基于最优特征选择与支持向量机的钱塘江涌潮检测算法

• 作者: 王培力 王瑞荣 高鹏
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最优特征选择 支持向量机 背景建模 运动目标检测 涌潮检测 钱塘江
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 40-45
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4731字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2017.01.008

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑞荣	杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院	27	145	7.0	10.0
2	高鹏	杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院	3	5	1.0	2.0
3	王培力	杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院	2	4	1.0	2.0