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基于HOG特征和SVM的前向车辆识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决汽车安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前向车辆识别方法。通过分割提取车辆底部阴影特征生成假设区域,采用基于直方图分析的方法实现车辆底部阴影的准确分割,综合分析车底阴影的水平边缘特征和垂直边缘特征完成假设区域的生成;使用基于梯度方向直方图特征和支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,剔除了假设区域中的非车辆区域。利用采集的道路视频对提出的方法进行了车辆识别实验,结果表明,该方法能够在不同光照条件下自适应地进行实时车辆识别,其中在正常光照下的识别率为96.52%,误识别率为3.59%。 相似文献
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本文通过对杂波实测数据的处理,利用高斯分布模型、指数分布模型、幂指数分布模型及高阶AR等分布模型,得到了双基地雷达前向散射地表杂波概率分布和功率谱分布的数学模型;并从统计理论上解析地推导了杂波统计模型对目标检测性能的影响.基于估计的概率分布、功率谱分布数学模型及广义匹配滤波理论,实现了前向散射地表杂波的有效抑制与目标运动参数的精确估计,并利用实测数据进行了验证. 相似文献
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信息技术的高速发展促进了信息领域内涵的根本性变革,信息特征的表述方法和内涵不断扩充,高维特征大幅涌现;这些高维特征中可能存在许多不相关和冗余特征,造成了维度灾难,这对基于特征空间聚散特性的分类识别算法提出了更高的要求,需要利用特征选择算法,降低特征向量维数并消除数据噪音的干扰;针对高维特征向量引入的维度灾难等问题,围绕目标分类识别的具体应用,基于标准的序列浮动前向特征选择算法,完成交叉验证重复次数优化,提出了改进的特征选择算法;通过仿真实验表明,基于Bayesian分类器开展识别时,改进算法能够在确保分类识别正确率的前提下,有效提升特征选择的计算速度,并维持一个相对更为收敛且稳定的置信区间,具备良好的准确度。 相似文献
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高分辨距离像(HRRP)已成为雷达自动目标识别(RATR)领域研究的热点。由于目标复数HRRP的初相具有不确定性(本文称其为初相敏感性),在RATR中通常使用的HRRP为实向量(文中称为实HRRP),即目标复基频回波信号的幅度像,而完全丢弃了相位信息。事实上,复HRRP中除初相外的其他相位信息也应该是对识别有利的。文中提出了一种复HRRP的特征提取方法,该方法得到的复特征向量与初相无关但却保留了距离单元间的差分相位信息,称为相位差分复特征向量。若基于散射点模型理论分析,这种复特征向量的物理意义与实HRRP类似(只是包含了差分相位信息),因此,对实HRRP适用的识别、建模和预处理方法同样适用于该复特征向量。同时,相位差分复特征向量的各分量具有类Gauss性,更有利于统计识别。基于实测数据的识别实验表明,只要在特征提取时适当选取距离单元间隔参数,文中提出的相位差分复特征向量可以取得比实HRRP更好的识别效果。 相似文献
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一种基于强散射中心的距离扩展目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高分辨率雷达距离扩展目标检测问题,利用广义似然比检验,提出了一种基于强散射中心的恒虚警检测器.首先,以较高的第一虚警概率设置第一门限,提取强散射中心,然后针对强散射中心采用广义似然比方法得到检测统计量,并与基于第二虚警概率的检测门限进行比较,判断目标有无.仿真实验表明,这种检测器在已知和未知散射中心空域分布时都要优于SDD-GLRT(Spatial scattering density-generalized likelihood ratio test)检测器,并且具有鲁棒性. 相似文献
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蚁群算法优化前向神经网络的一种方法 总被引:4,自引:0,他引:4
王晶 《计算机工程与应用》2006,42(25):53-55
蚁群算法(ACA)是一种新型的寻优策略,此文章尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的学习过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明ACA具有更好的全局收敛性,鲁棒性强,以及对初值不敏感等特点。 相似文献
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本文构造了一种新的基于线性模型、多层前向网络的混合结构神经网络模型,并提出了相应的非迭代快速学习算法.该学习算法能够根据拟合精度要求,运用线性最小二乘法确定相应的最佳网络权值和线性部分的参数,并自动确定最佳的隐层节点数.与BP网络的比较结果表明,本文提出的混合结构前向神经网络的快速学习算法无论在拟合精度、学习速度、泛化能力、还是隐节点数均显著好于BP算法. 相似文献
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为提升图像自动分类算法的通用性和鲁棒性,加快算法收敛速度,针对图像分类的特点,对传统蚁群算法进行改进,引入分类蚁群模型。随机蚂蚁识别统计图像类别,构建类别表,确定聚类中心;智能蚂蚁按相应的搜索前进策略进行分类。相比基本蚁群分类算法,该算法可以在较短的时间内完成图像的自动分类。 相似文献
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在介绍常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,分析了常规雷达飞机目标回波的多重分形特性及其多重分形特征的提取方法,并从模式分类的角度,提出了利用多重分形特征对喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机等三类飞机目标进行分类的方法.实验表明,上述三类飞机的目标回波数据具有显著不同的多重分形特征,所定义的多重分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,仿真实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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Ground moving target signal model and power calculation in forward scattering micro radar 总被引:1,自引:0,他引:1
MIKHAIL Cherniakov 《中国科学F辑(英文版)》2009,52(9):1704-1714
Forward scattering micro radar is used for situation awareness;its operational range is relatively short because of the battery power and local horizon,the free space propagation model is not appropriate. The ground moving targets,such as humans,cars and tanks,have only comparable size with the transmitted signal wavelength;the point target model and the linear change of observation angle are not applicable. In this paper,the signal model of ground moving target is developed based on the case of forward sca... 相似文献
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针对现有视频车辆检测方法存在高误检率、不完整及需要分类的样本数量大等问题,提出一种基于单类支持向量机的视频车辆检测方法.方法通过基于视频多帧统计的方法获得完整的车道背景图像,采用单类支持向量机获得车道背景模型,应用此模型检测车辆目标区域.实验结果表明,该算法具有所需样本量小,车辆检测完整,对光照的变化具有一定的自适应能力等特点. 相似文献