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基于公交IC卡数据的车辆运行方向相似性测量研究
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作者 陈绍辉 陈艳艳 +1 位作者 刘帅 钟园 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期63-70,共8页
在公交IC卡数据挖掘中,为了获取乘客流量及流向等信息,需要获知每个班次的运行方向.本文通过对公交IC卡数据的聚类分析,将IC卡数据解析成单班次站点客流数据,利用基于时间序列的相似性测量算法(相关性测量及动态时间扭曲法),测量单班次... 在公交IC卡数据挖掘中,为了获取乘客流量及流向等信息,需要获知每个班次的运行方向.本文通过对公交IC卡数据的聚类分析,将IC卡数据解析成单班次站点客流数据,利用基于时间序列的相似性测量算法(相关性测量及动态时间扭曲法),测量单班次数据与经验数据的相似性,从而获取班次运行方向.研究结果表明,在线路客流方向性差别明显时,相似性测量方法精度较高.且经过数据聚类后,相关性测量法与动态时间扭曲法在计算精度与运算速度方面表现相近,适用于客流方向性差别较明显的公交线路. 展开更多
关键词 智能交通 运行方向判断 时间序列相似性测量 聚类分析 公交IC卡
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基于图像相似性测量的移动机器人定位研究
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作者 马建光 施坤林 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2002年第4期51-54,共4页
Hausdorff距离可以用来测量出图像之间的相似程度 ,在图像匹配、模式识别有广泛的应用。文中报告了 Hausdorff测量在移动机器人定位方面的研究结果。研究了全向成像系统结构、Hausdorff分数测量在定位中的应用等内容 ,较好地解决了环境... Hausdorff距离可以用来测量出图像之间的相似程度 ,在图像匹配、模式识别有广泛的应用。文中报告了 Hausdorff测量在移动机器人定位方面的研究结果。研究了全向成像系统结构、Hausdorff分数测量在定位中的应用等内容 ,较好地解决了环境部分遮挡时的定位问题。研究结果在移动机器人平台上试验取得了较好的效果。 展开更多
关键词 图像相似性测量 全向视觉系统 Hausdorff测量 全向成像 Hausdorff分数 定位 移动机器人
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基于区域相似性测量的CT/PET图像配准 被引量:1
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作者 易传亮 杜明辉 《中国医疗器械杂志》 CAS 2005年第1期7-10,12,共5页
以区域相似性为匹配测度,运用改进的分割方法.结合Powell寻优算法实现了CT/PET多模医学图像配准。实验结果表明,该算法易于实现,配准速度快,精度高,鲁棒性较好。
关键词 区域相似性测量 图像配准 Powell寻优算法
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基于内容检索中算法的层次化体系组织
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作者 唐波 刘雨 +1 位作者 孙茂印 汤晓安 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期86-89,共4页
基于内容的检索中,检索算法的常规实现是面向单个特征完成特征提取和相似性匹配,再对单特征检索结果加权完成多特征检索,这种方法计算量大,缺乏灵活性。针对于此,提出了一种检索算法的层次化组织体系,能够灵活组织面向不同特征的检索算... 基于内容的检索中,检索算法的常规实现是面向单个特征完成特征提取和相似性匹配,再对单特征检索结果加权完成多特征检索,这种方法计算量大,缺乏灵活性。针对于此,提出了一种检索算法的层次化组织体系,能够灵活组织面向不同特征的检索算法,通过传输因子、优先级因子和复杂度因子的赋值,获得逐步精确的检索结果。实验证明,在查全率和查准率基本一致的前提下,与常规检索体系相比,新检索体系能够减少近40%的检索时间。 展开更多
关键词 层次化体系 基于内容检索 特征提取 相似性测量
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基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法研究 被引量:2
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作者 张立亚 王寓 郝博南 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期84-89,166,共7页
传统基于度量学习的煤矿井下行人重识别方法中,由于度量学习忽略正负样本绝对距离,造成损失函数梯度消失或梯度弥散,导致井下人员位置信息识别精度不高。针对该问题,提出了一种基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法。首先,采用基... 传统基于度量学习的煤矿井下行人重识别方法中,由于度量学习忽略正负样本绝对距离,造成损失函数梯度消失或梯度弥散,导致井下人员位置信息识别精度不高。针对该问题,提出了一种基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法。首先,采用基于手工设计特征的井下人员特征提取方法,对颜色空间、纹理空间等特征进行手动加工提炼,丰富特征维度。然后,采用欧氏距离对人员高维特征进行相似性计算。最后,提出一种改进的三重损失函数,通过在传统三重损失函数中加入自适应权重,增加有效样本的权重,解决了由于忽略正负样本绝对距离导致的梯度消失或梯度弥散问题。将传统识别方法与基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法进行了累积匹配特征曲线验证、识别速率验证,结果表明:①基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在相似样本个数为50左右时,样本匹配概率达100%。②在2种不同标定大小图像的推理耗时上,基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法较传统重识别方法分别减少了44,68 ms。③基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在舍弃行人头脚部分图像后表现更好,在相似样本个数为42左右时,样本匹配概率达100%。 展开更多
关键词 矿井人员精确定位 行人重识别 度量学习 相似性测量 自适应三重损失函数 累积匹配特征
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