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江西省自然科学基金(0105100900100012)

作品数:2 被引量:17H指数:2
相关作者:曹爱春杨晓艇更多>>
相关机构:信息技术有限公司江西师范大学南昌大学更多>>
发文基金:江西省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇体育
  • 1篇大型体育场馆
  • 1篇型体
  • 1篇元胞
  • 1篇元胞自动机
  • 1篇证据理论
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇智能体
  • 1篇智能体系统
  • 1篇人群疏散
  • 1篇视频
  • 1篇疏散
  • 1篇疏散模型
  • 1篇特征提取
  • 1篇体育场
  • 1篇体育场馆
  • 1篇体育视频
  • 1篇自动机
  • 1篇最小二乘

机构

  • 2篇南昌大学
  • 2篇江西师范大学
  • 2篇信息技术有限...

作者

  • 2篇杨晓艇
  • 2篇曹爱春

传媒

  • 2篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
Agent-CA的体育场馆人群疏散模型被引量:8
2013年
根据体育场馆人群疏散的特点与规律,提出一种基于多智能体和元胞自动机相融合的大型体育场馆人群疏散模型(Agent-CA)。将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的智能体,将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的智能体,通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性以体现个人个性、体力、心理等对疏散行为的影响,对体育场馆的人群疏散进行仿真实验。结果表明,Agent-CA综合了多智能体和元胞自动机的优点,充分考虑了个体内在因素,更接近现实大型体育场馆的人群疏散情形,缩短了疏散时间。
曹爱春杨晓艇侯旭东
关键词:大型体育场馆多智能体系统元胞自动机人群疏散
最小二乘支持向量机和证据理论融合的体育视频分类被引量:9
2013年
针对单一特征的体育视频分类的正确率低和稳定性差等缺陷,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和证据理论相融合的体育视频分类模型(DS-LSSVM)。提取颜色、纹理、亮度、运动矢量场等4种反映体育视频类别特征,将4种单特征的LSSVM初步分类结果作为独立证据构造基本概率指派,运用DS组合规则进行决策级融合,根据分类判决门限给出最终的体育视频分类结果,最后进行仿真实验。结果表明,DS-LSSVM的体育视频分类正确率高达97.90%,相对于参比模型,DS-LSSVM具有体育视频分类正确率高、稳定性好等优势。
曹爱春杨晓艇侯旭东
关键词:体育视频最小二乘支持向量机特征提取证据理论
共1页<1>
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