高斯模型

摘要： 由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框;引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度;使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。

摘要： 针对传统中医诊断信息技术中,存在样本不平衡及面色识别精度低的问题,提出了基于改进粒子群算法的支持向量机(SVM)模型。由于数据量的限制,选择SVM小样本分类模型。采用粒子群算法为SVM模型选择合理参数。采用惯性权重先增后减的更新策略,同时利用自适应高斯模型对粒子群算法进行改进,应对容易陷入局部最优的问题。研究了384个面部图像,并利用测试数据在训练模型上进行预测。实验结果显示,模型的平均识别精确率达92.26%,相比于传统的SVM算法高出5.25%。

摘要： 海上航行船舶饱受船舶航行事故性高风险和船舶航行风险的袭扰,针对上述袭扰及船舶航行决策者对航行风险和经济收益的偏好不同,提出综合考虑各方因素的避险航线设计模型,为不同船舶设计相对风险小的航行路线。研究选用高斯模型模拟两种风险密度分布,综合考虑船舶航行决策者不同偏好、船舶航行事故性高风险和船舶航行风险、航运经济收益因素,采用距离成本计算法得到船舶航行避险航线。最后,实例验证了高斯模型设计避险航线的实用性。

摘要： LNG作为一种清洁、高效、经济的绿色能源,在人们生产生活中发挥了十分重要的作用。随着LNG和其他化石能源消耗量的逐年增长,LNG储罐也在逐渐增多,石化基地也在增多,由于石化基地的特殊性,其建立需远离人群,近年来我国逐渐开始在远离人群的小岛上建立石化基地,这种海岛型石化基地有利于物料运输以及减小事故的危害性。对海岛环境下石化基地发生LNG储罐泄漏进行研究,利用重气云扩散和高斯模型对LNG泄漏扩散后的危险浓度区域进行划分,有利于园区应急预案的制定以及事故发生后的应急疏散,有重要的参考意义。

摘要： 为了研究烟幕动态扩散对遮蔽效能的持续性影响,采用烟幕扩散与遮蔽效能的动态仿真方法,通过引入ATSTEP模型和对传统高斯烟团叠加的方式构建了烟幕动态扩散模型,以Lambert-Beer定律为依据构建了对地和对空两个维度的动态遮蔽效能仿真模型。通过仿真数值及文献实测数据验证表明:烟幕动态扩散模型具有良好的适用性,烟幕动态遮蔽模型具有较高的准确性。实现了对烟幕有害浓度区域和指定地点处任意时刻有效遮蔽区域快速、精准的动态划分,并且可为可见光、红外、毫米波等烟幕的动态遮蔽区域划分和烟幕遮蔽效能评估提供参考。

摘要： 在变分资料同化中背景误差水平相关模型不仅决定着观测信息传播到格点空间的远近,而且影响着频谱空间中不同尺度上的分析增量信息的多少.本文比较高斯(Gauss)、二阶自回归(Soar)以及尺度叠加高斯模型(Supergauss)在时空域随着空间距离和在频谱域随着不同尺度分布的特点,阐述三种相关模型在区域GRAPES三维变分分析(GRAPES-3DVar)中的实施方案,同时通过单点观测试验研究不同相关模型对分析的影响.研究表明Gauss相关模型造成分析中小尺度信息的不足,同时当流函数和非平衡的势函数作为分析变量时,依据动力场变量之间的相关关系,会造成风场观测不合理的较大负相关信息.Soar相关模型能增加分析的中小尺度信息,但在三维变分分析实施中只能采用一阶递归滤波方案,由于计算精度不够会造成风场分析增量异常.当采用Supergauss相关模型时,不仅缓解单一高斯模型造成的不恰当风场观测负相关信息,并可增加分析增量的中小尺度信息,同时在递归滤波实施中可获得合理的分析增量.因而Supergauss相关模型在三种模型中最适合描述背景误差水平相关,对高分辨率3DVar系统的中小尺度分析有益.

摘要： 针对增强现实跟踪注册过程中遮挡及尺度变换的问题,提出一种基于Camshift和ORB算法的自适应跟踪注册方法.将高斯背景建模和Camshift算法融入到跟踪过程中,实现对目标尺度变化的自适应跟踪;在特征匹配中,将图像与Gauss函数进行卷积和差分运算,得到稳定的尺度空间,使ORB算法提取的特征点具有尺度不变性.实验结果表明,该方法在遮挡、视角与旋转变化的情况下,具有良好的鲁棒性,满足了增强现实系统对实时性、稳定性和准确性的要求.

摘要： 肤色检测在人脸检测、手势识别、敏感图像过滤、医疗诊断、图像增强等计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用.由于人体肤色容易受光照条件、种族等因素的影响,难以在非限制性场景中达到理想的肤色检测效果,所以自适应肤色检测方法应运而生.本文较全面地对自适应肤色检测方法进行了综述,重点分析了基于参数动态调整和基于高层语义特征的自适应肤色检测方法,讨论了它们各自的优势和不足,并在此基础之上展望了未来的发展趋势,为相关研究人员提供参考.

摘要： 滚动轴承性能退化指标作为研究其性能退化过程中极其重要的一环,良好的退化特征指标能够直观地表征轴承的退化情况并实现对轴承的退化预警.鉴于此,提出了将功率谱密度的矩心值作为性能退化特征,通过集合经验模态分解(EEMD)滤波降噪,在傅里叶变换的基础上,对原有的功率谱密度函数的重心进行计算,并采用高斯模型拟合优化该特征的表征能力.采用美国辛辛那提大学的轴承全寿命实验数据作为分析对象,以验证所提方法的可靠性.实验结果显示,该特征可以良好地反映轴承的性能退化状态.

摘要： 针对跨社交网络用户匹配数据整合不完善、准确率较低的问题,提出基于多源数据整合的跨社交网络用户匹配方法.通过对多源数据相关挖掘获得用户在不同社交媒体网络中账号的对应关系,采用高斯模型处理账号依据对应关系完成数据整合.拟采用用户名、链接地址、姓名和用户Email信息来表示不同网络用户间的属性相似度,将已知匹配用户的相似度向量作为训练向量,同时将身份匹配转化为二分类问题,计算用户匹配度,完成跨社交网络用户匹配.实验结果表明,上述匹配方法获得的准确率、召回率、F1值等各项指标效果较好,具有一定的应用价值.

摘要： 基于液氨泄漏事故,选取高斯模型,利用Matlab软件进行数值模拟,根据液氨毒性指标,结合计算结果,将泄漏区域划分成死亡区、危及生命区、重度危险区、中度危险区、轻度危险区和安全区6个区域,其模拟结果可为消防部队进行事故处置时的现场警戒、安全防护和人员疏散提供参考.

摘要： 传统的CamShift跟踪算法是基于颜色信息的算法,这种算法在背景与目标颜色相近时会出现跟踪不准确的情况,而且不能自动跟踪.针对这两个缺点,本文结合混合高斯模型来对这一跟踪算法进行改进,通过混合高斯模型来实现对运动目标的检测得到目标的轮廓,将图像处理中的形态学变换应用到目标轮廓检测过程中,可以得到更好的检测结果和目标轮廓.对检测的目标再利用CamShift算法进行跟踪,在程序中引入Kalman预测算法,对目标的位置进行估计,提高跟踪的准确性,实验结果表明了这种方法的有效性,实现了对多目标的自动跟踪.

摘要： 利用单色LED来模拟太阳光谱的技术在最近几十年间发展得非常迅速.本文中提出了一个新的拟合方法,这个方法能在所选LED个数相同的情况下获得更好的拟合相似度.这个新的拟合方法是基于单色光LED在不同的驱动电流下(70～700mA)其峰值波长会有一定的移动.绿光LED的峰值波长在不同的驱动电流下有9nm的移动.因此,在原有的LED高斯模型上,进行了优化,加入了一个新的电流变量I.改进的LED高斯模型将被运用到太阳光的模拟中.和先前的研究相比,采用了改进高斯模型的拟合使用更少的LED种数(14种)以及可以获得更好的拟合相似度.

摘要： 随着经济发展和社会进步,危化品的使用需求越来越大,随之而来的危化品泄漏事故不断增多,给人民群众的生命财产带来了重大威胁.在此类事故的救援处置中,及时准确的泄漏源定位是顺利实施救援行动的前提条件.本文利用遗传算法实现基于高斯气体扩散模型的反算定位,并利用matlab软件进行仿真试验,得出算法在较高的迭代次数和获得较多初始数据的基础上能够实现泄漏源反算定位.

摘要： 机器学习算法在日常工作生活中有着越来越重要的地位,本文通过将异常检测算法应用在数据中心服务器监控为例,先以低维将算法可视化的展现出无监督学习算法高斯模型的工作原理及过程,在推广泛化到高维一般情况,并对该模型的特点及与其他模型对比进行了详细说明.全文通过使用Octave软件进行编程、计算,进一步表明了其实际可操作性.

摘要： 根据1981-2010年河南省17个站点夏玉米平均需水量数据,采用克里格和反距离加权插值方法进行比较分析.结果表明:免里格高斯模型的效果优于球状模型和指数模型,高斯模型与反距离加权方法插值结果误差较为接近,在具体应用中可同时选择对比.

摘要： 垂直尺度上的污染浓度分布状况越来越受到关注,因此三维大气污染模拟具有非常重要的应用价值.本文结合三维GIS,采用多面模型MultiPatch(由三角条带;三角扇;环组成)与高斯烟羽数学模型集成的方式,构建了基于三维的高斯大气污染扩散系统，从多方位、多角度展示了烟团污染的迁移过程和空间分布形态，较好的反映了大气污染物的移动，扩散与动态变化过程。

摘要： 随着Android系统在智能手机、平板电脑等各种移动终端的广泛应用,Android成为具有广阔发展前景的开放性移动平台.由于Android智能手机和平板电脑的便携性,将运用OpenCV开发的行人检测系统移植到Android平台上,将改变传统的视频处理方式,使其更具灵活性、移动性,同时扩展了Android平台的应用领域.采用了基于高斯模型的背景差分法来提取前景,在跟踪部分运用了卡尔曼滤波来预测运动目标的搜索区域,根据几何校正后的前景面积来进行行人计数.系统在Android移动终端上测试,取得了较好的效果.

摘要： 针对当外界天气、光照条件恶劣的时候,存在采集的车牌图像像素丢失的问题,导致无法准确识别车牌内容,文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法.首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理,通过将图像划分为若干个矩形子区域,计算各子区域的灰度平均值作为提取的图像初始特征,计算初始特征的先验概率并对后验概率进行修正,实现了对缺损区域特征值的校正,最后建立高斯模型完成车牌图像的识别,克服了传统方法无法准确识别残缺车牌图像的问题.实验证明:这种方法能够准确识别恶劣天气下的车牌图像像,取得了不错的效果.

摘要： 利用2001－2004年地面气象观测资料,对安徽省六个典型地区的气象条件进行分析.并采用高斯污染扩散模型对大气污染扩散情况进行模拟.从结果来看,地形、地貌以及城市化会对大气层结造成一定的影响,进而影响到大气污染扩散能力.首先,山区大气污染物的输送能力强,但是扩散能力在山谷和非山谷区有明显差异.其次,高海拔地区的大气污染扩散能力差,但是输送能力强.最后,城市化会使得大气污染扩散和输送能力变差.

摘要： 本发明一种基于高斯过程模型的多变量非线性动态系统模型预测控制方法，属于多变量非线性动态系统模型的预测控制技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于高斯过程模型的多变量非线性动态系统模型预测控制方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：步骤一：建立外部动态PLS框架：步骤二：对输出数据进行预测，经过动态GP‑PLS模型的解耦后得到隐空间中的多个单输入单输出系统；步骤三：使用动态GP‑PLS模型进行控制，设计每个单输入单输出子系统中的模型预测控制器；步骤四：通过最小化目标函数，获得最佳控制动作；步骤五：将隐空间中的模型预测控制结果重构回原始空间，对原始空间进行控制；本发明应用于多变量非线性动态系统模型。

摘要： 本发明提出了一种基于高斯烟羽模型的水域特征模型建立方法，包括建立基于综合水质评价的水域基本模型和建立基于高斯烟羽模型的水域特征模型两个基本步骤。步骤一，利用主成分分析方法，对待监测水域进行综合水质评价分析，建立水域基本模型；步骤二，利用高斯烟羽模型确定重要监测点的影响范围，进而建立水域特征模型。本发明通过对待监测水域水质数据的分析，可得到该水域的监测模型，为传感器的有效部署提供了理论基础。

摘要： 本发明首次利用高斯混合模型来构建用户知识需求的模型，本发明首先基于知识库训练word2vec的skip‑gram模型，考虑功能词汇的语义信息，生成功能词汇的高维向量，然后利用选取的知识语料集训练高斯混合模型，运用多个高斯分布描述用户对于功能词汇的知识需求概率分布，运用EM方法优化高斯混合模型的参数；最后建立词汇与条目之间的映射关系，获取用户对于知识条目的需求模型，以此为基础计算知识库中用户最有可能感兴趣的知识条目并将其推送给用户；本发明构建的高斯混合模型能更贴切的拟合用户知识需求模型，并提升知识推送准确率。

摘要： 本发明提出了一种基于高斯混合模型的非高斯噪声模型建立方法，首先建立基于概率密度函数的高斯混合模型GMM，得到参数向量的迭代公式；再以最短描述长度MDL为目标函数，通过合并分裂方法SMEM确定混合分量数，估计出高斯混合模型GMM参数；最终根据高斯混合模型GMM和估计出高斯混合模型GMM参数，通过EM算法和KL三都，得到GMM模型参数，完成高斯混合模型；本发明以KL散度为子模型分裂的判别准则，以模型相似度为子模型合并的判别准则，对KL散度最大且分裂后MDL减小的子模型进行分裂，对模型相似度最大并且合并后MDL值减小的子模型对进行合并；以此来控制混合分量数的数量；合并操作以模型相似度为判别准则不需要遍历所有子模型，减少了计算量。

摘要： 本发明公开了一种逆高斯纹理的复高斯海杂波模型参数的三分位点估计方法，包括：获取海杂波脉冲回波数据，并生成海杂波回波脉冲的模值递增序列；获取逆高斯纹理的复高斯海杂波模型的第二累积分布函数；根据第二累积分布函数设定第一累积概率和第二累积概率；建立形状参数对照表；构建第三累积概率与形状参数的函数表达式；利用模值递增序列获得第一幅值分位点和第二幅值分位点的估计值；获得形状参数估计值；根据形状参数估计值获得尺度参数估计值。本方法通过使用三分位点估计方法，在海杂波幅度分布的大背景下，提高了存在异常值单元下逆高斯纹理的复合高斯海杂波幅度模型的估计精度，充实了海洋目标检测方法类别。

摘要： 本发明提出一种基于高斯混合模型的多关系语义翻译模型。首先给出了贝叶斯非参数无限混合嵌入模型，并给出了相应的总体框架。其次给出了该算法的几何角度解释。然后给出了该算法的训练方法。最后，实验分析验证了该算法的有效性，实验结果表明该算法使多关系语义的问题得到有效解决。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯混合模型和标签矫正模型的噪声标签分割方法。该方法包括以下模块：(1)预训练分割模型，可以是任意现有的分割模型；(2)噪声标签鉴定模块，该模块通过分割网络的预测结果与混有噪声标签的原标签比较，区分得到无噪标签和含噪标签，并挑选含噪标签进行标注；(3)标签矫正模块，该模块利用特征相似度选择置信度较高的像素以计算影像的伪标签；(4)置信反向传播模块，考虑到生成的伪标签可能带来新的噪声,该模块仅利用置信度高的伪标签和原始标签对网络进行参数训练。本发明提供的噪声标签分割方法，有效防止模型对噪声标签过分拟合，能够更准确地实现噪声标签背景下的医学图像感兴趣区域的分割。

摘要： 一种结合半高斯模型与高斯模型的SAR影像变化检测方法，适用于图像处理领域。其步骤为：1利用两时相SAR影像生成差值影像；2使用半高斯模型估计差值影像中未变化类似然概率密度分布；3使用高斯模型估计差值影像中变化类似然概率密度分布；4根据估计的未变化类和变化类似然概率密度分布，计算满足Kittler–Illingworth最小错误率准则的阈值；5对差值影像进行阈值分割，生成变化检测结果图。有效估计差值影像中未变化类和变化类的似然概率密度分布，分割阈值计算合理，有效提高变化检测的精度，对SAR影像的变化检测效果好。

摘要： 一种结合半高斯模型与高斯模型的SAR影像变化检测方法，适用于图像处理领域。其步骤为：1利用两时相SAR影像生成差值影像；2使用半高斯模型估计差值影像中未变化类似然概率密度分布；3使用高斯模型估计差值影像中变化类似然概率密度分布；4根据估计的未变化类和变化类似然概率密度分布，计算满足Kittler–Illingworth最小错误率准则的阈值；5对差值影像进行阈值分割，生成变化检测结果图。有效估计差值影像中未变化类和变化类的似然概率密度分布，分割阈值计算合理，有效提高变化检测的精度，对SAR影像的变化检测效果好。

摘要： 本发明公开了一种基于混合高斯模型和隐马尔可夫模型的周界入侵识别方法，包括以下步骤：在栅栏上和栅栏埋地处各铺设一根光栅阵列光缆，每根上包括中心波长不同的多个测区；实时采集每个测区的振动数据，并根据初始阈值判断测区是否发生异常振动，若是则进入事件识别判断；根据振动数据分析异常振动影响不同测区所呈现的高斯分布关系，选取该测区所在光栅阵列光缆的时序数据流中与高斯关系相对应的观测序列，对观测序列按时间帧进行处理，并提取处理后的振动数据的时频域混合特征，再进行时频域混合特征归一化，得到特征向量数据；将特征向量数据输入训练好的高斯‑隐马尔可夫混合模型库，进行周界在线入侵事件识别，得到入侵识别结果。