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51.
为解决智能视觉监控中码本模型参数调节困难和高斯混合模型概率分布计算的复杂性,提出了一种基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法.该算法基于RGB空间建立码本模型,然后基于码字中的R、G、B分量建立三维高斯模型,从而使整个码本具有三维高斯混合模型的特征.实验结果表明:该算法具有较高的实时性(该算法的平均帧率约23.0帧/s,而iGMM(improved Gaussian mixture model)算法约9.0帧/s,BM(Bayesmodel)算法约6.2帧/s,CBM(codebook model)算法约10.7帧/s),且具有良好的检测质量. 相似文献
52.
53.
为准确获得用于数据压缩的变换矩阵,引入了基于压缩传感的交通流量数据压缩方法,在数据压缩端无需考虑变换矩阵的选择问题,直接通过高斯投影实现高效数据压缩。首先验证了交通流量数据在经过K-SVD方法训练过的字典上能够实现稀疏表达;然后在数据压缩端,通过具有限制性等距条件的随机矩阵将原始高维数据投影到低维空间上,实现数据的高效快速压缩;最后在数据传输后,通过凸优化算法在交通信息处理端完成数据解压缩。以美国某高速公路线圈传感器采集到的交通流量数据,对本文方法进行了验证。试验证明:该方法能够实现快速高效的压缩编码,当压缩比为4∶1时,解压缩相对误差仅为0.060 8。 相似文献
54.
以我国西北地区铁路运输环境真实振动数据为基础,利用不同频率、幅值与相位的谐波叠加方法生成随机振动信号。采用理论分析方法,建立谐波相位影响随机振动的功率谱密度、峭度和偏离度的数学模型,进而根据该模型,编制Matlab程序对真实非高斯振动环境的时域信号进行数字模拟。利用ANSYS软件建立车载印制电路板(PCB )的3D有限元模型,通过静力分析、模态分析验证有限元模型的正确性、合理性,同时根据结果对比,对有限元模型进行修正,保证获得较为准确的PCB有限元模型。最后,根据非高斯随机振动模拟结果和车载 PCB有限元模型,分析PCB的响应,根据材料的S‐N曲线、雨流计数法和Palmgren‐Miner准则,通过FE‐SAFE软件预测车载PCB在真实非高斯随机振动条件下的疲劳寿命。 相似文献
55.
针对批量电动汽车退役电池的梯次利用,电池评估专用设备的技术研发面临迫切需求,但评估软件的算法策略开发难度大。兼顾快速性与准确性的阻抗谱方法在专用设备实现中具有良好的可行性。因此选择测试时间短且对采样频率要求低的中低频阻抗谱,在硬件实现中既节约了高频采样成本,又避免了低频正弦难以精准实现的难题。通过拟合电荷转移阻抗特征圆,提取顶点虚部、拐点虚部、圆心横坐标、圆与实轴的交点及其模态分解残值5个健康特征,运用皮尔逊相关系数验证健康特征与容量的相关性,利用高斯过程回归指数模型进行模型训练并验证,实现了锂离子电池容量的快速估计。首先应用实验室测试数据进行方法验证,试验值均在估计值的95%置信区间内;然后应用公开数据集进一步验证,该方法建立估计模型决定系数R2为0.92,估计结果的均方根误差为0.490 8,平均绝对百分比误差为1.343 1%。此外,分别选取减少阻抗谱拟合圆数据点、选取中低频阻抗谱顶点和拐点阻抗、提取实轴以上全频段固定频率点阻抗3种方法,对比验证了所提方法的精度优势和有效性。结果表明:通过拟合特征圆提取关键参数,融合拐点和顶点特征,在保证较高精度的条件下,能... 相似文献
56.
57.
为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明:基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。 相似文献
58.
59.
运用 CT(Computer Technology)获得沥青混合料的内部微观结构已成为现阶段研究热点之一,但是现阶段结合沥青混合料的 CT扫描断面图具有的特点进行数字图像系统处理的研究相对较少,而且将其用于区分内部材质的技术目前比较粗糙,无法有效将数字图像处理和混合料无损检测技术结合起来。基于混合高斯模型(GMM)E M算法的基础上,对沥青混合料的集料特性进行分割,进而对细观结构的质量均匀性分析进行判断,最后通过试验深层次探索内部体积组成结构情况。研究结果表明本文采用的混合高斯模型能较好的对 CT扫描断层图片进行处理,通过扇形扫描方法可对沥青混合料集料的分布情况进行判断,进而通过对集料颗粒的面积比进行统计分析,进而评价沥青混合料的集料分布均匀性,本文研究结果可为沥青混合料微观领域研究提供借鉴和参考意义。 相似文献
60.
目前利用水下地理信息对惯导误差进行校正多以各类匹配算法为核心,对此论文提出一种基于二维高斯样条函数的水下重力被动定位新模式.文章首先介绍了一种利用二维高斯样条函数逼近的连续局部重力场模型,随后在该模型的基础上将实测重力表示为连续的解析形式,最后以实测重力作为包含目标位置信息的量测值,并结合扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行最优估计.这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制.以分辨率为2'×2'的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,最终的仿真结果表明:经高斯样条函数逼近的局部重力场模型平均误差小于0.19mGal,水下平均经、纬定位误差分别小于0.59和0.74海里. 相似文献