【摘 要】
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为了有效地检测围栏上的人类活动,对已有的使用神经网络的围栏人类活动识别系统进行了优化,提出多级识别、多节点融合判断等优化算法。多级识别算法通过初级识别排除掉了大量
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学微电子学院
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为了有效地检测围栏上的人类活动,对已有的使用神经网络的围栏人类活动识别系统进行了优化,提出多级识别、多节点融合判断等优化算法。多级识别算法通过初级识别排除掉了大量无活动时的背景数据,降低了上传的数据量,提升了下一级的识别准确率;多节点融合算法通过融合地理位置相邻的节点的识别结果,提升了结果的可靠性。基于小型围栏环境的实地数据,通过实验仿真验证了算法的有效性。优化算法的数据传输速率、数据传输总量都远小于基准算法;多节点融合算法去除掉了67.7%的冗余识别结果。
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