为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二...为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二进制代码转换公式将正弦余弦算法推广至离散域;将改进后的二进制正弦余弦算法进行频谱分配的仿真实验,并与粒子群优化算法、遗传算法、量子遗传算法作对比,结果表明BSCA具有同时取得较高的网络效益与公平度的优势。展开更多
针对跌倒检测算法中存在网络计算量大和类跌倒行为难以区分的问题,提出一种基于关节点特征的跌倒检测算法。首先,在目前先进的CenterNet算法基础上提出了深度可分离卷积CenterNet(DSC-CenterNet)关节点检测算法,从而在减少骨干网络计算...针对跌倒检测算法中存在网络计算量大和类跌倒行为难以区分的问题,提出一种基于关节点特征的跌倒检测算法。首先,在目前先进的CenterNet算法基础上提出了深度可分离卷积CenterNet(DSC-CenterNet)关节点检测算法,从而在减少骨干网络计算量的同时准确检测人体关节点并获取关节点坐标;然后,基于关节点位置和人体先验知识来提取可充分表达跌倒行为的空间特征和时间特征作为关节点特征;最后,把关节点特征向量输入全连接层,并经Sigmoid分类器输出跌倒或非跌倒两种类别,从而实现人体目标的跌倒检测。实验结果表明,所提算法在UR Fall Detection数据集上对不同状态变化下跌倒检测的平均准确率达到98.00%,区分类跌倒行为的准确率达到98.22%,跌倒检测速度为18.6 frame/s。与原CenterNet结合关节点特征跌倒检测的算法相比,DSC-CenterNet结合关节点特征算法的跌倒检测速度提升了22.37%,提高后的速度可有效满足视频监控下人体跌倒检测任务的实时性。该算法能有效提高跌倒检测速度并对人体跌倒状态进行准确检测,且进一步验证了基于关节点特征的跌倒检测算法在视频跌倒行为分析中的可行性与高效性。展开更多
文摘为解决频谱资源短缺问题,提出一种基于二进制正弦余弦算法(Binary Sine Cosine Algorithm,BSCA)的认知无线电频谱分配方法。在算法中构造非线性振幅调节因子,有助于动态调整迭代期间的搜索步长,提高算法全局搜索能力和收敛精度;利用二进制代码转换公式将正弦余弦算法推广至离散域;将改进后的二进制正弦余弦算法进行频谱分配的仿真实验,并与粒子群优化算法、遗传算法、量子遗传算法作对比,结果表明BSCA具有同时取得较高的网络效益与公平度的优势。
文摘针对跌倒检测算法中存在网络计算量大和类跌倒行为难以区分的问题,提出一种基于关节点特征的跌倒检测算法。首先,在目前先进的CenterNet算法基础上提出了深度可分离卷积CenterNet(DSC-CenterNet)关节点检测算法,从而在减少骨干网络计算量的同时准确检测人体关节点并获取关节点坐标;然后,基于关节点位置和人体先验知识来提取可充分表达跌倒行为的空间特征和时间特征作为关节点特征;最后,把关节点特征向量输入全连接层,并经Sigmoid分类器输出跌倒或非跌倒两种类别,从而实现人体目标的跌倒检测。实验结果表明,所提算法在UR Fall Detection数据集上对不同状态变化下跌倒检测的平均准确率达到98.00%,区分类跌倒行为的准确率达到98.22%,跌倒检测速度为18.6 frame/s。与原CenterNet结合关节点特征跌倒检测的算法相比,DSC-CenterNet结合关节点特征算法的跌倒检测速度提升了22.37%,提高后的速度可有效满足视频监控下人体跌倒检测任务的实时性。该算法能有效提高跌倒检测速度并对人体跌倒状态进行准确检测,且进一步验证了基于关节点特征的跌倒检测算法在视频跌倒行为分析中的可行性与高效性。
