【摘 要】
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近年来,在高层民用建筑中因电瓶车充电引起的火灾事故频发,严重威胁到居民的生命财产安全。为了避免电瓶车违规进入高层建筑,在电梯内安装监控,识别电梯内的电瓶车,是防止其入内的可行方法之一。针对电梯内电瓶车识别的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）的电梯内电瓶车识别模型。以该模型为基础,进行了如下三方面的研究内容:（1）研究PCNN的
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近年来,在高层民用建筑中因电瓶车充电引起的火灾事故频发,严重威胁到居民的生命财产安全。为了避免电瓶车违规进入高层建筑,在电梯内安装监控,识别电梯内的电瓶车,是防止其入内的可行方法之一。针对电梯内电瓶车识别的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）的电梯内电瓶车识别模型。以该模型为基础,进行了如下三方面的研究内容:（1）研究PCNN的基本原理,提出了一种基于PCNN的电梯内电瓶车识别模型（EV-PCNN）。在该模型中,首先应用PCNN对所捕获的图像中实施分割;随后,应用仿射不变矩算法,提取其中的电瓶车特征;最后,结合粗糙集和支持向量机建立分类器,实现对电梯背景内电瓶车的识别。（2）针对EV-PCNN模型中存在的参数较多,难以找到最优参数组合的问题,提出了一种基于海鸥优化算法（Seagull Optimization algorithm,SOA）的参数寻优办法。该算法在解空间内随机生成种群,以交叉熵为适应度函数,引导种群对最优解所在空间进行智能化的搜索。仿真实验表明,该算法能够寻找到较优秀的PCNN初始权值参数组合,有效提高了电梯内电瓶车识别的准确率。（3）针对SOA算法在解决较高维问题中存在的收敛速度慢、容易早熟和解精度低等问题,提出了一种融合Cubic混沌和折射反向学习的海鸥优化算法（CRSOA）。首先基于Cubic混沌实现初始化种群。随后,应用非线性参数A提高粒子对解空间的搜索能力。迭代后期,引入最优粒子的折射反向学习,强化对当前最优粒子周围新解的勘探。最后,将CRSOA算法用于PCNN的参数寻优,实现电梯内电瓶车的识别。实验结果表明,CRSOA具有收敛速度快、解精度高和较强的鲁棒性,能有效提高电梯内电瓶车识别的准确率。
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