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1.
针对传统密集轨迹方法应用到真实场景后过多无效轨迹耗费存储与计算资源且严重影响有效特征提取的不足,提出一种新的人体行为识别算法。首先,检测视频帧中存在的人体目标并对获得的包含人体的矩形框进行扩展,利用扩展后的矩形框对传统密集采样特征点的范围进行筛选限制;然后,对筛选限制后的特征点在光流场中跟踪一定帧数获取限制密集轨迹,并在以限制密集轨迹为中心的时空体内构建一组包含轨迹的空间位置、时空上下文信息的特征描述子;最后在视觉词袋模型框架下,采用SVM对特征向量进行编码分类。结果显示:在KTH、YouTube和HMDB51 3个行为数据库上的识别准确率分别达到98.1%、89.7%和66.9%。证明本算法对复杂真实场景中的人体行为具有较高的识别能力。 相似文献
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基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。 相似文献
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PTZ(pan-tilt-zoom)相机由于其具有可变视角和可变分辨率能力,在视频监控领域得到了广泛的应用。该文针对智能监控的需求,提出了一种基于双目PTZ相机的多分辨率主动跟踪方法。该方法分为离线标定和在线协同跟踪两部分。离线标定部分,提出了一种基于图像特征匹配的单目自标定和基于目标运动信息的双目自标定方法,该方法操作简单,无需标定物,在最大程度上减小了对人工干预的依赖,在此基础上推导了系统所具有的两个重要性质;在线协同跟踪部分,设计了一种分段静止的协同跟踪策略。通过实际监控场景下的视频实验,验证方法的有效性和可行性。实验结果表明,该方法可以在复杂环境下有效的主动跟踪目标,在智能监控领域具有较广泛的应用前景。 相似文献
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针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的端点效应问题,分析了三次样条插值产生端点效应的机理,指出了现有延拓方法的不足,提出采用Lyapunov指数预测模型进行边界延拓,以此减小端点效应在经验模态分解过程中产生的影响。在采用最大Lyapunov指数法进行边界延拓时,针对Lyapunov指数预测模型所表示的平均发散度仅是轨道演化规律的一个近似模型,提出采用局域发散度代替最大Lyapunov指数进行改进,以改进预测模型的预测精度。基于改进型Lyapunov指数边界延拓方法,由于引入时间序列预测模型使端点处的延拓更加合理,所延拓数据更加趋于真实,在希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)实现过程中仅需一次延拓,实现了准确的EMD分解。仿真计算和转子系统故障试验分析结果表明,所用方法可以有效解决EMD的端点效应问题。 相似文献
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