刘天键

作品数：24被引量：118H指数：5
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供职机构：闽江学院更多>>
发文主题：目标跟踪面部神经网络无线传感器网络数据融合更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程电气工程更多>>
发文期刊：《计算机辅助设计与图形学学报》《信息与控制》《仪器仪表学报》《电子元器件与信息技术》更多>>
所获基金：福建省教育厅科技项目福州市科技计划项目国家自然科学基金工业控制技术国家重点实验室开放课题基金更多>>
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考虑影响因素的短期负荷预测核函数ELM方法被引量：5
《武汉大学学报（工学版）》2018年第8期703-707,714,共6页张宁 刘天键 
福建省中青年教师教育科研项目(编号:JAT170437,JAT160390)
结合结构风险最小化原则,使用核函数映射代替基本极限学习机（ELM）模型中的隐层节点特征映射,在考虑温度、相对湿度、日期类型、历史负荷等影响因素情况下提出了基于核函数极限学习机模型的短期负荷预测新方法.该方法具有较强的泛化能...
关键词：结构风险最小化原则 极限学习机 负荷影响因素 核函数极限学习机 最小二乘支持向量机模型 
动态跟踪场景中自适应层叠式粒子滤波被引量：4
《电子元器件与信息技术》2018年第1期1-5,共5页刘天键 
福建省教育厅科技项目资助;编号JAT160390
由于遮挡动态场景跟踪目标是一件困难的事。为了改善跟踪精度,例如:严重遮挡时,本文采用了颜色、边缘和运动特征组成层叠式粒子滤波器进行目标跟踪。当遮挡发生时,借助历史运动信息对目标进行预测,从而保持了跟踪的连续性。MATLAB实验...
关键词：历史运动信息 遮挡时刻图 层叠式粒子滤波器 
基于深度稀疏滤波的目标跟踪被引量：4
《计算机辅助设计与图形学学报》2017年第3期459-468,共10页邱立达 刘天键 傅平 
国家自然科学基金(51277091);中国博士后科学基金(2013T60637);福建省中青年教师教育科研项目(A15415);福州市科技计划重点项目(2013-G-86)
为了在复杂环境下更好地区分被跟踪目标和背景,设计了一种基于2l范数归一化和1l范数最小化的深度稀疏滤波模型,通过深度学习获取样本稀疏特征并对其进行分类,将该模型和粒子滤波框架结合,提出一种目标跟踪算法.首先使用离线训练集对深...
关键词：目标跟踪 深度学习 稀疏滤波 粒子滤波 
基于深度学习的无线传感器网络数据融合被引量：10
《计算机应用研究》2016年第1期185-188,共4页邱立达 刘天键 傅平 
国家自然科学基金资助项目(51277091);福建省科技计划重点项目(2011H0017);福建省教育厅科技计划项目(JA12263);福州市科技计划项目(2013-G-86)
在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢、易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术与分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA...
关键词：无线传感器网络 数据融合 深度学习 自动编码器 
新型层叠式粒子滤波可视跟踪
《光电工程》2015年第11期62-68,共7页刘天键 林贵敏 罗志灶 
福建省教育厅科技项目(JA12263;JB11127);福州市科技合作项目(2013-G-86)
由于光照的变化、形变、姿势的变化,传统的粒子滤波算法会发生跟踪漂移。影响了跟踪算法的准确性和稳定性。发生漂移的主要原因是目标函数不够平滑,从而使得更新的状态存在较大误差。本文提出了一种新型的层叠式粒子滤波算法,该方法在...
关键词：目标跟踪 目标表示 离散域模型 粒子滤波 
基于均值漂移的改进目标跟踪算法被引量：1
《计算机工程》2015年第9期281-285,291,共6页刘天键 邱立达 张宁 
福建省教育厅基金资助项目(JA12263;JB11127);福州市科技合作基金资助项目(2013-G-86)
在可视化跟踪过程中目标窗经常会由于遮挡、光照、姿势等变化而发生跟踪漂移,影响目标跟踪的准确性和稳定性。为解决该问题,提出一种基于图层的离散域均值漂移算法,在离散域提取基于核的直方图作为目标模型,并对离散分区中的目标函数进...
关键词：目标跟踪 目标表示 离散域模型 均值漂移 迭代寻优 
基于稀疏滤波的无线传感器网络数据融合被引量：16
《电子测量与仪器学报》2015年第3期352-357,共6页邱立达 刘天键 傅平 
国家自然科学基金(51277091);福建省科技计划重点(2011H0017);福建省教育厅科技计划(JA12263);福州市科技计划(2013-G-86)项目
在无线传感无器网络中,为了提高数据融合算法的性能,设计了一种基于深度学习的二值化层叠稀疏滤波模型(BSSFM),BSSFM将若干稀疏滤波器层叠并对权值参数进行二值化从而能快速有效的提取高维数据特征,之后将BSSFM和分簇协议相结合提出数...
关键词：无线传感器网络 数据融合 深度学习 稀疏滤波 
基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法被引量：21
《传感技术学报》2014年第12期1704-1709,共6页邱立达 刘天键 林南 黄章超 
福建省教育厅科技项目(JA12263);福州市科技计划项目(2013-G-86)
为了在无线传感器网络中提高数据融合性能,基于深度学习模型,提出一种将层叠自动编码器(SAE)和分簇协议相结合的数据融合算法SAEMDA,该算法在各个簇内构建特征提取分类模型SAEM,通过SAEM对节点数据进行特征提取和分类,之后将同类特征融...
关键词：无线传感器网络 数据融合 深度学习 自动编码器 
改进型AdaBoost算法在车辆检测中的应用
《闽江学院学报》2014年第2期74-79,共6页刘天键 邱立达 张宁 
福建省教育厅科技项目(JA12263;JB11127);福州市科技计划项目(2013-G-86)
Adaboost算法通过特征选择把一组弱分类器组合成强分类器,并已成功地应用在人脸识别中.遵循Adaboost算法的基本思想,提出在联合空间进行Haar类特征的选择,并把该算法应用在车辆的检测中.使用基于联合特征空间的Adaboost算法,可以改善检...
关键词：ADABOOST算法 联合特征空间 分类器 车辆检测 
基于蚁群算法的仿生模式识别神经网络构造方法被引量：3
《闽江学院学报》2013年第2期88-91,共4页邱立达 刘天键 
仿生模式识别神经网络(BPRNN)同传统BP、RBF神经网络相比具有更好的模式识别能力;训练样本库变更后网络的重新训练时间更小,但该网络构造过程中样本覆盖几何体参数的选择对网络识别率和复杂度有很大影响.本文通过引入蚁群算法来构造并...
关键词：蚁群算法 仿生模式识别 神经网络 
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