宋丹妮
- 作品数：6 被引量：42H指数：5
- 供职机构：西华大学电气与电子信息学院更多>>
- 发文基金：教育部“春晖计划”西华大学研究生创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学电气工程更多>>
- 基于智能监控的中小人群异常行为检测被引量：15
- 2016年
- 针对人群异常行为检测实时性较差、分类算法识别率不高、特征量较少的问题,提出一种基于智能监控的中小人群异常行为检测算法.首先,利用快速群体密度检测算法,提取人群数量变化信息;其次,利用改进的LucasKanande光流法提取视频中人群的平均动能、人群方向熵、人群距离势能;最后,利用极限学习机(ELM)算法对人群行为进行分类.使用UMN公共数据集进行测试,ELM算法对中小人群异常行为分析比中高密度人群异常行为检测算法和基于KOD能量特征的群体异常行为检测算法识别率分别高出7.13个百分点和5.89个百分点,并且人数密度估计部分平均每帧图像处理耗时相比中高密度人群异常行为检测算法减少了106 ms(近1/3).实验结果表明:基于智能监控的中小人群异常行为检测算法能有效提高异常帧识别率和实时性.
- 何传阳王平张晓华宋丹妮
- 关键词：群体密度特征量提取极限学习机异常行为识别
- 基于视频监控的中小群体异常行为检测被引量：8
- 2016年
- 针对传统中小群体异常行为检测方法实时性与场景适应性不能达到平衡的问题,从机器学习角度出发,提出一种通过群体密度特征和运动特征来进行群体异常行为检测的方法。利用快速群体密度估计方法提取群体密度特征,采用局部稠密光流法提取群体运动特征,结合密度特征,利用随机森林算法完成对群体异常行为的识别。在PETS和UMN公共数据集上进行实验,与传统群体异常行为检测方法进行对比,实验结果表明,该方法能够有效检测出中小群体异常行为,识别其类型,识别率能达到97%,实时性好,鲁棒性强。
- 宋丹妮王平张晓华李明昆
- 关键词：群体密度光流
- 基于小波分析和随机森林算法的变流器电路故障诊断研究被引量：5
- 2016年
- 针对变流器电路中电力电子器件的故障特性,利用小波分析对采集的数据进行去噪,运用随机森林算法对变流器电路故障类别进行诊断,并与单一随机森林故障诊断方法进行对比。仿真与实验结果分析表明,提出的方法在变流器故障诊断中具有较强的抗噪能力和较高的正确诊断率,尤其在干扰噪声较大时效果明显,在实际工程解决变流器电路故障诊断问题上具有良好的实用价值。
- 李明昆宋丹妮
- 关键词：小波分析故障诊断
- 基于Kinect深度图像信息的手势跟踪与识别被引量：5
- 2015年
- 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题,提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头,通过中值滤波以及深度信息与邻域特点来分割手部区域并用Canny算子提取出手势轮廓,再以深度图像的凸缺陷指尖来完成对指尖的检测,从而实现对数字手势1到5的手势识别。该方法可快速有效地对指尖进行检测,鲁棒性和稳定性都比其他方法更好。实验结果表明,该手势识别方案的平均识别率达到92%,证明了该方法的可行性。
- 李思岑王平张鹏宋丹妮
- 关键词：手势识别KINECTCANNY算子
- 基于视频的车流量检测算法被引量：1
- 2015年
- 实现了一种基于虚拟检测线的道路车流量检测算法。利用高斯混合背景模型进行背景建模,检测出包含运动目标的图像块,系统根据超过检测线的连通区域图像面积占整个连通区域面积的比值来判断是否有车辆经过,进而实现车流量统计。
- 宋丹妮王平沈志忠
- 关键词：车流量高斯混合背景模型
- 基于GM(2,1)模型的短期电力负荷预测被引量：10
- 2015年
- 传统的灰色系统GM(1,1)模型只适用于呈近似指数增长趋势的原始数列,而GM(2,1)模型适用范围更广,被广泛应用于各个行业。但由于计算复杂,以及模型自身存在的问题,在电力负荷预测上鲜有人研究。现将GM(2,1)模型运用于短期的电力负荷预测中,详细列出参数的计算过程,并与传统的GM(1,1)模型进行对比,结果表明,GM(2,1)模型比GM(1,1)模型预测精度更高,并且G M(2,1)模型预测的精度基本不受数据的影响,使用范围更广。
- 沈志忠王平宋丹妮李思岑郭俊
- 关键词：灰色预测GM(2,1)模型GM(1,1)模型电力负荷
