摘要
为准确获取警犬姿态信息,避免误判告警情况的发生,论文提出了一种加入粗糙集的在线序列极限学习算法。新算法引入了由条件属性集合和样本总数确定的等价类系数,该系数可用来定义不同特征样本间的等价关系,对难以明确划分的姿态进行逼近描述,进而实现无差别姿态分类。通过实验结果分析和对比,改进后算法动态姿态识别正确率达到87.34%,高于改进前的77.96%,同时保持了原有算法较好的在线学习性能,基本满足了警方的需求。
基金
国家重点研发计划(2018YFC0806900)
江苏省重点研发计划(BE2016904、BE2017616、BE2018754、BE2019762)
中国博士后科学基金资助项目(2018M633757)
江苏省博士后科学基金(2019K185)。
