為準(zhǔn)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(xué)習(xí)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(jià)類系數(shù),該系數(shù)可用來定義不同特征樣本間的等價(jià)關(guān)系,對(duì)難以明確劃分的姿態(tài)進(jìn)行逼近描述,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)無差別姿態(tài)分類。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和對(duì)比,改進(jìn)后算法動(dòng)態(tài)姿態(tài)識(shí)別正確率達(dá)到87.34%,高于改進(jìn)前的77.96%,同時(shí)保持了原有算法較好的在線學(xué)習(xí)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(shí)時(shí)重建系統(tǒng)架構(gòu)

硬件展示和穿戴示范

粗糙集理論模型


本文編號(hào)：3575895