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摘要:
针对Snake模型寻优过程中抗噪能力差、不能向凹处收敛等问题,提出适合煤矿等复杂环境的目标轮廓检测新算法。算法对Snake模型进行改进,使其自动分配蛇点,具有拓扑自适应性,并将粗收敛结果作为粒子群算法的初始轮廓。同时针对粒子群优化过程中易丧失群体多样性和易收敛于局部极值的问题结合遗传算法中育种和变异思想改进,淘汰适应度低的粒子,增加了相邻粒子间约束,通过自适应惯性权重非线性调整方法提高收敛精度。实验中将单峰、多峰测试函数和图像仿真与传统方法进行对比,证实了改进算法的有效性,在照度低、分辨率差的井下视频目标检测中有良好的应用前景。
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文献信息
篇名 基于PSO优化改进的Snake模型煤矿环境目标检测
来源期刊 煤炭学报 学科 工学
关键词 粒子群优化算法(PSO) Snake模型 煤矿 目标轮廓 遗传算法
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1949-1954
页数 分类号 TD679
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱建生 中国矿业大学信息与电气工程学院 141 1486 20.0 31.0
2 厉丹 中国矿业大学信息与电气工程学院 18 143 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法(PSO)
Snake模型
煤矿
目标轮廓
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭学报
月刊
0253-9993
11-2190/TD
大16开
北京和平里青年沟东路5号煤科院内
1964
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