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搜索到75篇“ 缺损数据“的相关文章

一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法: 本发明涉及一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法，包括：采集不同场景下全域车辆轨迹数据和对应的高精度车道级地图数据，以合并作为数据集，通过对数据集中的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于图神...; 赵聪宋安迪杜豫川

基于域随机化的绝缘子缺损数据自动生成与评价方法被引量：1: 2024年; 机器代人巡检已逐步在电力巡检场景中得到广泛应用,绝缘子作为维护电力系统安全可靠稳定运行的重要设备,对其缺陷进行准确有效检测具有重要意义。绝缘子缺损识别是绝缘子缺陷检测中的重要任务,针对当前绝缘子缺损数据样本较少且样本不平衡,模型泛化能力差、数据标注不精确的问题,该文提出基于域随机化的缺损样本自动生成框架与样本图像质量评估方法,在虚拟域到真实域的绝缘子缺损检测域适应问题上取得了较好的效果,并基于该方法生成图像标注数据供开源使用。该文提出的域随机化数据生成方法首先基于程序化建模生成结构可调的绝缘子伞盘模型并基于纹理噪声模型建立了包含陶瓷绝缘子常见色彩、纹理信息的程序化纹理模型,进而基于网格噪声模型建立了绝缘子缺损切割模块,随后通过域随机化生成完整的绝缘子结构、纹理模型、缺损结构、背景信息与场景物体。在图像渲染和自动标注环节,首先基于相机对准与能见度自动生成与调整拍摄点及相机参数,进而提出了基于光线投射方法建立数据标注类别判定方法,设置实例对应的图像渲染通道进行图像渲染,完成批量数据生成。该文采用域随机化生成的3000张虚拟数据在不修改YOLO V5网络结构、模型参数的基础上训练模型,在300张真实绝缘子缺损图像上进行测试,正常绝缘子识别准确率达到97.8%,召回率92.1%,缺损绝缘子识别准确率79.0%,召回率75.9%,各检测类别的准确率和召回率均高于基于400张真实图像训练得到的检测模型的推理结果。该文提出的图像样本质量评估方法考虑了与真实域数据的相似度和样本在数据集中的独立性,将所得评价结果代入损失函数权重计算,进一步提升了推理结果,缺损绝缘子识别准确率85.3%,召回率77.8%。; 刘庆臻刘亚东严英杰姜骞王龙江秀臣; 关键词：图像质量评估 3维建模

缺损数据多视图聚类方法研究: 聚类近年来被广泛应用于许多机器学习任务中。传统的聚类方法通常使用单一视图来度量样本的相似性。但随着数据收集的快速发展,单个特征已不足以全面描述数据样本。多视图数据相比于传统的单一特征表示,在揭示底层聚类结构方面可以提供更...; 王卓; 关键词：子空间学习张量分析

一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法: 本发明涉及一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法，包括：采集不同场景下全域车辆轨迹数据和对应的高精度车道级地图数据，以合并作为数据集，通过对数据集中的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于图神...; 赵聪宋安迪杜豫川

数据收集服务器及缺损数据补充方法: 具备：缺损状况解析部(20)，其基于定期收集信息(Dp)，对从多个测量器(2)各自收集到的数据的缺损状况进行解析而生成缺损信息(Dd)；以及补充动作控制部(30)，其基于缺损信息(Dd)，对用于补充定期收集信息(Dp)中...; 佐藤圭

面向缺损数据的(α,k)-匿名模型被引量：3: 2020年; 在数据集对外发布之前,需要对数据集的准标识符属性进行匿名,以防遭受链接攻击。然而现有的数据匿名算法都是面向完整数据进行,对于数据集中含有缺损数据的元组会进行直接删除操作,降低了数据的可用性。文中提出将缺损数据与完整数据混合匿名的算法,并且结合了(α,k)-匿名算法。实验得出的数据充分证明:改进后的面向缺损数据的(α,k)-匿名模型有效提升了匿名后数据的可用性,实现了数据匿名。; 张王策范菁王渤茹倪旻; 关键词：K-匿名缺损数据

缺损数据重构及介质酸碱性在酚酸物质荧光分析中的应用: 荧光分析法结合化学计量学算法是对痕量物质进行定性和定量分析的一种策略，这种策略具有灵敏度高、经济高效、绿色环保等优点，并且能够同时实现复杂体系中多组分目标物的数学分离和定量解析，在生物、医药、环境、食品等检测领域得到了广...; 张慧; 关键词：荧光分析

数据收集服务器及缺损数据补充方法: 具备：缺损状况解析部(20)，其基于定期收集信息(Dp)，对从多个测量器(2)各自收集到的数据的缺损状况进行解析而生成缺损信息(Dd)；以及补充动作控制部(30)，其基于缺损信息(Dd)，对用于补充定期收集信息(Dp)中...; 佐藤圭

基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法: 本发明公开了一种基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法，包括以下步骤:采用缺损数据的距离估计方法来构造数据点的局部邻域集和局部邻域集对应的缺失标记集；构造基于所述局部邻域集和其对应的缺失标记集的核范数正则化模型，并使用自...; 王靖孙晓龙杜吉祥钟必能

基于真值发现的加油站车辆号牌缺损数据填充方法: 2019年; 由于数据采集设备的不完善以及数据在传输过程中的不可靠性等原因,致使加油站车辆加油数据中经常会产生数据的丢失和错误,降低了车辆加油数据的完整性,严重影响了后续的数据分析工作。目前虽然已有许多算法可以解决连续型数值数据的缺损问题,但是它们并不适用于车辆号牌这种离散型分类数据。提出一种基于改进TruthFinder算法的缺损值填充框架。基于真值发现算法,考虑到离散数据相似度的计算方式,改进原算法对数据值支持度的计算模型。通过在真实加油站车辆数据集上的实验,相较于原算法及更加通用的Voting算法,正确率分别提升了7%和23%。该方法能部分解决类似加油站车辆加油数据这种多源离散型数据的缺损值填充问题,大大提高了此数据的可用性。; 彭新亮程力王轶王轶赵凡马博; 关键词：数据清洗

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