摘要：针对手势识别过程中分割出的手势不精确、利用单特征识别时识别率低等问题,提出一种使用深度信息进行多特征提取的手势识别算法。利用Kinect得到深度信息并完成人手定位,将手部区域细分成手掌区域、指尖区域和手臂区域;提出3个不同的特征描述子,即指尖点到手掌中心点的距离、指尖点到手掌平面的距离以及手掌区域特征;应用一个多分类的支持向量机(svm)分类器对手势进行分类,在所建手势数据库中完成算法验证。实验结果表明,该算法能够精确分割手部区域,手势识别率得到很大提高。

摘要：为解决商用碗碟清洗分装流水线依赖人工进行碗碟分拣的工程技术问题,以实现碗碟清洗流水线的碗碟分拣工序的智能化,研究并设计了基于视觉伺服控制的碗碟自动分拣机器人。该分拣机器人采用了直角坐标机器人结构,首先通过垂直安装在机器人上方的摄像头摄取待分拣碗碟图像,再利用视觉伺服控制软件中的经过训练的碗碟类型svm分类器,对流水线上待分拣碗碟的形状进行识别,再进一步根据摄像系统的参数标定结果,利用图像处理的方法计算出碗碟的直径大小和相对X-Y坐标距离,并结合直角坐标机器人Z轴末端的超声波测距值,最终控制机器人完成碗碟吸取的动作。所设计的分拣机器人具有重复精度高、结构简单、造价低的优点,对提高商业碗碟清洗分装流水线的效率,优化分拣工序有着重要的意义。

摘要：对于内容复杂的图像,图像分类难度较大,而三支决策凭借独特性优势,得以应用于模糊信息决策中,不仅可实现图像模糊信息分类划分,还可进一步提高图像识别率。笔者基于三支决策与svm分类设计分析了图像识别算法,并优化了分类器算法,以此实现了图像有效信息识别,提高了图像识别精确性。

摘要：线损数据中存在噪声数据,维度与线损数据一致,导致线损定位结果不精准。为此,提出基于堆叠稀疏自编码器与GAN的线损分层定位方法。构建线损分层定位GAN结构,判别假数据和真数据,获取线损分层数据。依据分层采集结果,计算分层供入、供出电量和统计线损,以此作为分层存在异常线损的依据。基于堆叠稀疏自编码器的定位原理,通过在代价函数中增加散度,引导输出结果稀疏。根据确定的稀疏编码所在空间,借助svm分类核函数,定位线损所在层次。由实验结果可知,所研究方法统计的四种线损变化范围分别是3.0~4.0 kW·h、1.0~3.0 kW·h、0.4~0.7 kW·h、4.2~4.8 kW·h,对应的窃电位置分别为表箱1层、表箱2层、表箱3层、表箱4层,具有精准的定位效果。

摘要：针对轨迹恢复问题,根据轨迹连续性、密度和连接对时序分布特征对问题进行建模;基于此模型,提出一种基于RNN-svm的个体轨迹恢复算法,达到恢复个体移动轨迹的目标。利用RNN网络提取连接对时序分布特征,将此特征和轨迹连续性及密度输入到svm进行分类,获取与个体相关的轨迹。实验结果表明,该算法能够以较高的准确率从不同库中寻找到与个体相关的轨迹组。

摘要：提出了一种充分利用阴影实现自动分类与后处理相结合的建筑物自动提取方法:首先根据阴影和植被自动检测结果并选定裸地样本确定预分类CMap图,并设计了基于偏移阴影分析的建筑物样本自动提取方法,结合支持向量机(support vector machines,svm)分类模型将影像分为阴影、植被、建筑物、裸地4大类以提取建筑物初始结果;通过形态学处理提升区域完整性,区域增长补充漏检区域,利用设计的相交边界阴影比率筛除无阴影的非建筑物等措施,进行后处理优化获取最终结果。实验表明,充分利用阴影信息,不仅能准确、全面地获取各类样本,保证分类精度,与后处理优化策略紧密结合,大幅度提高了正确率和完整度;并且自动化程度得到有效提高,更适用于城郊区域建筑物的提取。

摘要：随着人们对安全意识的不断提高,红外产品作为人体运动检测技术已经广泛应用于安防领域。本文根据PIR传感器采集到的信号,建立一个数据库模型,根据采集到的数据,对其使用卡尔曼滤波进行预处理,对预处理之后的数据采用两种不同的算法进行数据有效性的判别,实验结果表明,采用svm+FFT算法可以使模型的达到97%的准确率。在确立数据处理算法之后,根据以上算法流程,使用硬件描述语言设计,形成一个可以实时检测的IP核,设计该IP核的接口设计、时序设计、功能设计等,该IP核可以作为一个独立外设连接至MCU,形成一个PIR专用处理器,最终可以实时检测15m远的距离。

摘要：目的高填方渠段渗漏监测技术是南水北调工程安全监测的关键技术之一。针对目前高填方渠道渗漏检测易受环境干扰导致判断结果不准确的问题,设计了基于Gabor-svm(support vector machine)的南水北调中线工程高填方渠道水泥坡面破损识别模型。方法首先对高填方渠道水泥渠面图像进行预处理;然后研究Gabor小波的多方向/尺度选择特性,对提取的水泥坡面图像特征进行分析,寻找最佳尺度/方向参数组;最后根据训练好的样本特征,用svm进行水泥坡面破损等级的分类处理,将破损类别划分为正常、裂缝、孔洞及破碎4种。在相同环境下,将Gabor-svm与直方图-svm、灰度共生矩阵-svm、Canny边缘检测算法-svm的破损识别进行比较分析。结果基于Gabor-svm的水泥面破损识别方法在小波取6/12参数时,整体识别结果最佳,其中正常、裂缝、孔洞、破碎的识别率分别为98%、63%、88%、90%,平均识别率约为85%,相比其他几种方法的平均识别率(约50%),Gabor-svm方法具有更好的识别能力。结论基于Gabor-svm的水泥渠面破损识别模型有一定的识别效果,但对裂缝类别的高填方水泥坡面识别效果不理想,还需要进一步深入研究,以期为查找南水北调高填方渠道渗漏隐患提供技术支持。

摘要：为解决Landsat 8 OLI多光谱图像和CBERS-04 P5全色图像的融合问题,设计了一种基于WT-MB变换的融合方法;以宁夏回族自治区吴忠市的图像融合为案例,从定量评价、目视判读评价和svm分类精度评价3个方面比较WT-MB变换方法与GS、PCA、MLT、Brovey变换方法的融合效果,然后以总体精度和Kappa系数评判融合图像的分类精度.实验结果表明:WT-MB变换方法在增强融合OLI图像的空间结构信息的同时,更有效地保持原OLI图像的光谱信息,提高了图像分类精度,能够更准确地服务于环境遥感监测.

摘要：为有效提取轻度认知障碍患者发生病变的特征、解决传统聚类方法在BOLD-fMRI数据特征提取中存在的不足,提出了改进的谱聚类方法。采用改进的谱聚类方法对fMRI数据进行聚类、提取模式特征,使用该特征对MCI和正常人进行分类研究,正确率达到了82%,且存在异常模式的脑区大多属于MCI患者的关键脑区。实验结果表明,谱聚类可以应用于BOLD-fMRI特征提取,为今后MCI辅助诊断模型提供了一定的研究基础。