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实时识别P2P-TV视频流的方法研究

电子与信息学报 2011年第9期33卷 2219-2224页

作者：胡超陈鸣许博李兵解放军理工大学指挥自动化学院南京210007

基于P2P的IPTV(P2P-TV)是当前发展最为迅速的因特网应用之一,实时识别P2P-TV视频流是管理网络P2P-TV流量和理解网络行为的关键一步。通过分析以PPLive为代表的P2P-TV体系结构、通信过程、报文结构以及系统特征,该文提出了一种实时的基... 详细信息

基于P2P的IPTV(P2P-TV)是当前发展最为迅速的因特网应用之一,实时识别P2P-TV视频流是管理网络P2P-TV流量和理解网络行为的关键一步。通过分析以PPLive为代表的P2P-TV体系结构、通信过程、报文结构以及系统特征,该文提出了一种实时的基于爬虫的识别视频流CIVF算法和一种实时的基于协议特征的识别视频流PIVF算法,CIVF算法通过爬虫程序获取P2P-TV节点信息来识别P2P-TV视频流,而PIVF算法则基于视频流的通信时序和应用层负载特征实现实时识别。在因特网环境的试验分析结果表明,CIVF算法具有实现便捷但识别率不够高且节点信息残存时间较长的特点,PIVF算法则具有准确率较高、识别速度较快和扩展性强的特点。

关键词：实时识别 P2P P2P-TV 爬虫协议特征

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多传感器数据融合的装载机作业状态实时识别

机械设计 2022年第1期39卷 17-21页

作者：林浩菁侯亮厦门大学机电工程系福建厦门361102

作业状态实时识别是实现装载机作业智能化的重要一环,传统基于单一信号源和基于规则的识别方法造成识别准确性差等问题。文中以联合车载CAN线和数据采集平台采集的数据集为智能识别对象,采用封装式特征选择方法并以分类器准确性来筛选... 详细信息

作业状态实时识别是实现装载机作业智能化的重要一环,传统基于单一信号源和基于规则的识别方法造成识别准确性差等问题。文中以联合车载CAN线和数据采集平台采集的数据集为智能识别对象,采用封装式特征选择方法并以分类器准确性来筛选合适的传感器通道子集,对比不同窗口大小和窗口重叠大小,使得所截取数据波形包含数据信息大且能实现快速识别。通过装载机短期信号实现高效、快速的作业状态识别,为低成本数据采集平台的采集通道选择和安装提供依据。

关键词：装载机作业状态实时识别特征选择

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宫缩曲线分析及其状态实时识别算法的研究

生物医学工程学杂志 2017年第5期34卷 738-744,751页

作者：刘高超陆尧胜林梓东郭力睿李晓东暨南大学信息科学技术学院电子工程系广州510632

宫缩状态实时识别在分娩镇痛中具有重要意义,但相关传统算法和系统无法满足实时识别宫缩状态的要求。针对上述情况,本文设计了一套宫缩状态实时分析算法。该算法包括宫缩信号预处理、基于直方图和线性迭代的宫缩基线估计以及一种基于有... 详细信息

宫缩状态实时识别在分娩镇痛中具有重要意义,但相关传统算法和系统无法满足实时识别宫缩状态的要求。针对上述情况,本文设计了一套宫缩状态实时分析算法。该算法包括宫缩信号预处理、基于直方图和线性迭代的宫缩基线估计以及一种基于有限状态机原理的实时识别算法,可根据前一点的宫缩状态以及一系列状态转换条件来识别当前的宫缩状态,并且设置缓冲机制来避免不真实的状态转换。为了评估该算法的性能表现,本文将其与现有的一种电子胎儿监护仪的宫缩分析算法进行比较。实验结果表明,本文算法能够在宫缩信号实时监测的同时对宫缩状态进行实时分析,算法敏感度为0.939 9,阳性预测值为0.869 3,具有较高的准确度,可达到临床监测的要求。

关键词：宫缩状态基线估计有限状态机实时识别

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基于RANSAC和卡尔曼滤波的窄焊缝识别

组合机床与自动化加工技术 2022年第2期 50-53,58页

作者：徐子恒夏仁波赵吉宾张天宇陈月玲中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对高效鲁棒的焊缝识别对于提高焊接质量和效率具有重要的作用,提出了一种基于线结构光的薄壁件窄焊缝快速识别方法。首先,对激光照射的焊缝图像进行去噪和增强;其次,分别利用Ransac算法和最小二乘法对焊缝和激光条纹进行直线拟合;接着... 详细信息

针对高效鲁棒的焊缝识别对于提高焊接质量和效率具有重要的作用,提出了一种基于线结构光的薄壁件窄焊缝快速识别方法。首先,对激光照射的焊缝图像进行去噪和增强;其次,分别利用Ransac算法和最小二乘法对焊缝和激光条纹进行直线拟合;接着,以二直线交点为中心建立ROI,连接ROI中的连通体获得修正后的交点;最后,对修正后的交点加以平移,以斜率为状态变量进行卡尔曼滤波,以修正后的交点为中心建立ROI并计算ROI中各点斜率,寻找具有最接近滤波后的斜率的点,将其反向平移后的坐标作为交点的最终值。实验证明该算法具有较高的鲁棒性和较快的处理速度,可满足窄焊缝的实时识别需求。

关键词：窄焊缝 Ransac拟合 ROI 卡尔曼滤波实时识别

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基于SVM的危险交通流状态实时识别模型

公路交通科技 2021年第10期38卷 120-128页

作者：孙然然张静萱朱广宇北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 国家铁路局规划与标准研究院北京100055

交通事故风险与交通流状态存在显著关系,危险的交通流状态易诱发交通事故。为降低交通事故的发生率,保障交通系统的运营安全,通过实时监测道路交通流参数的变化情况,构建支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)对易引发交通事故的... 详细信息

交通事故风险与交通流状态存在显著关系,危险的交通流状态易诱发交通事故。为降低交通事故的发生率,保障交通系统的运营安全,通过实时监测道路交通流参数的变化情况,构建支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)对易引发交通事故的危险交通流状态进行识别,及时预判潜在的交通事故。首先选用实际交通事故发生前的交通流状态作为危险交通流状态的判别标准,分析交通流特性,提取24个交通事故前兆特征变量。为提高模型性能,降低其计算复杂度,设计相关性选择算法(Relevance Selection Algorithm,RSA)对24个特征变量进行降维,该算法充分考虑各前兆特征变量与交通流状态类别的相关性以及各前兆特征变量之间的相关性,最终保留4个交通事故前兆特征变量。接着采用改进的网格搜索算法优化支持向量机模型的惩罚参数C和核函数参数γ,参数寻优效率比传统的网格搜索算法提高了98.3%,极大地节省了搜索时间。最后根据所构建的危险交通流状态实时识别模型,以某城市快速路的事故数据为例进行数值计算。结果表明:该模型具有较快的危险交通流状态识别能力和潜在交通事故的预警能力,且识别正确率比经典的K近邻算法提高5%、比BP神经网络算法提高22.3%。该方法能有效地对危险交通流状态进行实时识别,可为交通管理部门制订城市快速路交通事故风险管控方案提供理论依据。

关键词：交通工程实时识别支持向量机相关性选择算法危险交通流状态交通事故

基于多传感器时域特征的实时人体行为识别(英文)

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中国惯性技术学报 2017年第4期25卷 455-460页

作者：刘宇余跃路永乐郭俊启邸克陈永炜重庆邮电大学光电工程学院重庆400065

提出了一种基于加速度计、陀螺仪、气压计输出时域特征的高精度、高实时性的人体行为模式识别算法。该算法选取多传感器输出的时域特征值作为唯一特征量,通过特征提取运算实现行为的实时识别。通过在实验室自主研发的软硬件平台上进行测... 详细信息

提出了一种基于加速度计、陀螺仪、气压计输出时域特征的高精度、高实时性的人体行为模式识别算法。该算法选取多传感器输出的时域特征值作为唯一特征量,通过特征提取运算实现行为的实时识别。通过在实验室自主研发的软硬件平台上进行测试,在识别时间缩短到2 s一次的条件下,对于8种人体日常行为模式和4种摔倒模式的平均识别率可达到94%以上。该算法对于现有算法实时精度有明显提高,且拓展了模式识别的种类,在可穿戴智能终端领域具有很好的应用前景。

关键词：行为模式实时识别多传感器时域特征

基于面向通道分组卷积网络的番茄主要器官实时识别

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农业工程学报 2018年第10期34卷 153-162页

作者：周云成许童羽邓寒冰苗腾沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866

番茄器官的实时准确识别是实现自动采摘、靶向施药等自动化生产的关键。该文提出一种基于面向通道分组卷积网络的番茄主要器官实时识别网络模型,该模型直接用特征图预测番茄器官目标边界和类型。以统计可分性、计算速度等为判据,并结合... 详细信息

番茄器官的实时准确识别是实现自动采摘、靶向施药等自动化生产的关键。该文提出一种基于面向通道分组卷积网络的番茄主要器官实时识别网络模型,该模型直接用特征图预测番茄器官目标边界和类型。以统计可分性、计算速度等为判据,并结合样本扩增训练,分析了该网络和几种典型网络在番茄器官图像处理上的性能,以此筛选出识别网络的基础结构,在基础结构后面分别附加带dropout层的面向通道分组卷积模块和全卷积层作为识别网络的总体架构。试验结果表明:用面向通道分组卷积网络作为识别网络的基础结构,可在显著提高网络召回率、识别速度和精度的前提下,大幅降低模型的大小,该结构网络对花、果、茎识别的平均精度分别为96.52%、97.85%和82.62%,召回率分别为77.39%、69.33%和64.23%,识别速度为62帧/s;与YOLOv2相比,该文识别网络召回率提高了14.03个百分点,精度提高了2.51个百分点。

关键词：图像识别算法实时识别番茄卷积神经网络面向通道分组卷积特征提取

基于改进YOLOX-S的机械臂自主识别抓取

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组合机床与自动化加工技术 2022年第10期 59-63页

作者：任军胜晁永生新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830017

为实现机械臂对待抓取目标的实时识别与抓取,提出一种基于改进目标检测算法YOLOX-S的机械臂自主识别抓取方法。首先对深度相机进行自标定和手眼标定,尽可能降低定位误差,实验对比了常见的四种手眼标定方法并选择最优解。其次,建立常见... 详细信息

为实现机械臂对待抓取目标的实时识别与抓取,提出一种基于改进目标检测算法YOLOX-S的机械臂自主识别抓取方法。首先对深度相机进行自标定和手眼标定,尽可能降低定位误差,实验对比了常见的四种手眼标定方法并选择最优解。其次,建立常见机械零件数据集,在使用卷积神经网络目标识别算法YOLOX-S的基础上,引入注意力机制(CBAM),验证网络识别准确率。最后,为验证机械臂抓取效果,在ROS上搭建了眼在手上的目标抓取仿真实验平台,模拟了整个识别和抓取过程;同时在协作机械臂UR5上进行抓取实验。结果表明,机械臂能够自主识别并抓取目标物体,且识别定位误差较小,能够满足机械臂自主抓取的要求。

关键词：机械臂卷积神经网络注意力机制实时识别自主抓取

地震预警断层参数实时识别方法(FinDer)详解及其性能初步评价

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世界地震工程 2021年第1期37卷 152-164页

作者：卢建旗李山有中国地震局工程力学研究所中国地震局地震工程与工程振动重点实验室哈尔滨150080

详细阐述了美国加州ShakeAlert地震预警系统中使用的断层破裂参数实时测定方法(FinDer FinDer:Finite Fault Rupture Detector)的技术细节。利用1999年集集Mw7.6级地震、2008年汶川Ms8.0级地震及2013年芦山Ms7.0级地震,以及日本K-NET台... 详细信息

详细阐述了美国加州ShakeAlert地震预警系统中使用的断层破裂参数实时测定方法(FinDer FinDer:Finite Fault Rupture Detector)的技术细节。利用1999年集集Mw7.6级地震、2008年汶川Ms8.0级地震及2013年芦山Ms7.0级地震,以及日本K-NET台网记录的80次中小地震的强震观测数据对该方法的性能进行了评价。结果表明:在密集台网条件下,FinDer方法能够较为准确地实时识别正在发生地震的断层破裂长度和走向以及质心位置,是解决地震预警系统中断层破裂参数实时识别问题的有效手段之一;FinDer方法只能在断层破裂已经发生的条件下,对其长度和走向进行识别,无法预知断层可能的最终长度或最终走向;远场和近场识别是影响该方法准确性的主要因素,也是该方法识别误差的主要来源。

关键词：地震预警断层破裂参数实时识别卷积远场和近场识别