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基于CNN-LSTM-Adaboost模型的TBM掘进参数和隧洞围岩等级预测 被引量：1
1
作者 戴明健 焦玉勇 +3 位作者 裴成元 贾运甫 梁峰 张鹏 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第2期160-170,共11页
硬岩隧道掘进机(TBM)在现今隧洞建设中的应用日益广泛,但是TBM深埋于地下,对地下围岩状况和掘进参数的感知能力不高,精准预测掘进参数和围岩等级对于保证TBM掘进安全具有重要意义。基于新疆某引水工程的TBM现场掘进参数和隧洞围岩地质数... 硬岩隧道掘进机(TBM)在现今隧洞建设中的应用日益广泛,但是TBM深埋于地下,对地下围岩状况和掘进参数的感知能力不高,精准预测掘进参数和围岩等级对于保证TBM掘进安全具有重要意义。基于新疆某引水工程的TBM现场掘进参数和隧洞围岩地质数据,选择TBM掘进稳定段的推力、扭矩、转速、净掘进速度、施工速度、开挖比能作为模型输入参数,建立了卷积神经网络优化的长短时时序-自适应提升(CNN-LSTM-Adaboost)模型,预测各等级围岩条件下的掘进参数,并依据掘进参数数据集训练模型预测了隧洞围岩等级。结果表明:CNN-LSTM-Adaboost模型具有较高的预测精度,大部分数据的预测相对误差率(Er)在10%以内,均方根误差(RMSE)在5以内,平均绝对百分比误差(MAPE)在10%以内,拟合优度(R^(2))在0.9以上;同时,CNN-LSTM-Adaboost模型对基于掘进参数对隧洞围岩等级的识别准确率较高,综合准确率(ACC)达90%,可以应用于指导工程实践。 展开更多
关键词 硬岩隧道掘进机(TBM) 掘进参数 掘进安全 CNN-LSTM-adaboost模型 围岩等级
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基于MLP-AdaBoost模型的混凝土抗压强度预测研究 被引量：2
2
作者 赵佳亮 达列雄 +1 位作者 郭鸿 王婷 《混凝土》 北大核心 2025年第6期17-22,共6页
针对传统机器学习模型对混凝土抗压强度预测方面的局限性,提出了采用集成MLP和AdaBoost算法的融合模型。结合影响混凝土抗压强度共8个特征,以MLP和AdaBoost两种算法作为基模型,加权线性回归作为元模型,构建MLP-Adaboost融合模型,然后采... 针对传统机器学习模型对混凝土抗压强度预测方面的局限性,提出了采用集成MLP和AdaBoost算法的融合模型。结合影响混凝土抗压强度共8个特征,以MLP和AdaBoost两种算法作为基模型,加权线性回归作为元模型,构建MLP-Adaboost融合模型,然后采用贝叶斯优化技术来确定最优的超参数组合,以确保模型预测的准确性。试验表明:五折交叉验证确定系数指标(R^(2))达到0.957,均方根误差指标(RMSE)为3.798,平均绝对误差指标(MAE)为2.769。将MLP-AdaBoost融合模型与其他模型的预测结果作比较分析,得到MLP-AdaBoost融合模型的预测精度更高。最后通过SHAP库对混凝土数据集的组合预测模型进行可解释性分析,得到模型的预测逻辑与工程领域的实际操作一致,证明了该模型的合理性,为混凝土抗压强度的准确预测提供了一种有效的新方法。 展开更多
关键词 混凝土抗压强度预测 adaboost 贝叶斯优化 MLP 融合模型 SHAP值
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基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测
3
作者 梁智凯 张志超 +1 位作者 胡蓝 庞秋 《材料工程》 北大核心 2025年第4期23-34,共12页
单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量... 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量、进给速度和自转速度等参数对最大成形深度的影响。根据实验结果搭建基于Adaboost算法的回归模型,对6061铝合金薄板在100 mm成形直径下的成形深度进行预测。结果表明:单因素对最大成形深度的影响由大到小分别为:厚度、层进量、角度量、进给速度、自转速度,且在最快成形速度下获得的最大成形角度为70°,板料厚度为1 mm,层进量为0.2 mm,进给速度为2000 mm/min,自转速度为2000 r/min。此外,依据正交实验创建的回归模型具有高准确度,与Abaqus仿真结果及实际实验结果均对应,4组测试与仿真最大误差为4.24%,与实际成形最大误差值为-2.45%。 展开更多
关键词 单点增量成形 工艺参数 6061铝合金 adaboost算法 回归模型
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基于Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型的致密砂岩储层岩性识别
4
作者 孙婧 赵军龙 刘军锋 《录井工程》 2025年第1期41-48,共8页
为了提高利用测井资料识别致密砂岩储层岩性的精度和效率,基于文献调研,提出Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型识别致密砂岩储层岩性。首先采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)模型对原始数据集特征值重要性进行排序及特征降维,进而把对于岩性... 为了提高利用测井资料识别致密砂岩储层岩性的精度和效率,基于文献调研,提出Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型识别致密砂岩储层岩性。首先采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)模型对原始数据集特征值重要性进行排序及特征降维,进而把对于岩性识别分类精度更高的特征值送入自适应提升算法(Adaboost)模型进行训练学习;由于Adaboost在建模过程中使用较多超参数,因此采用麻雀优化搜索算法(SSA)对其进行超参寻优以获得最佳参数组合。以J研究区延8段致密砂岩储层测井及岩心数据为基础,训练构建Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型。经Lasso模型特征提取后,Adaboost模型迭代误差率较未使用Lasso算法明显降低,岩性识别准确率提升明显;SSA算法全局优化搜索经较少次数迭代获得Adaboost最优超参数,提升了模型训练精度及效率。与K⁃近邻算法(KNN)模型和随机森林模型识别岩性效果进行对比,Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型在测试集上预测准确率达到90%以上,表明了其在研究区应用效果较好。 展开更多
关键词 致密砂岩储层 岩性识别 Lasso SSA adaboost 组合模型
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基于DF-AdaboostSVM模型的脱硝入口氮氧化物浓度预测研究
5
作者 马立增 张玲 +3 位作者 谷宇 吴俣 唐媛媛 汤光华 《锅炉技术》 北大核心 2025年第2期31-37,共7页
传统煤电机组脱硝系统喷氨不精准导致过量喷氨、氮氧化物排放超标以及喷氨无法投自动等现象,解决上述问题需同时实现喷氨总量精确控制和脱硝反应器氨氮空间分布的均衡配比。针对脱硝系统反应器入口氮氧化物浓度检测滞后性导致喷氨总量... 传统煤电机组脱硝系统喷氨不精准导致过量喷氨、氮氧化物排放超标以及喷氨无法投自动等现象,解决上述问题需同时实现喷氨总量精确控制和脱硝反应器氨氮空间分布的均衡配比。针对脱硝系统反应器入口氮氧化物浓度检测滞后性导致喷氨总量控制不精确问题,提出一种基于主导因素(DF)和自适应增强算法(Adaboost)集成支持向量机(SVM)的氮氧化物浓度预测模型。通过DF分析某660MW煤电机组历史运行数据,选择对脱硝入口氮氧化物浓度影响较大的辅助特征参数并确定所选参数相对于氮氧化物浓度的迟滞时间。依据迟滞时间重构数据集,构建DF-AdaboostSVM氮氧化物浓度预测模型。研究结果表明:与限定单一迟滞时间180s、240s和300s建模以及单一SVM模型相比,使用DF迟滞时间重构数据集搭建集成模型有更优秀的预测精度,其平均绝对百分比误差为4.03%,均方根误差为16.74,决定系数为0.91,均优于上述对比模型。由此可见提出的算法和模型更适合脱硝人口氮氧化物浓度预测。 展开更多
关键词 主导因素 adaboost集成 迟滞时间 氮氧化物浓度 预测模型
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降雨环境下自由空间光通信链路性能预测与优化模型
6
作者 马保科 张佳欣 +4 位作者 傅思昂 寇恒越 丁冠中 孙嘉祺 李阳 《西安邮电大学学报》 2026年第2期11-21,共11页
自由空间光(Free-Space Optical,FSO)通信在降雨环境中受到严重的链路衰减,为缓解衰减并提升通信性能,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)与Adaboost算法相结合的降雨环境下FSO通信链路性能预测与优化模型。通过Mie... 自由空间光(Free-Space Optical,FSO)通信在降雨环境中受到严重的链路衰减,为缓解衰减并提升通信性能,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)与Adaboost算法相结合的降雨环境下FSO通信链路性能预测与优化模型。通过Mie理论建立降雨衰减的物理模型,分析不同的雨滴谱分布模型对激光通信的影响,构建以降雨强度、波长、雨滴谱类型和气压为输入的预测模型,实现衰减系数的高精度估计,进一步得到信噪比与误码率,并结合智能寻优算法,实现对工作波长、发射孔径和发射功率等关键参数的自适应调控,以优化通信性能。实验结果表明,所建模型对衰减预测的耗时仅为0.59 s,较传统Mie理论计算效率提升了近2000倍;经参数优化后,在不同降雨场景下平均误码率降低了约5.98%~44.95%。 展开更多
关键词 自由空间光通信 雨滴谱模型 ELM-adaboost集成学习模型 链路衰减预测 智能寻优算法
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BA-Adaboost模型的黑土区土壤养分含量高光谱估测 被引量：11
7
作者 林楠 刘海琪 +2 位作者 杨佳佳 吴梦红 刘翰霖 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期3825-3831,共7页
黑土中的有机质、磷和钾等养分元素在作物生长过程中起着至关重要的作用,研究黑土养分元素的分布特征,开展元素含量的定量计算,对黑土地的科学管理和环境保护具有重要意义。基于黑龙江省讷河市80份黑土样品和高光谱实测数据,分析了光谱... 黑土中的有机质、磷和钾等养分元素在作物生长过程中起着至关重要的作用,研究黑土养分元素的分布特征,开展元素含量的定量计算,对黑土地的科学管理和环境保护具有重要意义。基于黑龙江省讷河市80份黑土样品和高光谱实测数据,分析了光谱反射率、反射率一阶微分、反射率倒数对数、反射率倒数对数一阶微分与土壤有机质、磷元素和钾元素含量的相关性,并利用相关系数法提取敏感波段。针对机器学习模型中参数值优化选择问题,引入蝙蝠算法(BA)并与Adaboost模型相结合,利用BA对Adaboost模型中的最大迭代次数n和弱学习器权重缩减系数v两个核心参数进行寻优计算,选择CART决策树为模型的弱回归学习器,决定系数作为参数优化的目标函数值,构建BA-Adaboost土壤养分含量高光谱预测模型,定量估测土壤有机质、磷元素和钾元素含量,结果表明:BA-Adaboost组合模型可以快速搜索全局最优参数,经BA优化后的Adaboost模型精度和可靠性显著提高, 3种元素中,土壤有机质估测精度最高,决定系数和均方根误差分别为0.864和0.152 g·kg^-1,对比优化前模型预测精度提高了14.2%和25.4%,说明构建的BA-Adaboost模型在土壤元素含量高光谱估测中具有一定的应用前景,是一种高效的估测方法。 展开更多
关键词 黑土区 土壤养分含量 高光谱估测 蝙蝠算法 adaboost模型
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基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法 被引量：6
8
作者 杜启亮 黎浩正 田联房 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2610-2616,共7页
针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其... 针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94%以上,行为监控准确率达到95.8%,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。 展开更多
关键词 adaboost 背景建模 视频监控 人头检测 多目标跟踪
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改进Adaboost算法的人体步态识别方法 被引量：11
9
作者 罗莎 夏国恩 朱新琰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1312-1317,共6页
为了在人体步态识别中更加准确地进行动作分类,提出了一种基于改进Ada Boost算法的人体步态识别方法。首先利用Kinect传感器捕获姿态序列,并表示为8个选定四肢的角向量（欧拉角）,进一步通过稀疏表示建模作为候选特征;然后使用支持向量... 为了在人体步态识别中更加准确地进行动作分类,提出了一种基于改进Ada Boost算法的人体步态识别方法。首先利用Kinect传感器捕获姿态序列,并表示为8个选定四肢的角向量（欧拉角）,进一步通过稀疏表示建模作为候选特征;然后使用支持向量机（SVM）对每一个动作特征进行训练,得到弱分类器;最后利用Adaboost算法进行训练,得到相应的动作特征集和强分类器,并对强分类器进行融合实现动作识别。通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较,证明了该方案的有效性,识别精度能够达到94%左右。 展开更多
关键词 图像分割 模糊均值聚类算法 果蝇算法 味道浓度
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AdaBoost集成神经网络在冲击地压预报中的应用 被引量：18
10
作者 孙凤琪 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2009年第1期79-84,共6页
为提高单一BP神经网络预测精度,利用AdaBoost.R2集成学习算法,将单一BP(Back-Propagation)神经网络集成,并针对AdaBoost.R2集成BP网络的特点,提出了一种新的模型更新方法,在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新... 为提高单一BP神经网络预测精度,利用AdaBoost.R2集成学习算法,将单一BP(Back-Propagation)神经网络集成,并针对AdaBoost.R2集成BP网络的特点,提出了一种新的模型更新方法,在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新方法应用到抚顺老虎台矿冲击地压预报中,对冲击地压发生的主要因素进行了分析并将其作为模型的输入,使用AdaBoost.R2集成BP网络作为核心智能算法,建立了冲击地压预报模型,取得了较好的预测效果。 展开更多
关键词 冲击地压 神经网络 adaboost 预测模型 模型更新
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基于AdaBoost的汉语方言辨识 被引量：3
11
作者 顾明亮 夏玉果 +1 位作者 张长水 杨亦鸣 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期585-588,共4页
为了在训练样本受限的情况下,提高汉语方言辨识的效果,提出了一种基于AdaBoost的汉语方言辨识新方法.该方法将GMM与语言模型组成的辨识系统看成一组弱分类器,然后对这组弱分类器所得的分类结果进行加权投票,最终决定汉语方言测试语音的... 为了在训练样本受限的情况下,提高汉语方言辨识的效果,提出了一种基于AdaBoost的汉语方言辨识新方法.该方法将GMM与语言模型组成的辨识系统看成一组弱分类器,然后对这组弱分类器所得的分类结果进行加权投票,最终决定汉语方言测试语音的所属类别.实验结果表明:增加GMM或弱分类器的个数,可以有效提高系统的辨识效果;测试语音越长,系统辨识效果越好;当训练样本有限的情况下,采用AdBoost方法比采用ANN方法具有更高的辨识率. 展开更多
关键词 adaboost算法 高斯混合模型 方言辨识
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基于Adaboost的安全带检测系统 被引量：12
12
作者 陈雁翔 李赓 《电子测量技术》 2015年第4期123-127,共5页
安全带检测是智能交通系统中的一个重要研究课题。介绍了一个在公路复杂背景下,基于Adaboost的安全带检测算法。该算法的主要思想是,首先通过Adaboost算法检测车窗、驾驶员和安全带3个部件,对各部件进行粗定位,然后使用车辆各部件位置... 安全带检测是智能交通系统中的一个重要研究课题。介绍了一个在公路复杂背景下,基于Adaboost的安全带检测算法。该算法的主要思想是,首先通过Adaboost算法检测车窗、驾驶员和安全带3个部件,对各部件进行粗定位,然后使用车辆各部件位置关系和各部件检测的得分训练一个高斯混合模型,最后通过高斯混合模型对安全带区域进行精细定位。该方法在收集的动态摄像头数据库和静态摄像头数据库上均表现良好。 展开更多
关键词 adaboost 高斯混合模型 安全带检测 智能交通
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基于AdaBoost混合模型的LF炉钢水终点温度软测量 被引量：11
13
作者 毛志忠 田慧欣 王琰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期662-667,共6页
本文针对LF精炼炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,采用混合模型对钢水温度进行软测量,将传统的机理模型与智能方法相结合,并采用改进AdaBoost.RT集成BP网络作为智能模型部分校正机理模型中难以准确获得的参数,再用机理... 本文针对LF精炼炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,采用混合模型对钢水温度进行软测量,将传统的机理模型与智能方法相结合,并采用改进AdaBoost.RT集成BP网络作为智能模型部分校正机理模型中难以准确获得的参数,再用机理模型进行预测。这种混合模型既克服了传统机理模型难以准确实现的不足也避免了"黑箱"模型过分依赖数据的缺陷。同时改进的AdaBoost.RT集成BP网络算法可以提高传统单神经网络的预测精度和稳定性。实验结果表明,此混合模型具有较好的预测结果,终点温度预测误差不大于±5℃的炉次大于85%。 展开更多
关键词 LF炉 混合建模 软测量 adaboost BP网络
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基于AHP与AdaBoosting的软件可靠性组合模型 被引量：2
14
作者 高峰 仵林博 +1 位作者 岳旸 李海峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期69-72,共4页
目前的各类软件可靠性模型的评估效果依赖于对失效行为的假设,导致模型适用性较差。为此,借助层次分析法选择合适的软件可靠性模型,依据AdaBoosting算法,对合适的可靠性模型进行组合建模。在失效数据集上对多个参与组合的模型进行学习训... 目前的各类软件可靠性模型的评估效果依赖于对失效行为的假设,导致模型适用性较差。为此,借助层次分析法选择合适的软件可靠性模型,依据AdaBoosting算法,对合适的可靠性模型进行组合建模。在失效数据集上对多个参与组合的模型进行学习训练,从而建立AMCM模型。在AMCM模型与4个经典软件可靠性模型上的应用结果表明,该组合建模方法是有效的,可明显提升模型的评估性能。 展开更多
关键词 软件可靠性模型 层次分析法 adaboosting算法 组合模型 软件可靠性评估
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融合双肤色模型及AdaBoost算法的人脸检测 被引量：3
15
作者 侯顺艳 许静 郄建敏 《软件》 2014年第3期48-51,共4页
为提高人脸检测的精度,提出一种融合双肤色模型与Adaboost算法的人脸检测方法。首先采用YCbCr颜色空间的固定阈值模型初次分割图像,利用分割结果修正高斯肤色模型的参数并对图像进行肤色二次分割,对两次分割的结果进行逻辑运算,粗定位... 为提高人脸检测的精度,提出一种融合双肤色模型与Adaboost算法的人脸检测方法。首先采用YCbCr颜色空间的固定阈值模型初次分割图像,利用分割结果修正高斯肤色模型的参数并对图像进行肤色二次分割,对两次分割的结果进行逻辑运算,粗定位人脸区域。结合Adaboost算法,实现对候选人脸区域的精确定位。实验结果表明,该方法提高了人脸检测率,降低了误检率,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸检测 YCBCR颜色空间 双肤色模型 adaboost算法
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基于适应加权非对称AdaBoost HMM的三维模型分类算法 被引量：4
16
作者 刘小明 尹建伟 +1 位作者 冯志林 董金祥 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期1300-1305,共6页
针对三维模型的分类问题,提出了一种适应性加权非对称AdaBoost隐马尔克夫模型(HMM)分类算法.算法中提出了由三维模型表面的绝对法向量表示的两种新特征,将经过归一化和姿态调整的三维模型划分为若干部分,各部分对应HMM的一个状态,对各... 针对三维模型的分类问题,提出了一种适应性加权非对称AdaBoost隐马尔克夫模型(HMM)分类算法.算法中提出了由三维模型表面的绝对法向量表示的两种新特征,将经过归一化和姿态调整的三维模型划分为若干部分,各部分对应HMM的一个状态,对各部分提取特征并用主成分分析(PCA)降维,对模型的4种特征对应的弱分类器使用非对称AdaBoost算法进行boosting.HMM的结构及参数初始值由模型姿势调整的可能形式及观测顺序确定,训练过程中参数用期望最大化方法计算,最后使用加权相似度计算对三维模型分类.分析及试验结果表明,与基于分布函数的分类算法相比,该算法明显提高了正确率.适应性加权后,分类正确率可进一步提高. 展开更多
关键词 三维模型分类 隐马尔克夫模型 非对称adaboost
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基于改进的Adaboost-BP模型在降水中的预测 被引量：12
17
作者 王军 费凯 程勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2689-2693,共5页
针对目前分类算法对降水预测过程存在着泛化能力低、精度不足的问题,提出改进Adaboost算法集成反向传播(BP)神经网络组合分类模型。该模型通过构造多个神经网络弱分类器,赋予弱分类器权值,将其线性组合为强分类器。改进后的Adaboost算... 针对目前分类算法对降水预测过程存在着泛化能力低、精度不足的问题,提出改进Adaboost算法集成反向传播(BP)神经网络组合分类模型。该模型通过构造多个神经网络弱分类器,赋予弱分类器权值,将其线性组合为强分类器。改进后的Adaboost算法以最优化归一化因子为目标,在提升过程中调整样本权值更新策略,以此达到最小化归一化因子的目的,从而确保增加弱分类器个数的同时降低误差上界估计,通过最终集成的强分类器来提高模型的泛化能力和分类精度。选取江苏境内6个站点的逐日气象资料作为实验数据,建立7个降水等级的预报模型,从对降雨量有影响的众多因素中,选取12个与降水相关性较大的属性作为预报因子。通过多次实验统计,结果表明基于改进的Adaboost-BP组合模型具有较好的性能,尤其对58259站点的适应性较好,总体分类精度达到81%,在7个等级中,对0级降雨的预测精度最好,对其他等级的降雨预测有不同程度的精度提升,理论推导及实验结果证明该种改进可以提高预测精度。 展开更多
关键词 分类器 改进adaboost BP神经网络 组合模型 权值调整 归一化因子
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基于高斯混合模型和AdaBoost的夜间车辆检测 被引量：7
18
作者 陈艳 严腾 +1 位作者 宋俊芳 宋焕生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期260-263,283,共5页
针对夜间车辆检测精度相对不高的问题,提出通过构建车头灯对空间几何关系的高斯混合模型(GMM)和采用逆投影车辆样本的Ada Boost分类器准确检测夜间车辆的方法。首先,在交通场景中根据车头灯对的空间位置关系设置逆投影面,通过图像预处... 针对夜间车辆检测精度相对不高的问题,提出通过构建车头灯对空间几何关系的高斯混合模型(GMM)和采用逆投影车辆样本的Ada Boost分类器准确检测夜间车辆的方法。首先,在交通场景中根据车头灯对的空间位置关系设置逆投影面,通过图像预处理粗定位车灯区域;其次,在逆投影图像下利用车头灯对的空间几何关系构建车灯对的高斯混合模型,初步匹配车头灯对;最后,采用逆投影车辆样本,利用Ada Boost分类器进一步准确检测车辆。实验在3个交通场景的检测结果表明,与原始图像下的Ada Boost方法相比,所提方法的检测率提高了1.93%,漏检率降低了17.83%,误检率降低了27.61%;与D-S(Dempster-Shafer)证据理论方法相比,检测率提高了2.03%,漏检率降低了7.58%,误检率降低了47.51%。所提方法提高了相对检测精度,减少了地面反光和影子等的干扰,满足交通场景中夜间车辆检测的可靠性和准确性的要求。 展开更多
关键词 夜间车辆检测 逆投影 车灯空间几何关系 高斯混合模型 adaboost分类器
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连续型Adaboost算法研究 被引量：2
19
作者 严超 王元庆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第9期209-211,248,共4页
现阶段的人工智能与模式识别工作中,连续型Adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用。鉴于此,认真研究了连续型Adaboost算法的理论基础,细致分析了基于连续型Adaboost算法的分类器的训练流程,对算法中涉及到... 现阶段的人工智能与模式识别工作中,连续型Adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用。鉴于此,认真研究了连续型Adaboost算法的理论基础,细致分析了基于连续型Adaboost算法的分类器的训练流程,对算法中涉及到的数学量之间的关系进行了探讨,对算法中涉及到的数学过程进行了定量推导,对训练过程中出现的问题的成因进行了定性分析,最后对如何提高连续型Adaboost算法的性能提出了若干建议。 展开更多
关键词 连续型adaboost算法 PCA模型 归一化因子 检测率 过学习现象
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基于自编码神经网络与AdaBoost的快速行人检测算法 被引量：3
20
作者 韩宪忠 李得锋 +1 位作者 王克俭 周利亚 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第1期108-113,共6页
针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boost的快速行人检测算法.该算法首先利用基于ACF模型的目标检测算法对图像进行预处理,获得疑似目标区域;然... 针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boost的快速行人检测算法.该算法首先利用基于ACF模型的目标检测算法对图像进行预处理,获得疑似目标区域;然后对获取的子区域进行尺度归一化,提取HOG特征,并输入到自编码神经网络中进行降维;最后利用Ada Boost分类器对分类检测,输出检测到的行人区域.实验结果表明:文中所提算法的行人检测性能超过现有的检测算法,其检测速度也超过大多数算法. 展开更多
关键词 行人检测 HOG特征 adaboost算法 自编码网络 ACF模型
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