识别算法

摘要： 实现了利用STM32H743单片机和自行设计的信号处理电路识别不同用电器的装置设计。运用信号处理算法可以对各种电流信号进行时域到频域的转换,通过对频谱进行分析,得到电流信号在频域内的特征参量,进而区分出不同的电流信号。选用快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)算法,以STM32H743单片机作为算法实现工具,对7种不同用电器的工作电流进行频谱分析,进一步识别用电器的工作状态。每次测试时只有单件用电器工作,识别效果良好。

摘要： 物体抓取识别是计算机视觉技术的重要研究领域。运用深度学习理论从行为识别、物体识别以及立体匹配等方面着手实现对目标物体的种类和个数识别,通过数据集分析、网络结构建模形成了物体抓取的识别算法。

摘要： 本文以番茄病虫害为研究对象,为了实现对其病虫害识别,本文采取了以YOLO为基础识别算法。对番茄病虫害的危害展开研究,对基于YOLO的番茄病虫害识别算法进行分析,旨在确保番茄病虫害是识别效果,降低番茄病虫害对发生概率,保证番茄的生长发育水平,推动番茄的增产增收,全面满足番茄种植户的相应需求,并推动农业发展的信息化水平进步。

摘要： 自适应巡航系统的技术已越来越完善,在前方目标物识别和跟随及避撞方面,已能通过硬件性能和软件算法达到很高的性能。但道路状况复杂,自适应巡航系统难以针对所有场景实现可靠识别并作出正确反应。文中针对某车自适应巡航系统对前方目标物跟踪不释放的异常反应进行分析,研究自适应巡航系统识别算法逻辑优化策略。

摘要： 人像识别比对是基于人像面部特征信息的一种生物识别技术,对人像特定区域特征点检测分析后,在大量人像数据库中检索特定人员的身份信息,最终根据相似程度进行筛选排列,完成人员身份的识别和鉴定。在介绍人像识别比对技术特点、步骤和算法的基础上,结合实际案例阐述其在侦查工作中的具体应用。在视频侦查工作中采用人像识别比对方法,不但可以节省大量警力,缩短办案时间,还能提高办案准确度,并且在命案积案追逃工作中应用人像识别比对技术,可迅速打开案件突破口,使多年命案积案得以成功侦破。

摘要： 在信息时代下,网络中每天都会有大规模移动流量数据产生。采用面向海量数据处理的高效、可靠的分布式并行计算成为互联网行业和各大营运商研究重点。文章阐述了移动流量数据监测方法和意义,重点对基于图谱分析的网络流量数据分析与识别算法进行研究。对于网页请求间的相互关系分析,采用基于依赖图模型的用户点击识别算法;对于网络实体间的关系结构分析,设计了并行tNMF算法;为对大规模移动网络流量进行精细化分析,提出了基于Spark计算框架的并行快速流式算法。

摘要： 为提高YOLO模型进行植物图像快速识别的准确率,对基于深度学习YOLO模型算法进行研究。在传统网络模型的基础上,引入了可变形卷积,将损失函数加入分类函数层中,有效的提高了模型的泛化性能,结合cuDNN库进行并行计算,提高了算法的效率。采用改进的YOLOv3网络模型结合公开数据集进行测试,实现了102种植物的有效识别,平均检测时间为1.275 s,在Top-2、Top-3准确率上均达到96%,与传统YOLO算法相比,识别的准确率和效率均有提高。结果表明,所建立的基于深度学习YOLO模型,在复杂多种类植物识别方面有推广应用价值。

摘要： 为解决低信噪比条件下传统雷达辐射源识别准确性低、时效性差、稳健性不强的问题,提出了一种基于随机森林的雷达辐射源型号识别算法。算法以载频、脉宽、脉冲重复周期为识别特征向量,首先从先验样本集中随机抽取得到多个训练集,然后使用训练集构建多个决策树分类器,最后通过多个决策树分类器对新识别特征向量进行识别并投票得到最终识别结果。仿真实验表明,该算法在低信噪比条件下依然具有较好的稳健性与时效性,能够有效解决战场雷达辐射源识别的问题。

摘要： 目前,人脸识别技术是重点研究方向,对此很多学者已经形成了一些研究成果,促使人脸识别技术被广泛应用,尤其是工业界的应用方面。文章通过阐述人脸识别技术的定义来回顾人脸识别技术的发展,并对当前成熟的人脸识别算法进行分类,概述人脸识别算法的优缺点,并提出研究过程中的重难点,从而推动人脸识别技术的进一步发展,为相关研究提供参考。

摘要： 本文采用深度学习模型ResNet对常见的几种茶叶病害进行识别分类,并结合前后端技术开发设计了一款茶叶病害智能识别系统,以解决目前传统茶叶病害识别分类存在的问题,实验结果证明,ResNet模型在茶叶病害的识别准确率为91.3%,可将其应用于实际的茶叶生产。

摘要： 东海原甲藻是中国东海最为高发的赤潮藻种.本文基于MODIS卫星数据建立了该类型赤潮的遥感识别算法.本算法从藻类的色素组成与固有光学特性特征出发,通过对现场实测的赤潮水体与正常水体遥感反射率的光谱特征差异分析,建立了基于绿光波段比值与绿光波段反射率强度的赤潮水体识别方法.同时,本算法在赤潮水体识别的基础上,针对东海原甲藻这一东海海域高发赤潮藻种,建立了基于红绿波段反射率光谱形状特征的识别算法,对东海原甲藻赤潮和硅藻赤潮进行有效区分,通过现场观测数据检验证明该算法具有较高的准确性.

摘要： Spam网页主要通过链接作弊手段达到提高搜索排名而获利的目的,本文根据链接作弊的特征,构建链接相似度和作弊系数的评价指标，研究出Spam网页的识别算法.借鉴BadRank算法思想,从Spam网页种子集合通过迭代计算链接相似度和作弊系数,并根据与种子集合的链接指向关系设置权重,将待判定的网页进行度量.最后选取Anti-Trust Rank等算法作对比实验,结果验证了算法在准确率和适应性方面优于对比算法.

摘要： 鉴于机器视觉系统的检测原理以及棉花异性纤维的复杂清况，提高检测精度的方法主要包括:设置多重参数的检测，综合评判检测结果;不断修正试验结果，优化识别算法;制作不同检测参数的典型模板并不断优化完善。棉花异性纤维检测的识别算法大多是基于特征(颜色特征、形状特征、纹理特征、空间关系特征等)进行的，其中有研究者分别采用遗传算法和蚁群算法改进了棉花异性纤维目标特征的选择。为了提高棉花异性纤维的检测精度，研究者从不同的角度进行了尝试，如优化识别算法、光谱分析或者两者结合等。

摘要： 为了解决人脸识别装置的不可移动性,采用ARM嵌入式,通过摄像头捕获和检测人脸图像,建立一个小规模人脸库,根据LBP人脸识别算法,将采集的数据与系统人脸库比较,识别出个人,并显示个人信息.重点研究Haar分类器和Qt人脸识别程序界面,实现了手持人脸识别装置的设计.

摘要： 正交保持投影(ONPP)是经典的图嵌入降维技术,并且已经成功地应用到了人脸识别中,其同时保持了高维数据的局部性和整体几何结构.监督的ONPP通过建立同类邻接图来最小化同类局部重构误差,寻找最优的低维嵌入,但是只使用了类内信息,这会导致异类数据点间的结构不够明显.为此,本文提出了基于双邻接图正交近邻保持投影(DAG-ONPP).通过建立同类与异类邻接图,在数据嵌入低维空间后同类近邻重构误差尽量小,异类近邻重构误差更加明显.在ORL,Yale,YaleB,PIE人脸库上的实验结果表明,本文提出的方法与其他经典算法相比,有效提高了分类能力.

摘要： 交通信号灯的识别是实现无人驾驶车载视觉重要的一步.本文提出一种基于先验知识和优化阈值分割的交通灯识别算法.该算法利用差分GPS信息和道路标记软件获取交通灯先验知识;在基于GPS位置信息开启识别算法后,利用相机标定信息获得红绿灯的感兴趣区域;在感兴趣区域内,结合优化的经验阈值分割法和自定义约束进行分割处理;接着依据颜色分布信息识别红绿灯;最后结合跟踪算法和先验知识进行逻辑验证,以获得准确的信号灯信息.实验结果表明,该算法识别率98.8％,平均识别时间为31ms.

摘要： 针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算法首先利用objectness检测结果提取目标候选区域,去除多数背景区域;接着对候选区域进行识别,缩短特征金字塔建立和滑动窗口搜索的时间;最后对检测目标进行尺度修正,以提高目标框的准确性.在PASCAL VOC2007数据集上测试结果表明,该算法不仅能有效解决检测实时性问题,达到每秒5.8幅,还能略微提高检测准确性,优于当前主流的检测模型.

摘要： 本文讨论了汽车燃油泵单体流体噪声简化建模与识别方法,根据小声压理论建立了一个基于数值分析建模的识别算法,并设计了对应的两组试验,分为有外置油池和没有外置油池两种情况.最后通过测试结果识别得到的声源强度,进行了声功率计算,和试验进行了对比分析,所得结果具有较好的一致性.

摘要： 为了避免先进驾驶辅助系统(ADAS,Advanced Driver Assistant System)干扰驾驶员正常操控车辆,需要精确地判断驾驶员的驾驶意图.本文从人-车-环境中车的角度出发,利用特征车辆参数来辨识自然行驶工况下驾驶员主动转向意图.基于中国大型实车路试先行试验(China Plilot FOT)数据,首先根据车道保持与车道变化的可区分性指标公式,得到与车辆横向运动相关参数的可区分指标,从中选取指标值最大的三个车辆参数,作为识别驾驶员变道意图的特征参数,构成区分车道保持与车道变化的识别特征组.在MATLAB平台下,针对识别特征组,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法,利用少量数据对识别算法进行训练,训练结果应用于剩余数据的驾驶员车道保持与车道变化意图的识别.经验证该算法对驾驶员转向意图识别的准确率为95％,算法可以很好地对驾驶员转向意图进行判断.

摘要： 交通系统是城市重要的生命线系统之一,各种各样的异常事件导致交通网络性能受损,给社会经济带来极大的损失.故而有必要在规划管理阶段识别出交通网络的关键路段,投放更多的资源并加以保护,提高网络抵抗异常事件能力.路径冗余度(即OD对之间有效路径数量)可精细化表征OD对之间的有效连通程度,能够量化异常事件发生后可供出行者选择的替代出行机会.与传统"枚举-再分配"方法不同,本文基于路径冗余度提出一种能应用于大规模交通网络关键路段识别方法,该方法规避了枚举法的组合复杂性难题,克服了基于均衡理论交通分配方法识别关键路段的弊端,能够显著提高大规模交通网络关键路段识别的计算效率.算例网络中验证算法有效性后,应用于大规模交通网络中识别其关键桥梁.

摘要： 本发明涉及一种基于SSD算法的特征融合的粮虫识别方法和识别系统，识别方法包括如下步骤：建立数据集；建立神经网络模型并采用数据集对其进行训练，得到训练后的神经网络模型；采集待识别的粮虫图像，将其输入到训练后的神经网络模型中，检测出其中的粮虫种类和位置。本发明所提供的技术方案，将神经网络模型中的卷积层conv4_3和conv5_3的输出特征图进行融合，删除对小目标检测不利的block11，并且采用K‑means聚类算法得到适合粮虫的先验框，改善原始SSD中默认先验框的缺陷，使之更有利于粮虫的识别和定位，能够解决现有技术中对粮虫识别准确性差的问题。

摘要： 本发明公开一种与文本无关的语音情感识别方法，其包括获取实时音频数据，通过训练好的用于语音情感识别的算法模型对实时音频数据进行识别，确定发音人的情感状态，其实现为包括使用音素对齐处理方式对获取的实时音频数据进行端点检测；对端点检测后的实时音频数据进行特征值提取；将提取出的特征值输入算法模型，根据算法模型输出的情感状态预测概率，确定发音人的情感状态。本发明还公开了与文本无关的语音情感识别装置及模型训练方法。本发明公开的方案采用可以有效保障识别的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经算法的图像识别系统及识别方法，一种基于卷积神经算法的图像识别系统包括外部设备和内部系统，外部设备包括支架、电动伸缩杆、安装板、摄像头、控制面板和显示屏，内部系统包括总控端、显示端和工作端，一种基于卷积神经算法的图像识别系统的识别方法包括以下步骤，安装外部设备、使用外部设备和内部系统开始工作。本方案，实现了相关人员自主调控摄像头的高度，从而使摄像头能够适用于不同身高的人群，有利于保障人脸图像识别的效率和准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于随机森林算法的激光雷达车型识别系统及其识别方法，包括检测区域，所述检测区域的一端设有拦杆，所述检测区域中部设有检测机构，所述检测机构包括龙门架，所述龙门架位于所述检测区域中部，所述检测区域上方位于所述龙门架上安装设有顶部激光雷达，所述龙门架的一侧分别设有侧面激光雷达和工控机，所述顶部激光雷达、侧面激光雷达以及拦杆均与所述工控机相连接。应用场景广泛、实际使用要求低、识别精度高、实时快速、易于安装维护等优势，并且，使用随机森林算法，能够快速准确的得知车辆的信息，避免了相关人员使用套牌、或者摄像头采集不清楚，需要专门的调整位置等麻烦的出现，增加了车辆流动的速度，避免了堵塞。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别系统(恩钛AI灵睛系统)，包括外框，所述外框内壁的底部固定连接有升降装置，所述升降装置的顶部固定连接有传动装置，涉及人脸检测识别系统技术领域。该基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别系统，达到了便于调节面部识别装置角度的目的，可以因对不同的使用需求进行调节，增加了装置的实用性，可以确保高人流量、大人口密度下对人脸图像抓拍的准确度、效率性，同时提高大容量人脸库下的图像查找速度、识别精度等，并且有效的提高了系统的易维护性、高并发性，保证系统在多种情境下的持续工作能力，确保系统具有稳定、可靠及高效的迭代升级方案，保证数据传输和存储过程中的安全性和隐私保护。

摘要： 本申请公开了生物识别算法配置方法及生物识别系统，生物识别算法配置方法应用于生物识别系统中，生物识别系统封装有多个生物识别算法，用于为业务系统提供生物识别服务。从至少一个业务系统中确定待配置业务系统，从生物识别系统封装的多个生物识别算法中选择期望生物识别算法，在生物识别系统中为待配置业务系统配置期望生物识别算法，以便待配置业务系统向生物识别系统发送生物识别请求时，生物识别系统利用期望生物识别算法进行生物识别。如此，使得在生物识别系统中，可直接从其封装的多个生物识别算法中选择期望的生物识别算法，并进行业务系统算法配置即可，实现了为同一业务系统或不同业务系统灵活配置对应的生物识别算法的目的。

摘要： 本发明提供基于虹膜生物识别算法的身份证身份识别方法及技术。该基于虹膜生物识别算法的身份证身份识别装置，包括基座、虹膜设备，所述基座的表面设置有感应模块，所述虹膜设备的表面设置有检测模块，该基于虹膜生物识别算法的身份证身份识别方法及技术，通过感应模块、检测模块和虹膜扫描模块与传动轴的驱动设备和驱动杆的配合，可对传动轴的位置进行调节，同时可利用导向槽与限位块的配合，控制传动轴的移动方向，以此即可选择性通过驱动齿轮一和驱动齿轮组带动上下调节机构一、上下调节机构二和横向调节机构运动，从而实现对虹膜扫描模块位置的自动调节，可使虹膜扫描模块适用于不同身高和眼睛瞳孔间距不同的人群。

摘要： 本发明公开了一种语音和图像识别芯片及其识别算法，用于语音和图像的识别监测，解决了现有智能语音、图像识别交互装置不能对识别后的语音和图像进行评估识别验证，使得识别效果差的问题，包括：信息采集模块，用于采集待识别的信息，其中，待识别的信息包括语音信息和图像信息；信息识别模块，获取待识别的信息，识别判断采集到的信息，获取识别结果；识别寄存器，提取识别结果，反馈识别结果；本发明实施例设置了信息识别模块和信息采集模块，能够对采集到的图像和语音信息进行预处理，从而降低了芯片的负载，提高芯片运行效率，同时信息识别模块能够对特征不明显的语音或图像信息进行评估，从而提高了芯片的识别精准度。

摘要： 本发明涉及坐姿识别，具体涉及一种基于深度学习技术识别儿童坐姿的图像识别算法，利用距离检测装置检测与坐姿位置之间的距离参数，并判断距离参数是否满足预设距离范围；若距离参数不满足预设距离范围，则采集坐姿图像，基于坐姿图像判断坐姿是否倾斜；若坐姿倾斜，则确定坐姿图像中头顶、肩部及肘部的位置；基于头顶、肩部及肘部的位置判定坐姿是否异常，并在出现异常坐姿后发送提示信息；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对儿童不良坐姿进行准确检测，不能有效提醒儿童纠正不良坐姿的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种基于目标识别算法识别窃电嫌疑用户的方法及系统，其中方法包括：获取用户的不同类型的用电历史场景目标图像的初始样本集，对初始样本集进行预处理，并将处理后的初始样本集划分为训练样本集和测试样本集；通过使用预先构建的深度学习识别模型对训练样本集进行训练，获取经过训练的最终深度学习识别模型；基于最终深度学习识别模型对测试样本集进行用户窃电行为识别，获取窃电嫌疑用户。