Driving intention recognition and behaviour prediction based on a double-layer hidden Markov model

We propose a model structure with a double-layer hidden Markov model (HMM) to recognise driving intention and predict driving behaviour. The upper-layer multi-dimensional discrete HMM (MDHMM) in the double-layer HMM represents driving intention in a combined working case, constructed according to the driving behaviours in certain single working cases in the lower-layer multi-dimensional Gaussian HMM (MGHMM). The driving behaviours are recognised by manoeuvring the signals of the driver and vehicle state information, and the recognised results are sent to the upper-layer HMM to recognise driving intentions. Also, driving behaviours in the near future are predicted using the likelihood-maximum method. A real-time driving simulator test on the combined working cases showed that the double-layer HMM can recognise driving intention and predict driving behaviour accurately and efficiently. As a result, the model provides the basis for pre-warning and intervention of danger and improving comfort performance.     

基于动态时间规整的手势加速度信号识别

为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,本文采用了动态时间规整(DTW)识别算法。通过该算法计算测试模板和参考模板的相似度,从而得出识别结果。为了验证该方法,建立了一套手势加速度无线采集系统,并采集了41个志愿者的手势信息。实验结果表明,该方法手势平均识别率在97%以上。与HMM识别算法相比,DTW识别算法在识别的准确率上比HMM识别算法更具优势。     

基于特征融合的步态识别算法研究

根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行仿真实验,仿真结果表明,该方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。     

BP网络模型对人脸朝向的识别

研究BP神经网络模型,通过计算机模拟人脑建立神经元网络,使用一部分人脸朝向信息作为训练的实例集,训练稳健后,可以推广应用判断其他人脸的朝向信息,以实现计算机自动识别人脸朝向。先对图片进行归一化等预处理,再应用主成分分析提取特征信息,每幅提取出的特征信息都是8个数据的列向量,构建一个8个输入、17个隐含、3个输出的三层BP网络模型。将训练实例集的特征向量代入训练,调整参数后保证其性能和收敛速度。最后通过大量实验验证,计算机识别的误判率仅为6.7%,模型可靠。     

基于模糊模式识别的抽油井示功图判别算法研究

针对有杆抽油井示功图诊断分析问题,研究特定故障情况下示功图特征值算法。把示功图数据通过傅里叶变换由空域转换成频域形式,仅保留较低频率上的系数a0、a1、b1,并将其作为特征值。根据所得到的特征值结合模式识别算法能够实现有杆抽油井示功图快速准确的识别和分类。实际应用表明,利用基准示功图28种类型的特征值的选取,计算出每种示功图的特征矢量,并保存到特征库中。对给定示功图特征值进行模式识别,即可得出该图隶属于哪种模式。     

图像识别技术在3D-RPG游戏开发中的应用

基于OGRE(Object-oriented Graphics Rendering Engine)设计开发一个3D-RPG(Role-Playing Game)游戏引擎RPGGE(RPG Game Engine)。在RPGGE中融入图像识别技术,使玩家可以通过摄像头识别手势来增加游戏交互。RPGGE开发包括渲染系统、输入输出系统、声音系统、识别系统。     

基于车型识别的BP算法Matlab实现

车型识别具有广阔的应用前景,BP神经网络在车型识别中能够提高车型的识别率。在任何车型大致都可以抽象成一个"工"字型情况下,提取其中的顶长比、前后比和顶高比这三项相对参数作为BP神经网络的输入参数。采用三层3-8-3的BP神经网络,并用14对输入参数离线训练,再用4对新数据进行检验,均得到了预想的期望值。     

适用于识别指定颜色的色调过滤视图

为便于快速识别RGB图像中的红、绿、蓝或黄颜色,提出一种用像素的色调和色调可信度定量地评估像素对于指定颜色的隶属度的方法和彩色图像的色调过滤视图的定义,推导出直接由图像的R、G、B色彩分量计算指定颜色的色调过滤视图的公式。实验结果表明,用色调过滤视图来识别图像中指定的颜色具有较好的效果,并且受拍摄光照条件的影响较小。     

光学遥感舰船目标识别方法

提出一种基于粗糙集理论和分层判别回归技术的光学遥感舰船目标识别方法。该方法首先提出新的光学遥感舰船识别特征———面积比编码,并与四类特征组合作为备选特征;然后基于粗糙集理论按同可区分度来计算各备选特征的重要性权值,自动选择出对正确识别贡献较大的特征组合;最后根据分层判别回归原理生成分类判决树来识别光学遥感舰船目标。实验结果表明,本文方法在识别精度和速度方面优于最近邻和支持向量机方法,且通用可行。     

基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别

雾天是影响高速公路交通安全的重要因素。研究从监控图像进行高速公路雾天能见度的自动识别方法可以为交通管理部门的智能管理和决策提供技术支持。根据大气散射模型分析出与雾浓度相关的多个物理因素,提出了综合这些物理因素的多通路融合识别网络。该网络使用三个通路联合学习深度视觉特征、传输矩阵特征和场景深度特征,并设计注意力融合模块来自适应地融合这三类特征以进行能见度等级识别。同时构建了一个合成数据集和一个真实的高速公路场景数据集,用于网络参数学习和性能评估。实景数据集中的图像是从中国多条高速公路的监控视频中收集的。在这两个数据集上的实验表明,所提方法可以适应不同的监控拍摄场景,能够比现有方法更准确地识别能见度等级,有效提升了识别精度。