基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别 被引量：10

1

作者 刘江华 陈佳品 程君实 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期720-723,736,共5页

基于块的相关算法来计算光流 ,并利用光流跟踪双手的运动 .双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量 ,经 8方向链码量化后作为观察向量 .和直接利用位置信息相比较 ,提高了识别的鲁棒性 .采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势 ,提出并... 基于块的相关算法来计算光流 ,并利用光流跟踪双手的运动 .双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量 ,经 8方向链码量化后作为观察向量 .和直接利用位置信息相比较 ,提高了识别的鲁棒性 .采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势 ,提出并实现了最大后验概率的训练 .对 6个双手动态手势的试验表明 ,耦合隐马尔可夫模型 ( CHMM)比常规隐马尔可夫模型 ( HMM) 展开更多

关键词 耦合隐马尔可夫模型 最大后验概率 动态手势识别 光流跟踪

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基于耦合隐马尔可夫模型的异常交互行为识别 被引量：7

2

作者 林国余 柏云 张为公 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1217-1221,共5页

为了有效识别视频监控领域中的打斗和抢劫等异常交互行为,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的异常交互行为识别方法.首先对人与人之间异常交互行为与正常交互行为的特征差别进行分析,然后提取了包括速度、面积变化率、目标外接矩... 为了有效识别视频监控领域中的打斗和抢劫等异常交互行为,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的异常交互行为识别方法.首先对人与人之间异常交互行为与正常交互行为的特征差别进行分析,然后提取了包括速度、面积变化率、目标外接矩形长宽比变化率、目标间距、目标运动方向角度差以及方向梯度直方图6类人体目标的运动特征和形态特征,并组成训练数据集,在此基础上使用耦合隐马尔可夫方法构建异常交互行为模型.实验中引入一些典型的行为数据库,如CASIA和CAVIAR数据集,通过和传统的基于隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法进行对比,表明CHMM方法更适合于识别少数人的异常交互行为,且识别率更高. 展开更多

关键词 异常交互行为 耦合隐马尔可夫模型 运动特征 形态特征

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耦合隐马尔可夫模型在轴承故障诊断中的应用 被引量：8

3

作者 肖文斌 陈进 周宇 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第6期161-164,198,共5页

由于多通道数据包含了丰富的信息,有效融合多通道数据可以得到更加准确可靠的诊断结果。鉴于此,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型的滚动轴承多通道融合故障诊断方法。该方法利用含两条链的耦合隐马尔可夫模型融合轴承水平方向和垂直方向... 由于多通道数据包含了丰富的信息,有效融合多通道数据可以得到更加准确可靠的诊断结果。鉴于此,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型的滚动轴承多通道融合故障诊断方法。该方法利用含两条链的耦合隐马尔可夫模型融合轴承水平方向和垂直方向的振动信号来进行故障诊断。通过对滚动轴承常见故障的诊断分析表明,与常用的基于隐马尔可夫模型的故障诊断方法相比,该方法可以更加准确地诊断轴承的故障。 展开更多

关键词 振动与波 耦合隐马尔可夫模型 故障诊断 滚动轴承

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基于ANHGA-VMD和耦合隐马尔可夫模型的有载分接开关机械故障诊断 被引量：18

4

作者 蔡宇琦 方瑞明 +1 位作者 彭长青 黄文权 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期3949-3959,共11页

机械故障是有载分接开关(on-loadtap-changer,OLTC)的主要故障类型。为解决变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数设置对分解质量的影响难以确定的问题,并进一步提高OLTC机械故障诊断准确度,提出了一种基于多通道振动... 机械故障是有载分接开关(on-loadtap-changer,OLTC)的主要故障类型。为解决变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数设置对分解质量的影响难以确定的问题,并进一步提高OLTC机械故障诊断准确度,提出了一种基于多通道振动信号的有载分接开关机械故障诊断方法。首先,采用具有稳定寻优能力的自适应小生境递阶遗传算法(adaptive niched hierarchical genetic algorithm,ANHGA)并将品质因数作为衡量信号分解质量的标准对VMD进行参数寻优,然后利用优化后的VMD方法对预处理过的多通道振动信号进行分解,提取VMD能量熵和模糊熵作为特征值,最后建立耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,CHMM)进行多通道数据的故障诊断。实例验证表明:采用经优化后的VMD分解能够有效提高VMD信号分解质量;基于CHMM对OLTC的7种典型状态诊断准确率达100%,其故障诊断准确率高于隐马尔可夫(hidden Markov model,HMM)方法和支持向量机(support vector machine,SVM)方法。所提方法为由采样困难造成样本稀少的复杂机电设备的诊断问题提供了新思路。 展开更多

关键词 有载分接开关 机械故障 故障诊断 振动信号 耦合隐马尔可夫模型 变分模态分解 ANHGA算法

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基于耦合隐马尔可夫模型的变压器故障诊断研究 被引量：1

5

作者 过浩 王智博 +1 位作者 赵丽莉 朱超 《广东电力》 2015年第12期104-108,共5页

针对油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术存在判断标准过于绝对和编码不全的不足,以及隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的单状态序列结构限制了多通道信息融合的能力,提出基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden ... 针对油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术存在判断标准过于绝对和编码不全的不足,以及隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的单状态序列结构限制了多通道信息融合的能力,提出基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,CHMM)的故障诊断方法。采用变压器油色谱数据进行模型训练和状态评估测试,验证了该方法的可行性和有效性。算例结果表明,该故障诊断方法的准确率优于传统基于HMM的故障诊断方法,有效降低了诊断误判的风险。 展开更多

关键词 电力变压器 故障诊断 隐马尔可夫模型 耦合隐马尔可夫模型 油中溶解气体分析

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KPCA和耦合隐马尔科夫模型在轴承故障诊断中的应用 被引量：15

6

作者 刘韬 陈进 董广明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第21期85-89,共5页

针对多通道数据的有效融合能够更加准确地诊断轴承的故障,提出了一种基于KPCA和耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,分别对轴承各通道的振动信号进行特征提取,获得特征向量。然后采用KPCA对各通道的特征向量分别进行特... 针对多通道数据的有效融合能够更加准确地诊断轴承的故障,提出了一种基于KPCA和耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,分别对轴承各通道的振动信号进行特征提取,获得特征向量。然后采用KPCA对各通道的特征向量分别进行特征约减,获取主要的信息成分。最后,利用CHMM对多通道信息进行融合和故障诊断。通过对滚动轴承在正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障状态下实验数据的分析表明,该方法能够更加有效地诊断轴承的故障。 展开更多

关键词 核主成分分析 耦合隐马尔可夫模型 滚动轴承 故障诊断

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基于耦合隐马尔可夫的轴承故障诊断方法 被引量：3

7

作者 夏裕彬 梁大开 +2 位作者 郑国 王景霖 曾捷 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1091-1095,1286,共6页

针对轴承故障信号比较微弱的特点,提出了一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,简称CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,根据轴承传动结构特点,设计能够监测轴承振动状态的传感器网络;其次,通过非线性特征提取方法获取... 针对轴承故障信号比较微弱的特点,提出了一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,简称CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,根据轴承传动结构特点,设计能够监测轴承振动状态的传感器网络;其次,通过非线性特征提取方法获取能够反映轴承健康状态的少数关键特征,利用传感信号的矢量量化代替提取其频域微弱特征的方法,可有效提高故障诊断效率和准确率;然后,在多通道信息融合中引入隐马尔可夫模型,采用左右型齐次隐马尔可夫链实现故障诊断;最后,通过对各种轴承故障状态构建其对应的耦合隐马尔可夫模型的方式,实现对轴承故障类型的辨识。试验结果表明,该方法能够有效地实现对轴承故障类型的识别。 展开更多

关键词 非线性特征提取 矢量量化 耦合隐马尔可夫模型 故障诊断

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耦合隐马尔科夫在模拟电路故障预测中的应用 被引量：5

8

作者 田沿平 叶晓慧 +1 位作者 金川 孙金明 《电子测量技术》 2014年第10期135-138,共4页

为了能够更准确地对模拟电路系统中各退化状态进行状态识别和故障预测,针对单一通道的隐马尔可夫模型在模拟电路系统中预测精度不高的特点,提出了一种具有2条Markov链的耦合隐马尔可夫模型故障预测方法。该方法在模拟电路中采用2个测试... 为了能够更准确地对模拟电路系统中各退化状态进行状态识别和故障预测,针对单一通道的隐马尔可夫模型在模拟电路系统中预测精度不高的特点,提出了一种具有2条Markov链的耦合隐马尔可夫模型故障预测方法。该方法在模拟电路中采用2个测试点通过双通道数据分别对各退化状态和全寿命进行建模,实验结果表明,耦合隐马尔可夫模型与传统的隐马尔可夫模型相比,不但提高了状态识别率,而且能对电路系统的故障发生进行有效地预测,为状态维修提供依据。 展开更多

关键词 模拟电路系统 状态识别 故障预测 耦合隐马尔可夫模型

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基于耦合HMM的多传感异步信息融合分类策略 被引量：2

9

作者 何俊 张华 刘继忠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第8期2836-2838,2873,共4页

针对多传感异步信息融合分类问题,提出了一种新颖的基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)结构的中期融合分类策略,该策略既考虑到了多传感信息在时间上的相关性,又解决了信息流之间的异步问题;其次,通过限制信息流的状态数量和限制信息流之间... 针对多传感异步信息融合分类问题,提出了一种新颖的基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)结构的中期融合分类策略,该策略既考虑到了多传感信息在时间上的相关性,又解决了信息流之间的异步问题;其次,通过限制信息流的状态数量和限制信息流之间的异步程度,简化了模型结构;此外,为解决CHMM的算法实现问题,提出了一种CHMM与双流HMM的等效变换方法,从而利用经典的HMM算法解决了CHMM的模型实现。最后在唇读语音双模态数据库上的实验证明,该异步信息融合策略实现了比早期同步融合更理想的识别结果,证明了该信息融合策略在异步信息融合分类上的有效性。 展开更多

关键词 异步信息融合 耦合隐马尔可夫模型 双流隐马尔可夫模型 多传感

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基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究 被引量：15

10

作者 姜鸣 王哲龙 +2 位作者 刘晓博 赵红宇 胡耀华 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期121-126,共6页

应用人体传感器网络(body sensor networks,BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人,以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督平台,应用采集到的加速度信号识别9个常见的人体日... 应用人体传感器网络(body sensor networks,BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人,以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督平台,应用采集到的加速度信号识别9个常见的人体日常动作.针对动作识别过程中存在的多传感器数据融合问题,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov models,CHMMs)的动作识别方法.实验结果显示,与已有动作识别方法相比,提出的基于CHMMs的动作识别方法的识别正确率有明显的提高. 展开更多

关键词 人体传感器网络 动作识别 耦合隐马尔可夫模型 数据融合

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基于CHMMs的自适应行为识别方法 被引量：2

11

作者 李军怀 严其松 +2 位作者 王志晓 魏嵬 张璟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第10期3037-3040,共4页

针对基于传感器的行为识别系统中通道数据缺失问题,采用耦合隐马尔可夫模型提出了一个多传感器数据融合的自适应行为识别方法,该方法充分挖掘了不同传感器之间数据的关联性和人体行为中身体不同部位之间的协作性。实验分析了站立、行走... 针对基于传感器的行为识别系统中通道数据缺失问题,采用耦合隐马尔可夫模型提出了一个多传感器数据融合的自适应行为识别方法,该方法充分挖掘了不同传感器之间数据的关联性和人体行为中身体不同部位之间的协作性。实验分析了站立、行走、坐、躺四种行为,结果表明该方法的识别率在84%以上,并且与其他相关方法相比,具有较高的识别率和自适应能力。 展开更多

关键词 行为识别 耦合隐马尔可夫模型 加速度传感器 数据融合

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