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为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,并且增强系统的可扩展性,提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法.将手势分为基本手势和复杂手势两大类,其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列;根据手势运动的特点提取有效的特征量,并利用基本手势样本训练随机森林模型,然后用其对基本手势序列进行分类预测;将预测结果进行约翰逊编码,再与标准模板序列进行相似度匹配.实验结果表明,该方法获得了99.75%的基本手势识别率以及100%的复杂手势识别率.算法既保证了手势识别的精度,也提高了系统的可扩展性. 相似文献
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粉状炸药生产的作业条件危险性评价 总被引:3,自引:0,他引:3
该文采用作业条件危险性评价法,对粉状炸药生产中所有可能发生的危险因素进行了分析,结合有关国家标准,编制出适合企业进行自我安全评价的《危险源辨识、风险评价和风险控制措施策划表》。有关内容可供同行借鉴。 相似文献
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