加速动态时间规整(fastDTW)算法在测井曲线相似性度量过程中存在异常点问题,且难以确定搜索边界。针对上述问题,本文首先将fastDTW算法与SDTW(summation dynamic time warping)算法结合,得到fastSDTW算法,通过重构测井曲线综合时间序列...加速动态时间规整(fastDTW)算法在测井曲线相似性度量过程中存在异常点问题,且难以确定搜索边界。针对上述问题,本文首先将fastDTW算法与SDTW(summation dynamic time warping)算法结合,得到fastSDTW算法,通过重构测井曲线综合时间序列梯度信息和数值信息解决异常点问题。然后,结合井轨迹资料提出自适应搜索边界,并基于该边界,应用fastSDTW算法进行斜井和水平井测井曲线相似性度量。结果表明,基于自适应搜索边界的fastSDTW算法的精度更高,时间复杂度为O(N),确保了算法的运行速度。最后,将该算法应用到水淹层识别工作中,通过邻井对比的方式识别水淹层,取得了预期的应用效果。展开更多
由于煤炭生产的特殊性与危险性,煤炭生产过程中安全事故常有发生,其中人为因素占极高的比例,因此研究矿井工作人员的违规行为十分必要.针对人体行为识别中传统的动态时间规整算法经常出现的奇异点和时间复杂度问题,提出一种分段线性逼...由于煤炭生产的特殊性与危险性,煤炭生产过程中安全事故常有发生,其中人为因素占极高的比例,因此研究矿井工作人员的违规行为十分必要.针对人体行为识别中传统的动态时间规整算法经常出现的奇异点和时间复杂度问题,提出一种分段线性逼近结合自适应权重动态时间规整算法.对该算法进行了仿真以及实验,该算法在SDU Fall Dataset数据集的平均识别率达到了95.33%,平均识别时间减少了46.47%,在煤矿井下使用该系统进行测试,结果表明所提出的算法在识别速度和准确率上均有一定程度的提高.展开更多
针对深孔加工质量检测难、效率低和成本高等问题,提出一种基于振动监测信号分割的改进动态时间规整算法,实现深孔加工质量一致性快速无损检测。首先,以啄钻间歇进给式加工采集的振动信号为研究对象,利用抗噪性能优良的双窗双谱算法对其...针对深孔加工质量检测难、效率低和成本高等问题,提出一种基于振动监测信号分割的改进动态时间规整算法,实现深孔加工质量一致性快速无损检测。首先,以啄钻间歇进给式加工采集的振动信号为研究对象,利用抗噪性能优良的双窗双谱算法对其进行分割;其次,对分割信号在时域和频域内进行特征降维;然后,针对信号长度不等引起的特征不等情况,采用改进的动态时间规整算法(dynamic time warping,简称DTW)进行规整对齐,同时达到减小时间复杂度和防止病态规整的目的;最后,利用求得的累积最短距离评估啄钻阶段振动信号的相似性程度,从而判别啄钻加工质量的一致性。仿真和试验结果表明,该方法能快速有效完成对深孔加工质量一致性无损检测,振动信号分析结果与实际物理检测结果相吻合。展开更多
高精度车辆轨迹数据对于实现智慧交通具有重要意义,然而现有的车辆轨迹感知技术受到采集范围的限制,难以获得全时段全区域的车辆轨迹数据,无法满足实际应用中对车辆轨迹跟踪精度以及实时性的要求。考虑到跨雷达场景下的车辆轨迹数据特征...高精度车辆轨迹数据对于实现智慧交通具有重要意义,然而现有的车辆轨迹感知技术受到采集范围的限制,难以获得全时段全区域的车辆轨迹数据,无法满足实际应用中对车辆轨迹跟踪精度以及实时性的要求。考虑到跨雷达场景下的车辆轨迹数据特征,提出一种基于雷达数据的跨设备车辆轨迹跟踪方法。首先,根据数据特点应用置信区间下限筛选轨迹数据,并通过卡尔曼滤波对车辆轨迹的位置和速度分别进行平滑和降噪处理。其次,将雷达探测区域的车辆轨迹时间戳、位置坐标、行驶速度、行驶方向以及车道编号作为模型输入,非重叠区域的位置信息作为输出,构建了基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)的非重叠区域轨迹预测模型。然后,提出基于轨迹条件约束和搜索区域限制的快速动态时间规整算法(dynamic time warping,DTW)用以计算轨迹相似度,从而实现跨雷达设备车辆轨迹跟踪。最后,以高速公路上跨雷达检测的重叠场景和非重叠场景数据为例进行验证,实验结果表明,重叠场景下车辆轨迹跟踪准确度达到92.2%,非重叠区域车辆轨迹匹配正确率达到90.3%。展开更多
文摘加速动态时间规整(fastDTW)算法在测井曲线相似性度量过程中存在异常点问题,且难以确定搜索边界。针对上述问题,本文首先将fastDTW算法与SDTW(summation dynamic time warping)算法结合,得到fastSDTW算法,通过重构测井曲线综合时间序列梯度信息和数值信息解决异常点问题。然后,结合井轨迹资料提出自适应搜索边界,并基于该边界,应用fastSDTW算法进行斜井和水平井测井曲线相似性度量。结果表明,基于自适应搜索边界的fastSDTW算法的精度更高,时间复杂度为O(N),确保了算法的运行速度。最后,将该算法应用到水淹层识别工作中,通过邻井对比的方式识别水淹层,取得了预期的应用效果。
文摘由于煤炭生产的特殊性与危险性,煤炭生产过程中安全事故常有发生,其中人为因素占极高的比例,因此研究矿井工作人员的违规行为十分必要.针对人体行为识别中传统的动态时间规整算法经常出现的奇异点和时间复杂度问题,提出一种分段线性逼近结合自适应权重动态时间规整算法.对该算法进行了仿真以及实验,该算法在SDU Fall Dataset数据集的平均识别率达到了95.33%,平均识别时间减少了46.47%,在煤矿井下使用该系统进行测试,结果表明所提出的算法在识别速度和准确率上均有一定程度的提高.
文摘针对深孔加工质量检测难、效率低和成本高等问题,提出一种基于振动监测信号分割的改进动态时间规整算法,实现深孔加工质量一致性快速无损检测。首先,以啄钻间歇进给式加工采集的振动信号为研究对象,利用抗噪性能优良的双窗双谱算法对其进行分割;其次,对分割信号在时域和频域内进行特征降维;然后,针对信号长度不等引起的特征不等情况,采用改进的动态时间规整算法(dynamic time warping,简称DTW)进行规整对齐,同时达到减小时间复杂度和防止病态规整的目的;最后,利用求得的累积最短距离评估啄钻阶段振动信号的相似性程度,从而判别啄钻加工质量的一致性。仿真和试验结果表明,该方法能快速有效完成对深孔加工质量一致性无损检测,振动信号分析结果与实际物理检测结果相吻合。
文摘高精度车辆轨迹数据对于实现智慧交通具有重要意义,然而现有的车辆轨迹感知技术受到采集范围的限制,难以获得全时段全区域的车辆轨迹数据,无法满足实际应用中对车辆轨迹跟踪精度以及实时性的要求。考虑到跨雷达场景下的车辆轨迹数据特征,提出一种基于雷达数据的跨设备车辆轨迹跟踪方法。首先,根据数据特点应用置信区间下限筛选轨迹数据,并通过卡尔曼滤波对车辆轨迹的位置和速度分别进行平滑和降噪处理。其次,将雷达探测区域的车辆轨迹时间戳、位置坐标、行驶速度、行驶方向以及车道编号作为模型输入,非重叠区域的位置信息作为输出,构建了基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)的非重叠区域轨迹预测模型。然后,提出基于轨迹条件约束和搜索区域限制的快速动态时间规整算法(dynamic time warping,DTW)用以计算轨迹相似度,从而实现跨雷达设备车辆轨迹跟踪。最后,以高速公路上跨雷达检测的重叠场景和非重叠场景数据为例进行验证,实验结果表明,重叠场景下车辆轨迹跟踪准确度达到92.2%,非重叠区域车辆轨迹匹配正确率达到90.3%。
