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1. 基于多尺度特征提取的交通模式识别算法
刘世泽, 秦艳君, 王晨星, 高存远, 罗海勇, 赵方, 王宝会
计算机应用    2021, 41 (6): 1573-1580.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121915
摘要340)      PDF (1478KB)(522)    收藏
针对普适交通模式的场景感知功耗高、场景复杂的问题,提出一种融合残差网络(ResNet)和带孔卷积的交通模式识别算法。首先,使用快速傅里叶变换(FFT)将一维传感器数据转换为二维频谱图像;然后,使用主成分分析(PCA)算法对频谱图像降采样;最后,使用ResNet挖掘交通模式的局部特征,使用带孔卷积挖掘交通模式的全局特征,从而实现对八种交通模式进行识别。与决策树、随机森林、AlexNet等八种算法在实验中的对比评估结果显示,融合ResNet和带孔卷积的交通模式识别算法在静止、走路、跑步等八类交通模式上均有最高准确率。该算法具有良好识别精度和鲁棒性。
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