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均值漂移

均值漂移的相关文献在1994年到2022年内共计600篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、测绘学 等领域,其中期刊论文485篇、会议论文22篇、专利文献5368篇;相关期刊210种,包括中国图象图形学报、电视技术、光电工程等; 相关会议21种,包括第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会、第十八届中国遥感大会、2011年中国智能自动化会议等;均值漂移的相关文献由1539位作者贡献,包括焦李成、王爽、马文萍等。

均值漂移—发文量

期刊论文>

论文:485 占比:8.26%

会议论文>

论文:22 占比:0.37%

专利文献>

论文:5368 占比:91.37%

总计:5875篇

均值漂移—发文趋势图

均值漂移

-研究学者

  • 焦李成
  • 王爽
  • 马文萍
  • 侯彪
  • 赵春晖
  • 常发亮
  • 沈占锋
  • 潘泉
  • 吴炜
  • 周芳芳
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

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作者

    • 胡春燕; 司明明; 陈玮
    • 摘要: 针对多模态脑部肿瘤图像分割难度较大和对脑部肿瘤边缘区域的分割不足等问题,本文将多模态脑部肿瘤图像分割任务分成两部分解决.第一部分是对脑部肿瘤轮廓区域的分割,先用超像素分割算法对图像进行预处理简化图像的表示形式,再提取每个超像素区域的灰度直方图,通过皮尔逊相关系数计算每个超像素区域的相似度,最后用均值漂移算法对剩余的直方图进行迭代运算,完成对脑部肿瘤图像轮廓区域的分割.通过在2D脑部肿瘤图像LGG数据集上的大量实验分析,本文的肿瘤轮廓分割模型可以很好的分割出肿瘤轮廓.第二部分用本文改进的U-net算法对脑部肿瘤图像轮廓区域进行精细的多模态分割.在多模态脑部肿瘤图像数据库Brats2019进行大量的实验,结果表示本文算法能够很好的细分出脑部肿瘤区域.
    • 刘一; 周威; 金际航; 边少锋; 谷守周
    • 摘要: 针对当前接收机自主完备性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中存在多粗差探测识别能力较弱、计算效率不足等问题,提出一种基于Mean Shift(MS)模型的多粗差探测RAIM算法。首先利用QR奇偶检校法构建样本数据集和QR检验向量;其次基于MS模型估计样本密度中心,并以此作为MS检校向量,使用观测向量与MS检校向量的距离来评价观测值可靠程度,从而确定异常观测卫星;最后联合观测向量、MS和QR检校向量构建基于距离关系的权系数函数,对多个异常观测进行处理。实验结果表明,基于MS检校向量的粗差判别方法在多粗差存在的情况下,具有更灵敏的粗差识别能力;相比最小二乘残差法,新型RAIM算法改善了多粗差探测识别能力和计算效率,可有效提高多系统融合单点定位的可靠性。
    • 申赞伟; 周军盈; 张士文; 殳国华; 张峰
    • 摘要: 电类实验教学过程中人工评判学生所测数据工作烦琐,影响了教学质量和效率。该文提出了改进的K近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类算法,即基于均值漂移、安全间隔和核主成分分析(KPCA)的M-KPCA-KNN(KNN based on margin and KPCA)算法,以判断学生测量数据正确与否和错误原因。首先利用KPCA对高维实验数据进行降维,然后利用均值漂移向量找到不同类别数据的最密集位置,并在不同类别数据的边界设置安全间隔,最后,将与待测样本距离最近的k个数据设置权重,计算每个类别的权重和,权重和最大的类别为待测样本的类别。与现有的KNN算法相比,M-KPCA-KNN算法不仅提高了分类正确率,而且降低了时间复杂度。
    • 徐一帆; 侯岩松; 纪英财; 孙立风; 魏清阳
    • 摘要: 正电子发射断层扫描(PET)是一种功能性核医学成像设备,已广泛应用于临床检验和临床前研究。其核心探测器主要采用闪烁晶体阵列耦合光电器件阵列的模块化设计。该类型探测器需要对其泛场图像进行分割,制作晶体位置查找表。本文开发了一种针对双层错位的DOI-PET探测器的泛场图像晶体响应中心自动识别和分割算法。基于奇异值分解和均值漂移的算法实现顶层晶体中心的识别;基于自组织映射(SOM)神经网络的算法和均值漂移实现底层晶体中心的识别;采用基于欧氏距离的算法,实现了泛场图像晶体单元的分割。将本文所开发的算法用于整环(48张)PET泛场图像,晶体模块中心识别的准确率为99.34%,完成分割整张泛场图像的平均耗时为101 s。测试结果表明,本文所开发的泛场图像晶体响应中心自动识别和分割算法适用于双层错位的DOI-PET探测器,算法鲁棒性强、准确率高、运算速度快。
    • 张京坤; 王怡怡
    • 摘要: 为提高对舆情信息的分析能力,设计并实现基于Spark框架的均值漂移算法。使用Ansj分词、Word2vec算法对舆情信息进行特征提取,然后基于Spark并行计算框架和均值漂移算法原理进行聚类分析。实验结果显示,均值漂移算法在Iris和Wine两组数据集下的准确率均超过90%,聚类结果明显优于K-means算法,具有较好的适应性。性能实验结果表明,增加运行程序的并行化程度可以提高均值漂移算法的运行效率。基于Spark框架的均值漂移算法能有效提高舆情信息的分析能力,助力建立健康的网络环境。
    • 陈思宇; 刘宪钊; 王懿祥; 梁丹
    • 摘要: 【目的】高郁闭度华北落叶松林Larix principis-rupprechtii林木树冠交叉重叠,传统的基于高分辨影像的单木识别方法识别精度不高。利用机载LiDAR三维点云数据可提高高郁闭度华北落叶松林的单木识别精度。【方法】在点云数据预处理基础上,提出基于点云空间特征的高斯核函数改进的均值漂移单木位置识别方法 (MSP),比较并分析MSP法与基于点云空间特征的区域生长点云分割方法 (RGP)、基于冠层高度模型的局部最大值单木位置识别方法 (LMC)和基于冠层模型的多尺度分割单木位置识别方法 (MSC)的单木识别效果。【结果】4种方法单木位置识别精度从大到小依次为MSP(89.30%)、LMC (85.60%)、RGP (77.50%)和MSC (70.00%),MSP的漏分误差和错分误差最小,分别为8.7%和8.0%,平均单木冠幅提取精度为90.18%。【结论】提出的MSP法对高郁闭度华北落叶松林单木位置识别具有较好的适用性,利用机载LiDAR可为提取华北落叶松林森林结构参数提供新的途径。图3表3参28。
    • 曾思康; 赵汝进; 马跃博; 朱自发; 唐雨萍; 朱梓建
    • 摘要: 针对传统帧模式星敏感器在高动态(≥3°/s)下星点质心提取精度低或提取失败的问题,提出一种基于事件的高动态星敏感器星点提取方法。该方法基于事件相机低延迟、高时间分辨率的特性,解决了高动态条件下的运动模糊问题。首先,提出基于时空密度的噪声去除方法,针对事件流进行降噪处理,平均去噪精度在0.85以上,提高了事件信噪比。其次,提出基于均值漂移的星点定位方法,计算星点事件簇的中心作为星点质心。最后,通过不同条件下的仿真实验,验证了所提去噪方法的有效性和鲁棒性,且角速度达到20°/s时,仍可完成星点提取,角速度在3°/s~10°/s时,平均质心误差小于0.04 pixel,角速度达到15°/s时,平均质心误差小于0.1 pixel。
    • 胡竣涛; 时小虎; 马德印
    • 摘要: 随着中国人口老龄化的加剧,居家养老服务需求迅速增加.在一些大型社区中,由于对居家养老业务的需求量庞大,护工的调度问题变得愈发重要.但目前仅有少量文献对此进行研究,且都是基于已知护工数量的前提,无法为服务中心招收各等级护工数量提供参考.本文提出一种基于均值漂移聚类和遗传算法的护工调度算法,在完成所有老人护理任务的前提下进行护工的合理调配.算法首先将老人按照位置及所需护工等级进行聚类,以减少计算规模;然后采用遗传算法,使用实数编码方式和精英保留策略,对护工的服务路径进行规划,提高效率;最后将文中提出的算法应用于实际数据.实验结果表明,对老人进行聚类后再采用遗传算法能有效地降低成本、减少路径规划所需的时间.通过分析结果中所需不同等级的护工数量,给出了所需各等级护工数量与服务老人数量之间比例关系的建议.
    • 奚昌泽; 梁丹; 绍千钧; 赵永杰; 梁冬泰
    • 摘要: 针对车刀表面粗糙度大、磨损区域图像难以准确分割的问题,提出一种基于均值漂移和自适应阈值分割的刀具磨损检测方法.这一方法通过频率域滤波过滤图像中无效的高频噪声信息,对降噪图像进行形态学处理.利用均值漂移聚类算法进行预分割处理,简化纹理信息,并突出磨损区域特征.通过自适应阈值分割算法准确提取刀具磨损区域,同时计算刀具的磨损宽度均值.试验表明,采用所提出的刀具磨损检测方法,分割准确率达到97.96%,能够有效判别刀具的磨损状态.
    • 许国梁; 周航; 袁良友
    • 摘要: 若在建模时存在目标,部分目标像素会进入背景模型,会在检测时产生"鬼影".为了有效抑制"鬼影",提出一种利用混合高斯和拓扑结构(Gaussian mixture model and topological structure,GMMT)的人体"鬼影"抑制算法.算法分为两个阶段,背景建模阶段采用双通道建模,通道一利用混合高斯模型进行预检测,接着利用拓扑结构将分散的人体目标连接获得完整的目标并取其外接矩形,然后将矩形外的像素加入背景模型,经过多帧的建模得到空背景;通道二使用多帧平均法计算背景模型.通过设置建模帧数的阈值T选择建模方式,若建模帧数小于T则使用通道一建模,否则使用双通道联合建模.目标检测阶段利用改进的背景差分法实现人体分割并进一步消除"鬼影".经过测试,GMMT在建模阶段存在目标的情况下可有效地抑制"鬼影".
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