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娄路 《计算机工程与应用》2012,48(25):243-248
交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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研究分析目前主流的背景建模方法,并针对动态交通场景中车辆目标持续运动,背景出现的概率较大的特点,提出一种基于彩色视觉信息统计的背景建模算法。实验结果表明,该算法可以较好地提取背景,并有效区分前景和背景。 相似文献
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研究分析目前主流的背景建模方法,并针对动态交通场景中车辆目标持续运动.背景出现的概率较大的特点,提出一种基于彩色视觉信息统计的背景建模算法。实验结果表明.该算法可以较好地提取背景,并有效区分前景和背景。 相似文献
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本文提出了一种新的结合背景提取和对称差分的运动目标检测算法,可应用于交通场景下的运动目标分割。仿真结果表明该算法鲁棒且有效,可以提高运动目标检测的准确性,并有较好的实时性。 相似文献
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随着生物信息学的发展,模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念,讨论了模体识别算法(MEME)的基础,即EM(expectation maximization)算法,由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的,所以又由此引出了MEME算法,并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论,对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明,MEME是一个较好的模体识别算法,它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体,具有很大的灵活性。 相似文献
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图像分割的通用方法一直是图像处理领域中的热点和难点。随着人工智能的兴起和发展,群体智能算法成为当下热点研究的方向,将图像分割技术结合群体智能算法成为一种新型有效的改进方法。群智能算法通过模拟自然界的事物或生物的行动规律,将传统的人工智能和群体生物结合,在解空间中搜索最优解,为解决复杂问题提供了新的解决思路。阐述群体智能算法的研究现状和发展过程,将早期的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)、经典的粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)以及较新的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)为例详细介绍其算法原理方法,并简要表述蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)、萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)、布谷鸟搜索法(Cuckoo Search,CS)、细菌觅食算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)和最新的蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)的原理,在此基础上,结合国内外文献对上述算法的改进方法和结合图像分割技术的综合改进及应用进行分析总结。将群体智能算法结合图像分割技术的代表性算法提取出来进行列表分析总结,随后概述总结群体智能算法的统一框架、共同特性、不同的差异并提出存在的问题,最后对未来趋势做出展望。 相似文献
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于宏宇 《电脑编程技巧与维护》2012,(20):88-90
优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况. 相似文献
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一种基于小波理论的LMS算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。 相似文献
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针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法. 相似文献
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基于仿生理论的几种优化算法综述 总被引:2,自引:1,他引:1
简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。 相似文献
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支持向量机与AdaBoost的结合算法研究* 总被引:3,自引:0,他引:3
将支持向量机与AdaBoost算法相结合,称其为Boost-SVM。从提升泛化性能和预测精度等方面对支持向量机的学习算法进行了研究与比较。Boost-SVM实验结果表明,该算法提高了支持向量机的预测精度并优化了学习机的性能。 相似文献
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关于椭圆曲线密码体制(ECC)的研究,如今无论是 ECC 理论还是 ECC 的标准化、产业化都趋于成熟。在 ECC 的设计中,安全椭圆曲线的选取是 ECC 实现的基石,也是其安全性的重要保证。目前,随机选取法是最好的安全椭圆曲线选取方法,其核心思想是对随机生成的椭圆曲线计算其 Jacobian 群的阶。文章主要介绍了几类经典的计算椭圆曲线 Jacobian群阶的算法:Schoof 算法、SEA 算法、Satoh 算法、AGM 算法。在详细介绍 Schoof 算法的基础上,提出了其基于离散对数问题的改进算法:袋鼠算法和大步小步(BSGS)算法的改进方法,并用实验结果说明加速后的算法得到了提升。针对 SEA 算法,文章也提出了其 BSGS 改进算法并通过实例分析比较了原 SEA 算法与 BSGS 改进算法的实现效率。针对 Satoh 算法、AGM算法,文章介绍了算法的理论依据和具体实现,并通过实例分析比较了其优劣性和适用情况。 相似文献
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对混沌系统不稳定周期轨道(unstable periodic orbits,UPO's)的搜索算法进行了深入研究.首先分析了传统的Newton-Raphson算法(NR算法)及Schmelcher-Diakonos算法(SD算法)各自的优点和缺点.然后提出了一种新的UPO's搜索算法,称之为NR-SD算法.该方法集中了NR算法和SD算法各自的优点,能够在保证收敛全局性的条件下,极大地提高UPO's的搜索效率.此外,NR-SD算法采用了一种全新的初始点确定策略,该策略能够保证搜索到所有的长周期UPO's.最后借助于实例模拟验证了NR-SD算法的有效性,同时论证了周期p与p周期UPO's数目之间的关系. 相似文献