本文關鍵詞：基于最優(yōu)特征選擇與支持向量機的錢塘江涌潮檢測算法　出處：《水利水電技術》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 最優(yōu)特征選擇 支持向量機 背景建模 運動目標檢測 涌潮檢測 錢塘江

【摘要】：以設計一種全新的背景模型算法為目標,依據(jù)圖像像素特征之間的差異,使用高斯核函數(shù)獲取像素特征的概率密度,統(tǒng)計不同區(qū)間的密度估計值,從特征池中選擇適合的像素特征組成特征模板圖,以輸入視頻流中對應位置的像素特征值作為輸入量,使用支持向量機訓練固定數(shù)目的像素特征值,對比分離出前景和背景。該方法應用于錢塘江涌潮檢測的結果表明,F-measure值均在65%以上,魯棒性較強;支持向量機方法選擇徑向核函數(shù)的識別率超過90%,運算速度較高。該方法能減少水面波動的干擾,具有較高的精度,可為河流動力特征描述提供重要工具。
【作者單位】： 杭州電子科技大學生命信息與儀器工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61374005) 浙江省自然科學基金項目(LY14F030022)
【分類號】：P731.2;TP391.41
【正文快照】： 0引言海潮波傳入杭州灣后,受喇叭狀河口以及入�？谔幍匦蔚挠绊懶纬闪隋X塘江涌潮。目前錢塘江涌潮的檢測方法是根據(jù)水位的突然跳變作為涌潮是否到達的判斷標準。但是在實際檢測中,由于江中泥沙的沉積和潮水的腐蝕往往導致水位計等檢測設備無法正常工作,同時上游水庫來水以及極

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本文編號：1335118