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基于极限学习机与模糊积分融合的机器人地面分类
被引量：
1
1
作者
李强
寇建华
+1 位作者
徐贺
白冰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期617-624,共8页
为了提高移动机器人地面分类的准确率,采用奇异值分解和功率谱密度估计两种方法对振动信号进行特征提取。针对极限学习机的隐层节点冗余问题,给出改进的算法,并采用改进的极限学习机对地面分类。针对模糊积分参数耗时和积分函数不确定...
为了提高移动机器人地面分类的准确率,采用奇异值分解和功率谱密度估计两种方法对振动信号进行特征提取。针对极限学习机的隐层节点冗余问题,给出改进的算法,并采用改进的极限学习机对地面分类。针对模糊积分参数耗时和积分函数不确定的问题,给出改进的方法,并基于2种特征采用改进的模糊积分对2个改进的极限学习机进行融合。在四轮移动机器人左前轮轮臂上安装三向加速度计和z向传声器,使之在沙、碎石、草、土、沥青地面上分别以5种速度行驶,采集车轮与地面相互作用的加速度和声压信号。根据改进的极限学习机和模糊积分融合算法,分别对每种速度下的5种地面进行分类,分类平均准确率为95.22%。实验验证了算法的有效性。
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关键词
移动机器人
地面分类
振动信号
极限学习机
模糊积分融合
奇异值分解
功率谱密度
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职称材料
基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别
被引量：
2
2
作者
吴秋霞
邓飞其
康文雄
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期146-151,共6页
利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本...
利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.
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关键词
人体行为识别
形状描述符
局部特征
模糊积分融合
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职称材料
题名
基于极限学习机与模糊积分融合的机器人地面分类
被引量：
1
1
作者
李强
寇建华
徐贺
白冰
机构
哈尔滨工程大学机电工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期617-624,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60775060)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20122304110014)
文摘
为了提高移动机器人地面分类的准确率,采用奇异值分解和功率谱密度估计两种方法对振动信号进行特征提取。针对极限学习机的隐层节点冗余问题,给出改进的算法,并采用改进的极限学习机对地面分类。针对模糊积分参数耗时和积分函数不确定的问题,给出改进的方法,并基于2种特征采用改进的模糊积分对2个改进的极限学习机进行融合。在四轮移动机器人左前轮轮臂上安装三向加速度计和z向传声器,使之在沙、碎石、草、土、沥青地面上分别以5种速度行驶,采集车轮与地面相互作用的加速度和声压信号。根据改进的极限学习机和模糊积分融合算法,分别对每种速度下的5种地面进行分类,分类平均准确率为95.22%。实验验证了算法的有效性。
关键词
移动机器人
地面分类
振动信号
极限学习机
模糊积分融合
奇异值分解
功率谱密度
Keywords
mobile robot
terrain classification
vibration signals
extreme learning machine
fuzzy integral fusion
singular value decomposition
power spectrum density
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.4 [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
基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别
被引量：
2
2
作者
吴秋霞
邓飞其
康文雄
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期146-151,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60874114
61105019)
+3 种基金
广东省自然科学基金资助项目(S2011040002474)
广东省科技计划项目(2011B010200023)
广东省教育部产学研结合项目(2011B090400564)
华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012ZZ0108)
文摘
利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.
关键词
人体行为识别
形状描述符
局部特征
模糊积分融合
Keywords
human action recognition
shape descriptor
local feature
fuzzy integral fusion
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极限学习机与模糊积分融合的机器人地面分类
李强
寇建华
徐贺
白冰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别
吴秋霞
邓飞其
康文雄
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
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