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提出一种多传感器融合的建筑入住率感知模型.通过基于相关性的特征选择方法对建筑内已存在的数据流进行筛选,利用多种监督类机器学习算法建立入住率感知模型.研究发现:多传感器融合能够有效建立入住率感知模型,各算法的准确率均在60%以上,其中支持向量机(包括线性和径向基)和朴素贝叶斯的效果较好,准确率均大于75%,均方差误差均小... 相似文献
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目标识别中的信息融合技术 总被引:16,自引:0,他引:16
在信号检测中,单一传感器只能反映被测对象某一方面的特性,信息融合可融合多传感器信息,获取对对象较全面的认识。比较全面地阐述了目标识别中信息融合技术的结构和方法,分析了各种方法的优点及缺陷,提出了信息融合发展的一些问题。 相似文献
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情感识别在人机交互中发挥着重要的作用,连续情感识别因其能检测到更广泛更细微的情感而备受关注。在多模态连续情感识别中,针对现有方法获取的时序信息包含较多冗余以及多模态交互信息捕捉不全面的问题,提出基于感知重采样和多模态融合的连续情感识别方法。首先感知重采样模块通过非对称交叉注意力机制去除模态冗余信息,将包含时序关系的关键特征压缩到隐藏向量中,降低后期融合的计算复杂度。其次多模态融合模块通过交叉注意力机制捕捉模态间的互补信息,并利用自注意力机制获取模态内的隐藏信息,使特征信息更丰富全面。在Ulm-TSST和Aff-Wild2数据集上唤醒度和愉悦度的CCC均值分别为63.62%和50.09%,证明了该模型的有效性。 相似文献
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机器视觉感知三维图像中的人体行为识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究机器视觉感知中的人体行为准确识别问题.机器视觉感知中,采集的信息多为二维平面信息,在合成三维图像感知信息过程中,传统的因式分解合成法运用形状基数量固定,很难表达复杂行为特征,造成行为特征会出现一定的偏差,人体行为识别准确性不高.为了避免上述缺陷,提出了一种新的机器视觉感知中的人体三维行为识别算法.采集人体行为图像,并检测图像的轮廓区域,对检测区间间隙初始划分,通过把三维不定特征在三维空间进行空间映射,完成模糊性的消除,为人体三维行为识别提供数据基础.根据提取的消除模糊性后的人体三维行作为特征分量,对人体三维行为进行识别.实验结果表明,利用这种算法进行人体三维行为识别,能够准确的识别人体的行为,极大地提高了人体行为识别的准确率. 相似文献
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已有的传统的实体识别技术大多是以线下、非实时的方式,在静态数据集上进行,对于大数据集的执行通常需要大量的时间和系统资源。对于异构信息空间中具有时间信息、不断演化的异构实体来说,时间感知的查询时实体识别与数据融合越来越成为一种保证数据质量和满足用户需求的发展趋势。针对异构信息空间中使用时间上下文的关键字查询进行的实体搜索,提出一种时间感知的查询时实体识别与数据融合方法TQ-ER,以给用户提供准确的实体概貌(entity profile);提出一种迭代式时间感知的实体候选集生成算法。TQ-ER充分利用查询的时间上下文和实体的时间信息给正确的回答一个给定查询所需要的、最少的实体数据,以进行识别与数据融合。在真实数据集上的大量实验结果表明了TQ-ER的有效性和正确性。 相似文献
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情绪识别作为人机交互的热门领域,其技术已经被应用于医学、教育、安全驾驶、电子商务等领域.情绪主要由面部表情、声音、话语等进行表达,不同情绪表达时的面部肌肉、语气、语调等特征也不相同,使用单一模态特征确定的情绪的不准确性偏高,考虑到情绪表达主要通过视觉和听觉进行感知,本文提出了一种基于视听觉感知系统的多模态表情识别算法,分别从语音和图像模态出发,提取两种模态的情感特征,并设计多个分类器为单特征进行情绪分类实验,得到多个基于单特征的表情识别模型.在语音和图像的多模态实验中,提出了晚期融合策略进行特征融合,考虑到不同模型间的弱依赖性,采用加权投票法进行模型融合,得到基于多个单特征模型的融合表情识别模型.本文使用AFEW数据集进行实验,通过对比融合表情识别模型与单特征的表情识别模型的识别结果,验证了基于视听觉感知系统的多模态情感识别效果要优于基于单模态的识别效果. 相似文献
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为了提高日常活动识别的准确性和自动化程度,减少人为干预,提出了利用可穿戴传感信号作为输入,通过深度神经网络进行人体活动识别的方法.首先,设计了普适环境下人体活动识别的系统架构,建立了一套加速度、生理信号等传感数据的采集系统;然后,对获取的传感数据进行降噪、加窗与归一化等预处理,并设计了长短时记忆递归神经网络来进行特征的自动提取和融合,从而实现活动识别.实验结果表明,该方法减少了对人工和专家知识的依赖,自动进行多模态传感器的融合,智能化程度高,分类效果好. 相似文献
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基于柔性可穿戴传感器及多模态信息融合,研究人类的抓握特征学习及抓取物体识别,探索人类在抓取行为中所依赖的感知信息的使用.利用10个可拉伸传感器、14个温度传感器及78个压力传感器构建了数据手套并穿戴于人手,分别测量人类在抓取行为中手指关节的弯曲角度、抓取物体的温度及压力分布信息,并在时间及空间序列上建立了跨模态信息表征,同时使用深度卷积神经网络对此多模态信息进行融合,构建人类抓握特征学习模型,实现抓取物体的精准识别.分别针对关节角度特征、温度特征及压力信息特征进行了融合实验及有效性分析,结果表明了基于多传感器的多模态信息融合能够实现18种物品的精准识别. 相似文献
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当前,机器故障问题日益增多,给生产发展带来极大不利。因此,对关键设备进行有针对性的实时监控和诊断,尽快发现各种设备存在的问题,从而去防止机器故障的发生,而这也成为故障诊断系统面临和解决的首要问题。该文就故障诊断问题,在机器学习的基础上研究信息融合故障诊断模型,来实现机器故障的智能诊断与决策,帮助人们发现机器存在的问题,解决机器存在的隐患。 相似文献
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基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别 总被引:3,自引:1,他引:3
以信息融合技术为基础,提出了一种新的基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别方法。该方法通过提取字符图像不同机制的4个互补特征,组合形成6个融合特征,利用优化的BP神经网络算法,对多融合特征进行识别分类,然后用神经网络对6个识别结果进行融合决策.实验结果表明,新的融合识别方法能有效提高识别率,并具有较高的系统可靠性。 相似文献
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为了预防人员防护缺失导致的生产事故,着力探究复杂施工场景下人员安全帽佩戴情况的智能化识别。在一阶段目标检测算法的基础上,针对安全帽识别问题中的小目标和安全帽纹理信息缺失的问题,提出提取并融合上下文信息,以增强模型的表征学习能力。首先,为解决特征鉴别力不足的问题,提出局部上下文感知模块和全局上下文融合模块。局部上下文感知模块能够融合人体头部信息和安全帽信息获取具有鉴别力的特征表示;全局上下文融合模块将高层的语义信息与浅层特征融合,提升浅层特征的抽象能力。其次,为了解决小目标识别问题,提出使用多个不同的目标检测模块分别识别不同大小的目标。在构建的复杂施工场景下的安全帽识别数据集上的实验结果表明:提出的2个模块将mAP提高了11.46个百分点,安全帽识别的平均精度提高了10.55个百分点。本文提出的方法具有速度快、精度高的特点,为智慧工地提供了有效的技术解决方案。 相似文献
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多传感器信息融合是多源信息综合处理的一项新技术。从信息论的观点出发,导出多传感器信息融合系统中的冗余性与互补性的定量描述,分析了传感器冗余性与互补性特点,并从该角度出发,利用最小条件熵准则来解决多传感器信息融合中的目标识别问题,该方法的主要优点是可以充分有效利用多传感器信息,使融合系统满足获得的信息量最大。 相似文献