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题名基于偏好学习的视频图像单目标跟踪算法研究
被引量：1
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作者
李其京
邹阳
段芬
叶卉荣
王静
舒忠
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机构
荆楚理工学院电子信息工程学院
荆门掌控传媒有限公司
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出处
《印刷与数字媒体技术研究》
CAS
北大核心
2023年第2期57-64,共8页
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基金
荆楚理工学院校级科研项目(No.YB201807)。
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文摘
针对视频图像连续拍摄中不利的环境因素造成图像目标跟踪丢失的现象,本研究提出了一种基于SDAE模型和偏好学习模型结合的视频图像单目标跟踪算法。在SDAE模型中,采用卷积神经网络模型的处理规则,并对SDAE堆栈式去噪自编码器的内部排列结构进行了调整;构建的偏好学习模型,将目标跟踪问题转换为目标图像块中重叠部分的区域大小排序问题,完成了排序函数、样本之间的偏好关系、跟踪约束条件和支持向量机二分类器的设计。本研究算法与实验选取的四种目标跟踪算法相比的结果表明,本研究算法在跟踪目标成功率、目标跟踪精度和系统运行时间方面具有一定优势,目标跟踪成功率和目标跟踪精度均为89%左右。
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关键词
图像目标跟踪
sdae模型
偏好学习模型
支持向量机
跟踪目标更新
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Keywords
Image Target tracking
sdae model
Preference learning model
Support vector machine
Tracking target update
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TS801.8
[轻工技术与工程]
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题名基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究
被引量：2
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作者
王宽田
姚江云
唐永忠
梁世华
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机构
桂林电子科技大学海洋工程学院
柳州工学院信息科学与工程学院
桂林理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第13期10-17,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41562018)
广西创新驱动发展专项(AA19254016)资助。
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文摘
针对液压机械驱动齿轮组故障诊断结果精准度不佳、可靠性差等问题,本文提出基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。采集了液压机械驱动齿轮组振动信号,构建液压机械驱动齿轮组故障信号分离模型;运用低秩算法分离液压机械驱动齿轮箱振源信号,设计齿轮组故障信号约束条件,完成液压机械驱动齿轮组分类;根据分类结果,采用SDAE模型提取液压机械驱动齿轮组故障特征,并将提取结果输入到支持向量机内训练,其最终输出结果就是最佳诊断结果,实现基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。实验结果表明,通过对该方法开展故障检测及故障诊断测试,本文方法下分类错误率不超过3.5%,验证了该方法的可行性高。
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关键词
SVM
液压机械驱动齿轮组
故障分类
sdae模型
信号分离
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Keywords
SVM
rotating machinery gear set
fault classification
sdae model
signal separation
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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