一种面向行为识别的密度适应性聚类方法

    公开(公告)号:CN105654115A

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201510990402.5

    申请日:2015-12-28

    IPC分类号: G06K9/62

    CPC分类号: G06K9/622

    摘要: 本发明公开了一种面向行为识别的密度适应性聚类方法,涉及聚类分析技术领域,包括按照由高到低的次序,从最高密度阈值到最低密度阈值以此对给定数据集进行聚类分析。上一次的聚类过程产生的结果可以直接作为下一次的聚类过程的输入,并在当前密度阈值下对上一次的聚类结果进行必要的修正,从而实现了对不同密度数据簇的聚类。由于基本聚类算子采用基于密度的聚类方法,其聚类过程为典型的迭代扩展过程,因此可以克服基于距离算法只能发现类圆形的聚类簇的缺点,因此该方法对噪音数据不敏感,可自动排除噪音数据对聚类过程的影响,并且能发现任意形状的簇。

    一种聚类方法和装置
    72.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105224958A

    公开(公告)日:2016-01-06

    申请号:CN201510727800.8

    申请日:2015-10-29

    发明人: 冯研

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/00

    CPC分类号: G06K9/622 G06N3/006

    摘要: 本发明提供一种聚类方法和装置,所述方法包括:计算蚂蚁背负的数据与方形邻域内相邻数据的相似度;若蚂蚁背负的数据与方形邻域内相邻数据的相似度不大于第一阈值,则移动蚂蚁背负的数据直至方形邻域内任意一个数据与任意一个数据的相邻数据的相似度大于第一阈值;增加方形邻域的面积后重复执行相似度计算和数据移动的过程;在方形邻域的面积增加至预设值时相似度计算和数据移动的重复执行达到预设次数后,以迭代方式对平面内的数据进行聚类直至每个簇中位于任一非中心的数据交换至簇的中心的成本不小于零时聚类过程结束。本发明提供的技术方案一方面,可以减少运算的时间成本,另一方面提高了聚类的效果即聚类的有效性、高效性和鲁棒性等。

    一种基于作物冠层航拍俯视图的甘蔗株数自动识别方法

    公开(公告)号:CN109684938A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811487764.2

    申请日:2018-12-06

    申请人: 广西大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/34 G06K9/62

    摘要: 本发明提供了一种基于作物冠层航拍俯视图的甘蔗株数自动识别方法,其以无人机于自然光条件下俯视拍摄的田间甘蔗冠层图像为研究对象,采用数字图像处理技术对其进行田间复杂背景的去除以及蔗叶白经的初步提取;通过连接同根断裂的白经后提取白经的端点得到白经的端点分布图,最后依据株心区域端点密集的分布特性利用DBSCAN聚类算法从白经的端点图中识别甘蔗株心;计算各类株心区域的平均值近似作为株心坐标并统计坐标个数即为株数,由此实现对田间甘蔗株数自动识别。采用本方法对田间甘蔗进行计数,灵活性高,精度好,实施成本低,可有效减少人为主观因素造成的统计错漏,并提高甘蔗早期植株数量的自动化检测程度。

    使用多机器学习核的光刻热点检测

    公开(公告)号:CN104217224B

    公开(公告)日:2018-07-17

    申请号:CN201410240890.3

    申请日:2014-05-30

    IPC分类号: G06K9/66 G06F17/50

    摘要: 热点检测系统根据热点训练数据的拓扑将热点训练数据集分类成多个热点簇,其中热点簇与不同的热点拓扑相关联,并且热点检测系统根据非热点训练数据的拓扑将非热点训练数据集分类成多个非热点簇,其中非热点簇与不同的拓扑相关联。该系统从热点簇并且从非热点簇的形心中提取拓扑关键特征和非拓扑关键特征。该系统还创建被配置为识别热点的多个核,其中使用所提取的非热点簇的形心的关键特征以及从热点簇中的一个热点簇所提取的关键特征来构造每个核,并且每个核被配置为识别与其他核被配置用于识别的热点拓扑不同的热点拓扑。

    资讯信息生成方法及设备
    76.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108241856A

    公开(公告)日:2018-07-03

    申请号:CN201810032454.5

    申请日:2018-01-12

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明的目的是提供一种资讯信息生成方法及设备,本发明通过对视频资源中的图片和音频进行相似度聚类,对聚类后对图片和音频进行特征统计,以得到相应的统计特征集,根据统计特征集生成关键词,进而根据关键词生成文本资讯信息如新闻等,能够汇总和呈现既有或未来可能输入的视频资料,基于视频资料精确、高效地生成资讯信息,极大丰富各场景下可获取的资讯信息量。

    一种基于有监督视频分割的视频摘要方法

    公开(公告)号:CN107886109A

    公开(公告)日:2018-04-06

    申请号:CN201710954324.2

    申请日:2017-10-13

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06F17/30

    CPC分类号: G06K9/622 G06F17/30843

    摘要: 一种基于有监督视频分割的视频摘要方法,包括以下步骤:通过相似性矩阵和训练视频的核矩阵,获取测试视频的核矩阵,将该核矩阵作为时域子空间聚类的正则化拉普拉斯矩阵;引入时域拉普拉斯正则化表达式,获取目标函数,并通过乘法器的交替方向法对目标函数进行求解,得到分割后的每一段视频帧,并计算每一段视频帧的分数;通过背包法选择合适的片段作为视频摘要;将获取到的视频摘要与人工标注的视频摘要进行对比,调整各参数来进行多次试验,使视频摘要与人工标注更接近。本方法提高了视频摘要的效率和准确度。