搜索结果: 1-5 共查到“计算机科学技术 状态识别”相关记录5条 . 查询时间(0.104 秒)
高炉料面视频关键帧是视频中的中心气流稳定、清晰、无炉料及粉尘遮挡且特征明显的图像序列,对于及时获取炉内运行状态、指导炉顶布料操作具有重要的意义.然而,由于高炉内部恶劣的冶炼环境及布料的周期性和间歇性等特征,料面视频存在信息冗余、图像质量参差不齐、状态多变等问题,无法直接用于分析处理。
单向Sp-粗集中，具有属性集α的知识[x]（R-元素等价类[x]）具有这样的特征：若α内被补充属性，则[x]内的元素个数被减少。利用这一特征，考虑属性补充的随机性，给出Sp-上阶梯知识，Sp-上阶梯知识的依信度生成，Sp-上阶梯知识属性依赖的原理，给出Sp-上阶梯知识的属性依赖挖掘定理，Sp-上阶梯知识的状态识别算法。
基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法
眼部状态识别 独立元分析 隐马尔可夫模型
2009/7/21
汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型（HMM）识别眼部状态的识别算法，首先对彩色图像进行二值化处理，然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取，为了加快特征提取的速度，这里采用FastICA算法；然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明，该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。
基于小波与ART2网络的实时状态识别
优化递归小波 改进型ART2网络
2009/3/4
构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基，提出此类小波的优化方法，对其时频特性进行了分析。针对传统ART2网络只利用了模式的相位信息而丢失了幅度信息和网络的性能依赖于样本的学习顺序等不足，提出了改进型ART2网络。对刀具AE信号进行递归小波分解，提取特征并应用于改进的ART2网络识别刀具状态。实验结果表明，递归小波能反映刀具状态信号的特征，且实时性好。改进的ART2网络更具鲁棒性，识别率为100%...