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随着经济和社会的发展，大型商用车保有量逐年增加，因其车辆构造产生视野盲区导致的交通事故也随之增加。传统单一类型传感器检测精度低，已无法满足如今复杂交通场景的应用。基于此，文章提出了一种基于多传感器信息融合的盲区检测与目标跟踪方法，采用多种传感器感知盲区环境，基于YOLOv3算法与DeepSORT算法，改进提出自适应的快速DBSCAN聚类算法，利用CIOU匹配替换传统IOU匹配，提升目标聚类精度与算法匹配性能，实现更高精度的盲区目标检测与跟踪。 相似文献
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为有效对运动图像的目标特征进行较好定位与跟踪,提出了一种基于多权值相似均衡的运动图像循环定位跟踪算法。该算法首先利用颜色与纹理构建运动图像的空间特征分布跟踪模型,通过特征聚类对运动图像自动划分目标空间,然后根据目标模型的相似函数计算多个特征权值对目标模型进行选择性均衡,并结合特征权值自适应迭代定位跟踪信息,以最大程度地对运动图像的细节特征进行定位跟踪。实验结果表明,该算法优于传统的定位跟踪方法,尤其在跟踪目标受到外界干扰时能够得到比较理想的跟踪效果。 相似文献
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提出一种基于动态特征K-Means聚类的云计算中多源信息资源平台兼容性路由算法,构建了云计算环境下的多源信息资源通信模型,进行多源信息资源云分析及模型构建,基于动态特征K-Means聚类进行多源信息资源的平台的兼容性特征值挖掘与匹配。仿真结果表明,采用该算法进行云计算环境下的多源信息资源平台兼容路由设计,能提高了云计算平台资源使用效率,降低了CPU负载,节省了计算开销和通信开销,在云平台资源调度等领域就有较高的应用价值。 相似文献
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传统的聚类算法在处理复杂特征数据时效果不理想,为此提出使用高斯径向基核函数将原空间上的数据映射到高维特征空间后,再用蚂蚁算法进行第一次聚类,针对第一次聚类结果得到较多簇等问题,提出再用马赛克算法进行二次聚类,得到较为接近真实情况的簇数目。 相似文献
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为了实现对高光谱遥感影像的高效压缩,提出了一种基于线性迭代聚类的高光谱遥感影像分割算法。首先,采用线性迭代聚类算法对图像过分割,在得到不同尺度上的超像素后,用联合稀疏表示分类方法对多尺度超像素进行分类。其次,通过选择合适大小的超像素,来构造相应空间下的图像中像素之间的特征差异;最后,通过线性迭代聚类算法把具有相似性特征的像素聚类。实验结果表明该方法能够得到较好的效果。 相似文献
6.
针对K-means聚类算法中的k值确定给聚类算法效果带来不确定性的问题,本文通过引入多层变量加权概念,提高聚类效果的收敛性,引入改进的非加权组平均法和最大最小距离算法有效的解决k值确定问题,引入Max-Entropy算法解决分布簇内节点分布不均导致的计算问题。仿真实验中,将本文算法的改进的效果进行研究,并结合云计算环境下通过使用本文算法在挖掘的加速比,花费时间上都取得了比较好的效果。 相似文献
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本文通过吸取半监督聚类思想,提出了一种基于标记集指导的半监督聚类算法,利用驻留内存的labels集指导聚类过程,以满足大数据环境下数据挖掘的要求,并提高聚类算法的效率及质量。 相似文献
8.
人脸图像在实际采集过程中会严重受光照条件变化的影响,本文围绕复杂光照问题展开,在ORL人脸库和Yale B人脸库采用2DPCA+2DDWT算法提取复杂光照条件下的人脸图像特征,验证其鲁棒性。 相似文献
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在强干扰环境下对多载波雷达信号的幅度检测是实现空中目标打击的关键技术。传统方法中,对雷达信号的幅度检测采用时频耦合算法,如果信号和背景噪声有很强干扰和多载波特征时,检测性能不好。提出一种基于分数阶Fourier时频耦合的信号幅度检测算法。构建强干扰环境,描述雷达信号的宽度和深度等特征量,对多载波雷达信号进行分数阶Fourier变换,对目标回波的尺度和时延进行估计,求解相位模糊数搜索结合解,得到雷达信号参数相位补偿结果,根据雷达信号特征量聚点塑造特征量模型运算雷达信号的特征量聚点,获取高特征量聚集区域,通过后置的高阶累积量切片,使信号的累积量增大,而噪声被抑制提高了检测精度。仿真实验表明,算法的检测概率较高,幅度检测能很好地跟踪信号幅度的变化。 相似文献
10.
针对K-means聚类算法无法确定k值,并容易忽视在多维角度下进行聚类的缺点,本文提出了改进的多维度的加权的算法,在自适应K-means聚类算法的基础上引入了视图权重和变量权重,得到了包含多层变量的目标函数,通过数学证明使得目标函数最小化,得到最优的聚类效果。实验采用3个标准数据集作为聚类研究的对象,通过与FCM算法比较,说明了本文算法在聚类方面具有良好的效果。 相似文献
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