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多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法

现代电子技术 2025年第5期48卷 49-52页

作者：刘朝霞太原理工大学山西太原030024

针对不同类型运动目标形状不同、运动模式不一致导致识别难度大的问题,文中提出一种多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法。通过摄像机对目标进行连续帧图像采集,从中提取图像颜色及纹理特征,经归一化操作和特征间的欧氏距离融合提... 详细信息

针对不同类型运动目标形状不同、运动模式不一致导致识别难度大的问题,文中提出一种多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法。通过摄像机对目标进行连续帧图像采集,从中提取图像颜色及纹理特征,经归一化操作和特征间的欧氏距离融合提取多特征后,进行近似距离计算并排序,将前一部分作为长短期记忆网络输入特征向量,构建运动目标识别模型,输出连续帧图像运动目标识别结果。通过实验验证,该方法能够通过一种可视化的页面将识别结果显示出来,便于用户快速、准确地理解和分析识别结果,识别速度快、稳定可靠,可以为相关领域提供有效的技术支持。

关键词：多特征融合连续帧图像运动目标识别特征提取颜色特征纹理特征欧氏距离长短期记忆网络

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基于多特征融合的空间多目标在轨检测方法

空间控制技术与应用 2025年第1期51卷 105-114页

作者：桑海瑞郑然程会艳李林孟小迪齐静雅北京控制工程研究所北京100094

在轨光学观测不受云层、大气、白昼等因素干扰,在时空范围及使用成本上均优于传统地基测量.立足于空间非合作目标在轨检测跟踪需求,提出一种空间多目标在轨检测方法,该方法首先利用Delaunay三角匹配实现恒星背景差分,并通过融合目标光... 详细信息

在轨光学观测不受云层、大气、白昼等因素干扰,在时空范围及使用成本上均优于传统地基测量.立足于空间非合作目标在轨检测跟踪需求,提出一种空间多目标在轨检测方法,该方法首先利用Delaunay三角匹配实现恒星背景差分,并通过融合目标光度学、形态学与运动学特征进行轨迹关联,最终进行轨迹识别实现空间目标鲁棒检测.在密集星场多目标观测仿真数据集以及外场目标观测实验中多目标跟踪准确率均大于95%,能够在不依赖星表进行姿态解算、相机标定参数和目标先验信息的情况下有效输出多目标轨迹,相较于传统算法减小了运算量,提高了空间目标在轨检测能力,为空间多目标检测跟踪研究提拱参考.

关键词：空间非合作目标在轨检测跟踪 Delaunay三角匹配多特征融合

基于多特征融合和注意力机制的中文命名实体识别

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 339-345页

作者：陈奕全吴晓鸰占文韬 HEO Hoon 广东工业大学计算机学院广州510006 三星电机韩国

近年来,基于字符级嵌入的BERT模型和基于词融合的模型都在中文命名实体识别领域取得了较好的效果,但目前这些模型从字符序列中提取出的特征信息还不够充分,模型性能还有一定的提升空间.因此本文提出了一种用于中文命名实体识别的多特征... 详细信息

近年来,基于字符级嵌入的BERT模型和基于词融合的模型都在中文命名实体识别领域取得了较好的效果,但目前这些模型从字符序列中提取出的特征信息还不够充分,模型性能还有一定的提升空间.因此本文提出了一种用于中文命名实体识别的多特征融合模型,首先将输入中文语句转换为字词对序列,通过RoBERTa-wwm预训练语言模型将字词对序列中的字符序列表征为字符向量,获得全局语义特征;然后把词序列转化为词向量,再将字符向量和词向量输入到基于双线性注意力机制的词汇适配器获得字词融合特征;同时将字符向量送入到双向长短时记忆网络(BiLSTM)获得包含字符方向信息的上下文特征;最后将词汇适配器的输出和BiLSTM的输出进行动态特征融合获得包含全局语义信息、词汇信息和方向信息的上下文特征,再通过CRF解码获得最优预测序列.在多个公共数据集的实验结果验证了该模型能提取到更充分的特征信息,提高了识别性能.

关键词：中文命名实体识别多特征融合词融合预训练模型

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基于改进加权聚类多特征融合的X射线图像识别研究

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核电子学与探测技术 2025年第2期45卷 212-220页

作者：许玉婷王强中国海关管理干部学院秦皇岛066004 燕山大学车辆与能源学院秦皇岛066000 清华大学核能与新能源技术研究院北京100084 核检测技术北京市重点实验室北京100084

禁限类物品X射线图像的智能识别在维护安全方面具有重要意义,本文开展了小样本X射线图像智能识别技术研究。首先,提取了物品的傅里叶描述子(FD)、几何参数和不变矩作为原始特征。接着,提出了改进综合评价指标和加权聚类多特征融合方法,... 详细信息

禁限类物品X射线图像的智能识别在维护安全方面具有重要意义,本文开展了小样本X射线图像智能识别技术研究。首先,提取了物品的傅里叶描述子(FD)、几何参数和不变矩作为原始特征。接着,提出了改进综合评价指标和加权聚类多特征融合方法,并对可调参数进行了理论和实验分析。最后,提出了基于改进加权聚类多特征融合和支持向量机的X射线图像识别方法。实验结果表明,改进综合评价指标的可调参数可以根据不同的识别目的和场景进行调整,实现识别最优化。对实际场景下的枪支和刀具X射线图像进行识别,准确率、召回率均在90%以上,虚警率低于10%,与其他识别方法相比,准确率高出9.67%,召回率高出25%。因此,本文提出的改进加权聚类多特征融合是一种有效的特征优化方法,基于改进加权聚类多特征融合和支持向量机的识别方法具备有效性、实时性和适用性的优点,该方法提供了一种X射线图像智能识别的关键技术。

关键词： X射线成像智能识别综合评价指标多特征融合支持向量机

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多特征融合的脑电警觉度估计方法

智能计算机与应用 2025年第1期15卷 32-37页

作者：朱逵苗敏敏胡文军王士同湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000

传统的脑电警觉度识别通常只提取时域、频域或非线性其中一种类型特征,导致警觉度估计的准确度不高,本文提出了多特征融合的脑电警觉度估计方法。首先,将脑电信号进行预处理,随后提取时域、频域和非线性等多种特征,进一步利用卡方检验... 详细信息

传统的脑电警觉度识别通常只提取时域、频域或非线性其中一种类型特征,导致警觉度估计的准确度不高,本文提出了多特征融合的脑电警觉度估计方法。首先,将脑电信号进行预处理,随后提取时域、频域和非线性等多种特征,进一步利用卡方检验进行特征选择;其次,将选择后的特征分别输入不同分类器进行警觉度估计;最后,使用SEED-VIG数据集进行实验,对本文所提方法进行验证。实验结果表明,多特征融合的脑电警觉度估计方法具有较好的效果。

关键词：脑电信号警觉度多特征融合卡方检验

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多特征融合下配电柜故障电弧检测及报警方法

电气技术与经济 2025年第2期 376-378,382页

作者：李佳佳中国葛洲坝集团路桥工程有限公司

为实现对电弧故障的精确预警,将多特征融合作为背景,以某配电柜为例,开展故障电弧检测及报警方法的设计。选择具有相应抗干扰能力和耐高温特性的高精度传感器,进行配电柜电弧的电压信号采集与放大处理;引进多特征融合技术中的冗余处理技... 详细信息

为实现对电弧故障的精确预警,将多特征融合作为背景,以某配电柜为例,开展故障电弧检测及报警方法的设计。选择具有相应抗干扰能力和耐高温特性的高精度传感器,进行配电柜电弧的电压信号采集与放大处理;引进多特征融合技术中的冗余处理技术,进行采样信号的筛选,得到有效信号,以此为依据,进行电弧故障参数提取与检测;当检测到配电柜电弧存在故障与异常时,将自动触发预警,终端将输出预警信号,以声光的方式提醒现场相关工作人员。对比实验结果表明:设计的方法可以实现对配电柜故障电弧的精确预警。

关键词：多特征融合报警检测电弧故障配电柜

多特征融合和机器学习理论的英语机考自动评分系统

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电子设计工程 2025年第5期33卷 51-54页

作者：李发娟四川工业科技学院电子信息与计算机工程学院四川德阳618500

为更好地解决英语机考的差异评分问题,设计多特征融合和机器学习理论下的英语机考自动评分系统。构建自动评分模型,联合各级功能模块,完善自动评分方法,根据评分因素的多特征融合条件,定义机器学习算法模型,结合机器学习中的逻辑回归算... 详细信息

为更好地解决英语机考的差异评分问题,设计多特征融合和机器学习理论下的英语机考自动评分系统。构建自动评分模型,联合各级功能模块,完善自动评分方法,根据评分因素的多特征融合条件,定义机器学习算法模型,结合机器学习中的逻辑回归算法,设计出了科学合理的自动评分逻辑,实现对自动评分功能的需求分析。实验结果表明,所设计的自动评分系统可以有效消除评分者的主观差异,有助于保障英语机考评分过程的一致性。

关键词：多特征融合机器学习自动评分功能模块功能需求

基于多特征融合与插值卷积自编码器的机械异常声音检测研究

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软件导刊 2025年第2期24卷 40-47页

作者：史爱武马淑然武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

随着工业自动化的发展,大型工厂机械问题的及时发现和筛查有助于避免重大财产和人力损失,通过声音对机器进行异常检测具有重要意义。针对实验数据不平衡、对故障信息不敏感所导致的特征提取不充分、识别精度低等问题,提出一种多特征融... 详细信息

随着工业自动化的发展,大型工厂机械问题的及时发现和筛查有助于避免重大财产和人力损失,通过声音对机器进行异常检测具有重要意义。针对实验数据不平衡、对故障信息不敏感所导致的特征提取不充分、识别精度低等问题,提出一种多特征融合方法和基于插值卷积自编码器诊断的异常声音检测方法。首先,构建多特征提取网络,在提取原始信号特征的基础上融合log-Mel频谱特征和音频的时序特征,作为新的信号特征,该方法学习了音频更精细的特征,提高了异常声音检测性能;其次,采用改进的插值卷积自编码器进行异常声音检测诊断,对非平稳机械声音的诊断更加准确;最后,使用所提出的方法在公开数据集ToyADMOS和MIMII上进行训练和验证。结果表明,该方法具有更高的异常声音诊断准确率,达到了99%,并且比标准AUC评分高出7.16%。

关键词：异常声音检测多特征融合深度学习自编码器 CNN

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基于多特征融合的数字档案标签非均衡样本分类算法

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电子设计工程 2025年第2期33卷 163-166,171页

作者：周红林曾春生刘国强江苏电力信息技术有限公司江苏南京210000

由于数字档案标签样本存在较多冗余信息,不同类别的样本数量不平衡,且在分类过程中,无法保证数据信息的完整性,导致分类不精准。为此,提出基于多特征融合的数字档案标签非均衡样本分类算法。利用多特征融合模型,计算相似性特征,推导数... 详细信息

由于数字档案标签样本存在较多冗余信息,不同类别的样本数量不平衡,且在分类过程中,无法保证数据信息的完整性,导致分类不精准。为此,提出基于多特征融合的数字档案标签非均衡样本分类算法。利用多特征融合模型,计算相似性特征,推导数据样本的标准融合条件,求解降维参数,完成数字档案标签降维处理。构造非均衡样本的关系特征,并联合迭代分类标准,确定数字档案标签非均衡样本分类。实验结果表明,所提算法的应用可以将数字档案信息传输至正确目标位置,符合精准分类应用需求。

关键词：多特征融合数字档案标签非均衡样本相似性特征降维参数迭代分类