基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法.通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型.首先,利用模糊粗糙集对离散化后的...     

特征融合与重定位卷积算子跟踪算法研究

针对卷积操作目标跟踪算法(ECO-HC)在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题,提出了一种自适应特征融合的卷积相关滤波算法,将CN与HOG特征进行加权融合,通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重,将特征各自的优势充分发挥出来.此外,针对目标跟踪失败问题,提出利用形变相似多样性原理,构建目标重定位模块,当出现遮挡、快速移动等复杂情况造成跟踪的可靠性降低时,综合考虑目标响应得分、空间权重得分和形变相似多样性得分来确定目标的最终位置,实现重定位.实验证明,改进后算法与ECO-HC相比,针对目标遮挡、背景干扰等复杂情况,有效地提高了跟踪精度,鲁棒性更强.     

基于单样本学习的多特征人体姿态模型识别研究

随着人机交互、虚拟现实等相关领域的发展,人体姿态识别已经成为热门研究课题。由于人体属于非刚性模型,具有时变性的特点,导致识别的准确性和鲁棒性不理想。本文基于KinectV2体感摄像头采集的骨骼信息,结合人体角度和距离特征,提出了一种基于单样本学习的模型匹配方法。首先,通过对采集的骨骼信息进行特征提取,计算关节点向量夹角和关节点的位移并设定阈值,其次待测姿态与模板姿态进行匹配计算,满足阈值限定范围则识别成功。实验结果表明,该方法能够实时的检测和识别阈值限定范围内定义的人体姿态,提高了识别的准确性和鲁棒性。