為準確獲取警犬姿態(tài)信息,避免誤判告警情況的發(fā)生,論文提出了一種加入粗糙集的在線序列極限學習算法。新算法引入了由條件屬性集合和樣本總數(shù)確定的等價類系數(shù),該系數(shù)可用來定義不同特征樣本間的等價關系,對難以明確劃分的姿態(tài)進行逼近描述,進而實現(xiàn)無差別姿態(tài)分類。通過實驗結果分析和對比,改進后算法動態(tài)姿態(tài)識別正確率達到87.34%,高于改進前的77.96%,同時保持了原有算法較好的在線學習性能,基本滿足了警方的需求。 

【文章來源】：信息系統(tǒng)工程. 2020,(06)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

警犬姿態(tài)實時重建系統(tǒng)架構

硬件展示和穿戴示范

粗糙集理論模型


本文編號：3575895