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1.
针对现有出租车载客点推荐算法忽略出租车所处上下文的情况,提出了一种基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法.该算法将载客点信息映射到空间网格,通过在出租车司机驾驶行为相似度的计算中引入时间衰减因子,得到与目标出租车司机驾驶行为最相似的邻居集合,基于地点上下文过滤从相似邻居集合中选取感兴趣程度高的载客点推荐给目标出租车.在基于福州市出租车轨迹数据的实验中,时间衰减因子为0.7时,整体推荐效果最佳,同时该算法在邻居集合的不同大小时推荐准确率均优于传统协同过滤推荐算法.结果表明该算法与传统的协同过滤算法相比有更高的推荐准确度.  相似文献
2.
刘扬  郑逢斌  姜保庆  蔡坤 《计算机应用》2009,29(4):1182-1187
如何跨越低层特征描述到高层语义知识的“语义鸿沟”已成为跨媒体检索(CMR)问题的关键,提出一个基于多模态融合描述和时空上下文语义的跨媒体检索模型,对多模态融合的特征采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的降维算法、采用基于支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)的混合分类器进行语义映射,同时给出了时空模糊聚类分析方法和基于相关反馈的跨媒体检索算法。并在此基础上开发出基于该模型的原型系统,成功验证了该模型的可行性和正确性,可为相关系统的设计者提供思路。  相似文献
3.
对空巢家庭的老人和设备的异常检测与即时预警是智能家居系统的重点和难点问题。利用多模态联合传感技术获取时空上下文信息,由各类感知组件进行处理而获取居住者的动作,用改进的多层隐马尔科夫模型对离散的动作进行抽象而获得人的高层行为——事件。居住者常态的表示模型被构建并作为行为正常与否的分类器来检测异常行为。为了表达上下文信息,采用语义分级、逐层抽象的方法设计了一套多媒体本体,用于智能家居系统中对媒体信息的语义化标注和推理。改进了针对室内多活动设备的多交叉事件的悲观情感模型,用以解决视频组件难以检测的活动设备状态变化的问题。实验证实该方案在异常检测和预警方面有很好的性能。  相似文献
4.
目标跟踪是计算机视觉中的热点问题,而目标运动的复杂背景、光照变换和尺度变化等因素大大的影响着目标跟踪的准确性。总结当前比较热门的几种跟踪算法的优缺点,针对时空上下文算法的不足提出了改进方法:加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法(weighted super pixel level spatio-temporal context,WSSTC)。该算法利用像素的特征信息对目标上下文区域进行聚类,形成超像素级区域,并通过时间上下文中超像素块特征的相似性,对空间上下文进行加权处理,建立了超像素级的目标外观模型。实验结果表明,加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法在目标跟踪中具有更好的准确性和鲁棒性。  相似文献
5.
针对当前目标跟踪算法在目标区域光照剧烈变化、长时间遮挡或者平面内旋转时会发生偏移甚至跟丢这一现象,提出了基于局部敏感直方图的时空上下文跟踪算法.该算法以贝叶斯框架为基础,利用生物视觉特性,结合底层灰度特征,基于局部敏感直方图提取光照不变特征,建立目标与背景的统计相关模型来实现跟踪,使跟踪时偏移较小且不会跟丢目标.在对不同视频序列的实验表明:基于局部敏感直方图的时空上下文算法和多示例学习算法相比,在光照变化、平面内旋转或者遮挡时都表现出比较好的跟踪效果且中心误差较小,具有较强鲁棒性.  相似文献
6.
提出了远程目标跟踪系统的概念并实现一种远程目标跟踪系统.系统主要分为移动机器人端和远程服务器端,主要功能是移动机器人通过USB摄像头采集到实时现场视频,将实时采集到的现场视频从YUV格式硬编码为H.264格式,再通过WiFi传出给远程服务器,服务器将接收到的视频流解码并对指定目标进行跟踪算法处理后控制移动机器人追踪目标.实验结果表明:该系统可以有效实现远程的目标跟踪,验证了该设计的可行性.  相似文献
7.
针对视觉跟踪过程中因目标尺度变化跟踪精度低的问题,提出一种基于时空模型的尺度自适应视觉跟踪算法(Spatio-temporal context – scale adaptive,简称STC-SA)。在颜色属性空间下提取目标颜色直方图特征;再通过时空上下文学习获取置信图中概率最大位置;最后利用颜色直方图进行相似度匹配和自适应方法修正跟踪框尺寸以达到最佳的跟踪效果。实验选取Benchmark中五组具有明显尺度变化的图像序列进行测试,STC-SA算法的跟踪成功率最高达到91%,验证了STC-SA算法具有较高的跟踪精度和跟踪实时性。  相似文献
8.
在严重遮挡时,时空上下文STC(Spatio-Temporal Context)算法对目标位置的判断是正确的,而均值漂移MS(Mean Shift)算法对目标位置的判断会发生很大幅度的抖动,甚至跟踪错误目标。在遮挡结束后,时空上下文算法很难重新跟踪到正确目标,而均值漂移算法可以重新检测到跟踪目标。结合二者的优缺点,提出基于均值漂移算法和时空上下文算法的目标跟踪算法MSandSTC。该算法主要解决目标被严重遮挡的问题。在许多具有挑战性的数据集上的实验表明所提算法具有较好的实时性和鲁棒性。  相似文献
9.
针对传统的时空上下文(STC)目标跟踪算法在完全遮挡或者遮挡面积过大时易导致跟踪失败的问题,提出了一种将STC与CamShift相结合的目标跟踪算法.通过设定一个阈值,来判断时空上下文算法何时进入目标遮挡.当进入遮挡时,利用CamShift算法得到的跟踪中心修正时空上下文模型计算出的跟踪中心,并用修正后的中心更新局部上下文区域.实验结果表明:提出的算法较原有的算法更加适合复杂的场景变化,具有更好的鲁棒性和稳定性.  相似文献
10.
目的 传统的视觉跟踪方法只考虑了目标本身的特征信息提取,忽略了目标周围稠密的上下文信息。一旦目标本身特征信息提取存在困难,很容易导致跟踪失败。为解决上述问题,提出一种时空上下文抗遮挡视觉跟踪算法(STC-PF)。方法 首先,利用目标与局部区域的时空关系学习时空上下文模型;然后,通过上下文先验模型和学习到的时空上下文模型计算置信图;最后,对时空上下文区域进行分块遮挡判别,若遮挡概率小于设定阈值,计算置信图所得最大概率位置即为目标位置;若遮挡概率大于设定阈值,则目标发生遮挡,通过子块匹配和粒子滤波估计目标位置以及运动轨迹,实现不同程度的抗遮挡跟踪。结果 对测试数据集中的图像序列进行实验,结果表明,STC-PF方法的跟踪成功率提高至80%以上;中心误差小于原算法;同时STC-PF算法在提高抗遮挡能力的前提下,运行速度与原算法相当,高于当前流行算法。结论 STC-PF算法能够适用于光照变化、目标旋转、遮挡等复杂情况下的视觉目标跟踪,具有一定的实时性和高效性,尤其是在目标发生遮挡情况下具有很好的抗遮挡能力和较快的运行速度。  相似文献
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