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传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时，识别率较低，如对于真假目标的识别，仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题，提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型，通过迁移学习的方式构建图像识别模型，并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别，在此基础上，基于逆传播（back propagation，BP）神经网络模型，结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性，利用真假苹果和葡萄作为测试对象，单独利用图像信息和光谱信息进行识别时，识别率分别为38.50%和63.00%，而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度，可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考，也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。 相似文献
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多基站模式下的实时与自适应室内定位方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
无线通信网络的增值推动了适宜和有效的室内外定位的发展。提出WLAN环境下多基站辅助的自适应定位方法,此方法基于由多个基站信息及其与位置指纹样本点之间的映射关系实时生成的位置指纹库估算移动站的位置。其中,基站与位置指纹样本点对应信号强度之间的映射通过BP神经网络构建。此方法不但能够适应环境中小尺度扰动因素,还能够通过对基站信息的内插适应大尺度环境变化情况。另外,此方法采用的信号强度差分度量,能有效削弱多个设备之间的差异造成的定位误差。试验结果显示该方法能够在动态环境中精确定位目标。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):149-156
为快速追踪到矢量空间数据分发后的合谋者,该文提出运用I码和GD-PBIBD码分块编码的抗合谋的指纹方案。嵌入矢量空间数据的指纹由分组码和用户码两部分自然拼接组成,分组码采用I编码,用户码采用GD-PBIBD编码。指纹嵌入前,应用Logistic映射对其进行置乱,运用QIM方法将指纹嵌入到矢量空间数据坐标值中,保存嵌入指纹后的矢量空间数据。应用该方案进行指纹编码,选取了某水系数据进行实验,对其进行了平均攻击、最大值攻击、最小值攻击和最大最小值攻击,通过从攻击后数据中提取到的指纹,成功追踪到合谋者。实验结果表明,该方案不仅对单用户抗指纹攻击鲁棒性好,而且可有效抵抗常见的非线性攻击,并能高效准确地追踪到所有叛逆者。该方案可用于矢量空间数据分发中,为版权保护及盗版追踪提供有力支持。 相似文献
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针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。 相似文献
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针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法．利用人工鱼群觅食和寻优方式来提高全局寻优搜索的速度和能力,采用改进的人工鱼群算法(IAFSA)优化选取室内定位BP神经网络的权值和阈值,有效避免了传统BP神经网络的预测值易陷入局部最优的缺点,同时利用高斯滤波对信号进行去噪处理,建立采样点获取到的信号强度值(RSSI)与位置坐标的关系．实验结果证明所提方法与传统的BP神经网络方法相比,平均定位误差减少了0.75 m,平均定位精度提高32.2％,提高了定位可靠性,算法具有更好的稳定性. 相似文献
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针对传统指纹库存在建立工作量大以及随机森林匹配误差大等问题,提出了一种基于指纹库自动扩充的改进随机森林指纹定位方法(FDE-IRF)以提升指纹库构建的效率和指纹匹配的精度. 该方法对传统全采样构建指纹库方法和随机森林回归定位方法进行改进,稀疏采样多时间段的指纹数据和Kriging插值方法组合补全未采样指纹点,提升建库效率,得到强代表性的指纹库. 同时,利用决策树加权策略改进传统随机森林平均投票的方式,根据袋外数据评估决策树的预测误差,分配相应的权重,提高该算法的回归准确率. 实验结果表明:该方法的平均定位误差为1.26 m,其误差值比同类方法至少降低14.3%,验证了算法的准确性和有效性. 相似文献
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针对矢量空间数据分发后叛逆者追踪困难的问题,该文提出了一种运用均衡不完全区组设计(BIBD)的矢量空间数据数字指纹算法。该算法首先运用限定条件的BIBD构造抗合谋攻击指纹编码,并利用Logistic映射将待嵌入指纹序列进行置乱,然后通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,最后应用量化索引调制(QIM)方法将指纹信息嵌入到矢量空间数据特征点上,从而得到含指纹矢量空间数据。实验表明,该算法能够抵抗多用户合谋攻击,能正确追踪到至少一个叛逆者,未发生误判;算法实现了指纹信息的盲检测,且对单用户大范围裁剪攻击具有较好的鲁棒性;该算法可以应用到矢量空间数据分发中,为矢量空间数据版权保护提供有力技术支持。 相似文献
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针对传统BP神经网络容易发散、泛化能力差等问题，采用自适应Kalman滤波方法训练神经网络的连接权。与Kalman滤波训练连接权和传统的BP算法相比，该方法提高了BP神经网络计算精度，增强了泛化能力。实测数据的计算结果证明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题，本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码，将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱，通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点，对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数；然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上；最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据，运用该算法嵌入指纹后，对其进行线性和非线性模拟攻击，成功提取指纹序列，利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单，在码长一定的情况下，较BIBD码可容纳更多的用户，效率高；算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好，也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击，追踪到所有叛逆者，可用于矢量空间数据版权保护，为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。 相似文献
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Andrea Dalla Torre Paolo Gallo Chris Marshall Angelo Montanari Federico Pittino 《地球空间信息科学学报》2019,22(2):89-106
ABSTRACTThe widespread availability of mobile communication makes mobile devices a resource for the collection of data about mobile infrastructures and user mobility. In these contexts, the problem of reconstructing the most likely trajectory of a device on the road network on the basis of the sequence of observed locations (map-matching problem) turns out to be particularly relevant. Different contributions have demonstrated that the reconstruction of the trajectory of a device with good accuracy is technically feasible even when only a sparse set of GNSS positions is available. In this paper, we face the problem of coping with sparse sequences of cellular fingerprints. Compared to GNSS positions, cellular fingerprints provide coarser spatial information, but they work even when a device is missing GNSS positions or is operating in an energy saving mode. We devise a new map-matching algorithm, that exploits the well-known Hidden Markov Model and Random Forests to successfully deal with noisy and sparse cellular observations. The performance of the proposed solution has been tested over a medium-sized Italian city urban environment by varying both the sampling of the observations and the density of the fingerprint map as well as by including some GPS positions into the sequence of fingerprint observations. 相似文献
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Wi-Fi信道状态信息（CSI）中包含丰富的特征信息,使得基于CSI的指纹定位方法可以构建更高维度的特征以改善定位精度,但指纹特征中的冗余信息也导致构建的指纹库存储量大、建立定位模型的时间开销变大以及实时定位计算量大等问题. 对此,提出使用主成分分析（PCA）的方法对原始指纹特征进行降维,而后利用序列最小最优化算法（SMO）建立降维后特征与对应位置的回归模型并进行位置预测. 实验结果表明,此算法在有效克服上述问题的同时,平均定位误差为1.25 m,定位误差在2 m之内的累计概率可以达到97%. 相似文献
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由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。 相似文献
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针对行人航位推算（PDR）定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法。在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整（DTW）算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法有效解决了行人位置穿墙问题,最大定位误差小于1.5 m,53.33%概率定位精度1 m。 相似文献
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