫模型进行重型车辆行驶状态在线辨识。辨识结果表明:该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的车辆行驶状态,并且具有很好的实时性。
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关键词
兵器科学与技术
双层隐马尔可夫模型
重型车辆
行驶状态辨识
侧翻预警
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职称材料
题名
基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型及其在行为识别中的应用
被引量：
6
1
作者
梅雪
胡石
许松松
张继法
机构
南京工业大学自动化与电气工程学院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2012年第6期512-517,共6页
基金
江苏省高校自然科学基金资助项目(09KJB510002)
江苏省博士后科研资助计划资助项目(1001027B)
南京工业大学青年学科基金资助项目(39710006)
文摘
借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运动轨迹和人体姿态边缘小波矩2个不同尺度特征应用于2层HMM,提供更为丰富的行为尺度间的相关信息.分别用Weizmann人体行为数据库和自行拍摄的室内视频,对人体运动行为识别进行仿真实验,结果表明,五状态HMM模型更符合人体运动行为特点,基于多尺度特征的五状态双层隐马尔可夫模型具有较高的识别率.
关键词
双层隐马尔可夫模型
行为识别
多尺度特征
智能视频监控
Keywords
double-layer HMM（DL-HMM）
behavior recognition
multi-scale feature
intelligent video surveillance
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究
被引量：
1
2
作者
朱天军
孔现伟
李彬
机构
河北工程大学装备制造学院
中国汽车技术研究中心汽车工程研究院
康考迪亚大学机械与工业工程系高级车辆工程研究中心
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1832-1840,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51205105)
河北省自然科学基金项目(E2012402014)
文摘
为实时监测并发现重型车辆危险行驶姿态,在重型车辆侧翻预警系统中,采用一种基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法,动态辨识重型车辆行驶状态。选取典型重型车辆行驶工况,采集相应工况数据,采用T-G检验法对数据序列进行剔除异常数据预处理。利用K-means算法设定重型车辆行驶状态的阈值。利用Baum-Welch算法对双层隐马尔可夫模型进行优化,应用优化后的隐马尔可夫模型进行重型车辆行驶状态在线辨识。辨识结果表明:该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的车辆行驶状态,并且具有很好的实时性。
关键词
兵器科学与技术
双层隐马尔可夫模型
重型车辆
行驶状态辨识
侧翻预警
Keywords
ordnance science and technology
double-layer hidden Markov model
heavy duty vehicle
driving status identification
rollover warning
分类号
U462.2 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型及其在行为识别中的应用
梅雪
胡石
许松松
张继法
《智能系统学报》
北大核心
2012
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究
朱天军
孔现伟
李彬
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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职称材料
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