基于最优特征选择与支持向量机的钱塘江涌潮检测算法

发布时间：2017-12-26 00:30

  本文关键词：基于最优特征选择与支持向量机的钱塘江涌潮检测算法　出处：《水利水电技术》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：以设计一种全新的背景模型算法为目标,依据图像像素特征之间的差异,使用高斯核函数获取像素特征的概率密度,统计不同区间的密度估计值,从特征池中选择适合的像素特征组成特征模板图,以输入视频流中对应位置的像素特征值作为输入量,使用支持向量机训练固定数目的像素特征值,对比分离出前景和背景。该方法应用于钱塘江涌潮检测的结果表明,F-measure值均在65%以上,鲁棒性较强;支持向量机方法选择径向核函数的识别率超过90%,运算速度较高。该方法能减少水面波动的干扰,具有较高的精度,可为河流动力特征描述提供重要工具。
【作者单位】： 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374005) 浙江省自然科学基金项目(LY14F030022)
【分类号】：P731.2;TP391.41
【正文快照】： 0引言海潮波传入杭州湾后,受喇叭状河口以及入海口处地形的影响形成了钱塘江涌潮。目前钱塘江涌潮的检测方法是根据水位的突然跳变作为涌潮是否到达的判断标准。但是在实际检测中,由于江中泥沙的沉积和潮水的腐蚀往往导致水位计等检测设备无法正常工作,同时上游水库来水以及极

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本文编号：1335118