基于最优特征选择与支持向量机的钱塘江涌潮检测算法.pdf

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1、水利水电技术第48卷2017年第1期基于最优特征选择与支持向量机的钱塘江涌潮检测算法高鹏，王瑞荣，王培力(杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院，浙江杭州310018)摘要：以设计一种全新的背景模型算法为目标，依据图像像素特征之间的差异，使用高斯核函数获取像素特征的概率密度，统计不同区间的密度估计值，从特征池中选择适合的像素特征组成特征模板图，以输入视频流中对应位置的像素特征值作为输入量，使用支持向量机训练固定数目的像素特征值，对比分离出前景和背景。该方法应用于钱塘江涌潮检测的结果表明，F—me嬲ure值均在65％以上

2、，鲁棒性较强；支持向量机方法选择径向核函数的识别率超过90％，运算速度较高。该方法能减少水面波动的干扰，具有较高的精度，可为河流动力特征描述提供重要工具。关键词：最优特征选择；支持向量机；背景建模；运动目标检测；涌潮检测；钱塘江doj：10．13928／j．cnl‘i．wralle．2017．01．008中图分类号：11P391．4文献标识码：A文章编号：1000·0860(2017)01一0040一06Optimalf幻瞳uresel佻廿onand驯呻portvectormacmnes-basedalgo—tlImf

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7、tionofthedyn锄iccharacteristics0ftlleriver．Keywords：optimalfeatureselection；supponvectormachines；backgroundrnodeling；movingobjectdetection；tidalboredetec-tion；Qi蚰昏蚰西iangIuVer0引言海潮波传人杭州湾后，受喇叭状河口以及人海40牧稿日期：基金项目：作者简介：通信作者：口处地形的影响形成了钱塘江涌潮。目前钱塘江涌潮的检测方法是根据水位的突然跳变作为涌潮是否

8、到达的判断标准。但是在实际检测中，由于江中泥2016．11-17国家自然科学基金项目(61374005)；浙江省自然科学基金项目(LYl4FU30022)高鹏(1990一)，男，硕士研究生，从事钱塘江涌潮潮头的检测与预报研究。E—mail：191488445@qq．com王瑞荣(1973一)，男，教授，博士，从事钱塘江潮汐的监测与