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摘要:
输电线路周围区域出现的挖掘机等特种车辆是引起输电线路损害的高风险因素,因此成为输电线智能视频分析系统重点监控的对象.本文提出了一种多示例学习方法,采用局部加权的Citation-kNN算法,以训练样本分布为依据,为选举集合中的元素设置局部权值.通过实验验证该方法,能够有效地区分出输电线路区域内的车辆类型.
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文献信息
篇名 多示例的输电线路区域车辆识别算法
来源期刊 网络新媒体技术 学科
关键词 输电线区域 视频监控系统 车辆识别 多示例
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 29-35
页数 7页 分类号
字数 5638字 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 郑敏 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 26 99 5.0 8.0
2 陈清江 9 22 2.0 4.0
3 王金城 3 5 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
输电线区域
视频监控系统
车辆识别
多示例
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
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