简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.
简介:摘要:本论文主要基于传感器信号,采用NI PCI-6122 DAQ采集模块,通过LabVIEW软件进行数据信号的采集、分析及信息存储,可实现对信号的动态监测,并发出故障预警,经实验验证,功能良好。
简介:摘要:为最大化利用交变传输电流,实现对变电站动力机房内电量消耗行为的实时控制,设 计基于多源传感的变电站动力机房集中监控系统。利用供应电路输出的传输电子量,满足多 源传感器设备与监控服务器的实时连接需求,实现集中监控系统的硬件执行环境搭建。在此 基础上,规划动力机房内的监控布局形式,通过电力数据抓包的方式,对关键监控画面进行 处理,实现系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备结构体系,完成基于多源传感的变 电站动力机房集中监控系统设计。实验结果显示,与 GPRS 型主控系统相比,多源传感监控 系统能够对交变传输电流进行实时跟踪,可有效控制变电站动力机房内的电子消耗总量。 关键词:多源传感;变电站动力机房;集中监控;交变电流;监控服务器;布局规划;
简介:利用传感网络对公共安全进行实时监测与风险预警,已成为公安信息化重要的一环.围绕公共交通网络中的诸多传感器,收集了海量的监测数据,并将其上传到服务器端进行监测及公共安全风险预测.但其传感数据庞大且密度低,对传输网络带宽及服务器端造成了不小的压力.本文在传感网络的节点端及中继处分别利用加权局部融合和约简融合,消除数据噪声,提高数据密度,剔除冗余属性;在服务器端利用基于遗传算法的BP神经网络进行分析预测,加速收敛速度,降低预测误差6%以上.