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GMM的matlab实现集合

于 2020-06-25 发布
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代码说明:

这是一个GMM的matlab集合包,包含了一共5个压缩包,每个包都是不同的GMM的matlab实现。都是在外国网站上评分很高的文档。1、EM algorithm for Gaussian mixture model。2、Gaussian Mixture Model (GMM) - Gaussian Mixture Regression (GMR)。3、Gaussian Mixture Modeling GUI (GMM DEMO)。4、gaussian_mixture_model(1D)。5、GMM

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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    2018年度中国主要城市交通分析报告,《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云MaxCompute及相关数据挖掘支持为基础,描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势,并专注拥堵成因及解决对策的研究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作,共建交通共同体。年度高德地圖概述中国主要城市交通分析报告Summary《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云 Maxcompute及相关数据挖掘支持为基础,描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势,并专注拥堵成因及解决对策的硏究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作,共建交通共同体。联合发布品贴A未来交通与城市计算联含实验室JOINT LABORATORYc】阿里云FOR FUTURE TRANSPORT AN URDAN COMPUTINI年度高德地圖编制说明中国主要城市交通分析报告Report description调研城市:361城+全国高速城市范围:选取城市的中心城区作为城市道路网评价范围,各城市中心城区范围是根据政府公开数据、交通岀行大数据、高德地图开放平台定位数据、交通出行大数据综合挖掘研判划定样本说明:交通评价中,公共交通车流独立区分计算数据呈现:采用“九宫格”指标综合评价和表征城市交通运行健康状况,其中“路网高峰行程延时指数”、“路网高峰拥堵路段里程比”、“骨干道路运行速度偏差率”、“路网高延时运行时间占比”四项指标已兼容公安部、中央文明办、住房和城乡建设部、交通运输部四部委、办联合印发《城市道路交通文明畅通提升行动计划(2017-2020)》的第三方评估标准。时间说明:全天06:0-22:00早高峰07:00-09:00晚高峰17:00-19:00常规说明无特殊说明,本报告统计时间均为2018年1月1日~2018年12月31日分析范围:50城选取361+城市和全国高速50个城市高德地圖编制说明年度中国主要城市交通分析报告Report description指标扩维:路网行程延时指数->九宫格矩阵->健康诊断全国二大堵点治理方案备网高延通勤拥堵时间(时运行时)(压力经济损失九宫格路网高峰常发拥缓行路矩阵空间(拥堵路段】(堵路段】段里程交通健康指数里程比里程比广州沿江西路效率路网高峰平均(珠江北岸-沿江西路)行程延时速度更新说明指数出行扩维:增加公共交通重庆鸿恩路群众艺术馆一鸿恩寺立交私家车公共交通目录Catalog01主要城市交通运行现状交通健康指数立体诊断城市交通畅通文明工程指标研究公共交通运行分析02年度城市出行标签年度出行盘点城市边界及核心区发展03城市交通病解决方案未来交通与城市计算联合实验室年度成果展堵点治理方案年度高德地圖中国主要城市交通分析报告01中国主要城市交通运行现状年度高德地圖中国主要城市交通分析报告“交通健康指数”立体诊断城市交通“交通健康指数”计算说明高德地amap. Cam随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展,单一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化。高德首创城市交通病诊断的综合性评价“交通健康指数”来全面刻画城市交通运行状况,该指数从时间、空间、效率的九项交通运行指标的综合评价,实现城市全方位立体化智慧运行诊断。该指数算法沿用国际通用的信息熵法客观确定评价指标权重(该方法在政府权威部门、社会经济、学术领域的各类报告中得到广泛普遍应用);同时,采用 TOPSIS正负理想解的计算进行排名,最终评分结果代表各城市九宫格指标与理想值之间的接近程度。“交通健康指数”越髙说眀离理想值越近,城市运行相对越健康;指数越低则说明多项指标距离理想值越远,相对越不健康。九项指标信息熵权重分配■权重确定方法—熵值法排名得分方法—TOPS|s1)各项指标运用最大最小值归一化处理,并考1)对于反向指标采用取倒数进行同向处理,然后进行数据规范化效率一骨干时间一路网虑指标的正反向进行调整2道路运行速高延时运行度偏差率,时间占比2)计算第项指标下第个样本值占该指标的比重刻率一高峰平为11.6%114%/时间-通勤2)利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离,并乘以权重压力指数pp9.8%;{z;-x)2,D:(21-2)2效率一路网高时间一日拥3〕计算第j项指标的熵值行程延时捐数,10.7%堵经济损失e=-k∑p;lm(P;),=1,…,m3)计算各评价对象与最优方案的贴近程度空间一高峰12.6%缓行路段里空间一路网D:+D程比,98%高峰拥堵路4)计算信息熵冗余度空间一常发段里程比值越接近1,表示评价对象越优秀。在城市健康指薮中,所得结果即代表着该城市健康拥堵路段里10.3%d1=1程比5)计算各项指标权重水平与最优目标的接近百分比。15.2%d∑d最终计算各指标权重如左图所示。2018年度中国“交通健康城市”分布热力图高德地amap. Cam2018年度中国主要城市“交通健康指数”分布热力图地域分布来看■从数据分布来看,一线及省会等大型城市的“交通健康指数”相对普遍较低;其指数与城市均值线差距较远,处于亚健康状态全国50个主要城市中,长三角地区除上海外大部分城市“交通健康指数”相对较高,处于相对健康状态,珠三角的大部分城市指数较高,相对处于亚健康
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    SIFT算法入门时看的一篇文章,SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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