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提出了一种基于k-均距异常因子检测时间序列异常模式的算法(K-MDOF)。该算法首先利用边缘权重因子提取时间序列模式表示的边缘点,然后通过提取每一段子模式的四个特征值:模式长度、模式高度、模式均值和标准差将时间序列映射到特征空间,最后利用k-均距异常因子在该特征空间中检测时间序列的异常模式。从模式的角度检测时间序列的异常行为弥补了点异常检测的个体行为局限性,提高了异常检测的效率和准确性,在仿真数据集和真实数据集上的实验结果都证明了在时间序列异常检测中模式异常定义的合理性以及算法的有效性。 相似文献
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异常步态对行动能力产生严重影响,因此,及时、自动地检测异常步态具有至关重要的意义。本文提出了一种基于BlazePose和随机森林算法的人体异常步态检测方法。先利用BlazePose算法提取RGB视频中的人体骨骼关键点,然后通过数据处理获取7个关键的步态特征参数。最后采用随机森林算法作为步态分类器,用于区分正常步态与异常步态。利用142例异常步态数据和257例正常步态数据对分类器进行训练和测试评估,实验结果显示准确率和召回率分别达到97.5%和90%,表明该方法在异常步态检测方面具备一定的可行性和实用价值。 相似文献
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窃电等异常用电行为严重影响着电网系统的安全、可靠和稳定运行,传统异常用电检测方法存在模型复杂、准确率低等问题。提出了一种基于特征选择和改进K-均值聚类的异常用电检测算法,首先从用电量变化、线路损耗和电力参数三个维度提取15维特征构成特征向量,然后利用相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)进行特征选择,自动确定最优特征集合,最后提出一种基于信息增益的改进K-均值聚类算法对最优特征集合进行聚类分析,从而实现异常用电检测。基于爱尔兰智能电表公开数据集开展实验,结果表明,所提方法在精准率、召回率和ROC曲线AUC值三项指标方面均能获得良好的表现性能,明显优于传统方法。 相似文献
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李小燕 《自动化与仪器仪表》2023,(1):231-236
针对当前图书馆智能机器人步态识别准确率低,导致异常状态检测效果差的问题,提出基于步态触觉信息的图书馆智能机器人异常状态检测和分类。采用基于局部空间信息加权的K-means算法对静态步态图像进行分割处理,分别构建基于改进K-means的CNN网络模型和基于时域注意力的3D残差网络模型,通过这两个模型对静态、动态步态进行特征提取和识别。实验结果表明,对比于SVM分类器,改进K-means算法的CNN网络模型静态步态识别准确率高达98.7%;3D-CNN模型的动态步态分类准确率为99.72%,均高于其他分类模型。最后结合两种算法进行异常状态检测发现,本算法的分类准确率、敏感度和特异性分别为95.42%、95.53%、94.37%。综合分析可知,提出的算法能够实现静态动态的准确识别和异常状态检测,具有一定有效性。 相似文献
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针对传统基于可穿戴传感设备步态周期检测方法需要用户高度配合的问题,本文采用计算机视觉的方法来研究高精度步态周期检测算法。受帧差法的启示,本文设计一种全新的步态图像表达特征 帧差步态时空特征,该特征不仅蕴含了步态
运动的空间,还含有步态运动的时间信息,能较好地表达步态运动周期中的各个状态。基于帧差步态时空特征,设计足趾离地状态检测算法,进而实现步态周期的自动检测。实验结果表明,本方法能精确检测步态周期中的足趾离地状态帧。 相似文献
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步态加速度信号的无线采集系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现步态加速度信号的无线采集,提出一种基于内嵌8051的无线收发芯片CC1010的有效方法.简要介绍步态加速度信号无线采集系统的工作原理,详细说明该系统的软硬件设计与实现.系统采用路由和重传机制,以确保数据的可靠传输.利用本采集系统成功建立一个36人的步态加速度数据库,可供不同领域的步态研究者进行分析. 相似文献
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基于空间约束的离群点挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
由于现有的空间离群点检测算法没有很好地解决空间数据的自相关性和异质性约束问题,提出用计算邻域距离的方法解决空间自相关性约束问题,用计算空间局部离群系数的方法解决空间异质性约束问题。用离群系数表示对象的离群程度,并将离群系数按降序排列,取离群系数最大的前m个对象为离群点,据此提出基于空间约束的离群点挖掘算法。实验结果表明,所提算法比已有算法具有更高的检测精度、更低的用户依赖性和更高的效率。 相似文献
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提出了一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的局部离群点检测算法,称之为MIL-LOF(a local outlier factor based on multi-instance learning).算法采用MIL框架,首先将真实对象提取为多示例形式,然后运用退化策略和权重调整方法,计算综合离群点因子,最后检测离群点.在实际企业监控数据以及公共数据集上将MIL-LOF与经典局部离群点检测算法及其优化算法进行了对比实验,结果表明本文提出的MIL-LOF算法在准确性、全面性及高效性上相对其他算法均可获得较为明显的提高. 相似文献
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针对基于密度的局部离群因子算法(LOF),需要计算距离矩阵来进行[k]近邻查寻,算法时间复杂度高,不适合大规模数据集检测的问题,提出基于网格查询的局部离群点检测算法。算法利用距离目标网格中的数据点最近的[k]个其他数据点,一定在该目标网格或在该目标网格的最近邻接网格中这一特性,来改进LOF算法的邻域查询操作,以此减少LOF算法在邻域查询时的计算量。实验结果证明,提出的LOGD算法在与原LOF算法具有基本相同的检测准确率的情况下,能够有效地降低离群点检测的时间。 相似文献
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一种两阶段异常检测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种新的距离和对象异常因子的定义,在此基础上提出了一种两阶段异常检测方法TOD,第一阶段利用一种新的聚类算法对数据进行聚类,第二阶段利用对象的异常因子检测异常.TOD的时间复杂度与数据集大小成线性关系,与属性个数成近似线性关系,算法具有好的扩展性,适合于大规模数据集.理论分析和实验结果表明TOD具有稳健性和实用性. 相似文献
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基于迭代切距离原型学习算法的步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
作为唯一远程生物认证技术,步态识别一方面越来越受到人们的重视,提出了很多相应的算法,另一方面,它又面临着很多挑战,其难点之一是如何从多帧步态中有效地提取步态特征,针对此问题,并基于步态能量图(GEI)在步态特征表示上的效果,提出了一种迭代切距离原型学习算法,假定各人的步态分布在不同流形上面,首先用切距离改进步态能量图的定义,进而用迭代的方法来解一个最优解问题,从而学习出步态原型图,再通过PCA对步态原形进行特征提取,最后进行识别,证明了该方法的收敛性,实验结果表明所提出的方法取得了比GEl更好的识别率,并证明了步态流形的假设的合理性. 相似文献
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局部离群点挖掘算法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.现有的基于局部离群度的离群点挖掘算法存在检测精度依赖于用户给定的参数、计算复杂度高等局限.文中提出将对象属性分为固有属性和环境属性,用环境属性确定对象邻域、固有属性计算离群度的方法克服上述局限;并以空间数据为例,将空间属性与非空间属性分开,用空间属性确定空间邻域,用非空间属性计算空间离群度,设计了空间离群点挖掘算法.实验结果表明,所提算法具有对用户依赖性少、检测精度高、可伸缩性强和运算效率高的优点. 相似文献