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1.
对具有不等长时段的多时段批次过程进行监测是十分重要而且具有一定难度的. 时段在批次间的错位现象导致时间方向的不同过程特性混合在一起, 这给时段分析以及在线应用带来了一系列的问题. 为了解决不等长所带来的问题, 本文提出一种基于不等长时段有序识别及建模的故障检测方法. 该方法的主要贡献包括以下方面:1) 该方法通过步进地衡量过程的变量相关性对模型精度以及监测性能的影响, 自动有序地识别出每个不等长时段; 2) 在每个时段内,通过对不规则的过程数据进行整合建立了时段模型以捕捉不规则的时段特性; 3) 本文提供了一种简单而有效的在线判断新样本隶属时段和监测其运行状态的方法. 最后, 本文通过一个实例–具有不等长批次长度的注塑过程阐述了本方法的有效性.  相似文献   
2.
以南京市江宁区为研究区域,根据区域特征、作物物候期和水稻的生长特点,采用分层分类的方法提取稻田分布信息。通过比较多时相SAR数据、TM和多时相SAR融合与TM和单时相SAR融合数据识别水稻的精度和提取的水稻种植面积,分析了不同数据对区域多云雨,不同种植方式、面积小且分布破碎的水稻稻田的识别程度,并根据野外实地走访调查分析了主要影响因素。结果表明:多时相SAR数据、TM和多时相SAR数据的水稻识别精度都高于72%,高于TM和单时相SAR融合数据的结果;前两者提取的水稻种植面积和稻田分布接近,主要影响因素是地物分布、不同种植方式水稻物候期和水稻稻田面积小且分布破碎。  相似文献   
3.
《电脑爱好者》2015,(7):20-21
在淘宝上我们经常看到类似的促销:"9900万像素手机"、"4G超大内存"、"8+512G内存……这些手机的配置似乎比三星GALAXY S6还要强,而且价格只有几百元。这可能吗?那些配置吓死人的手机笔者被淘宝上的一款手机给吓倒了,先来和大家分享一下它的配置:主频高达9.8GHz的MTK6595×2的双处理器、10G RAM+32G ROM、2560×1600像素的2K屏幕和1800万像素前  相似文献   
4.
随着经济的快速发展和城镇化进程持续推进,我国的电梯行业正经历着一个高速发展期。电梯的安全管理水平和技术关系电梯的的安全性能,关乎乘客的乘梯安全,本文介绍了无线射频电子识别技术在电梯安全管理系统中的应用。  相似文献   
5.
在互联网技术日新月异的当下环境中,网络信息技术得到飞速发展,物联网就是在互联网的基础上所衍生出来的新产品,是世界信息产业的第三次浪潮。随着物联网被正式列入国家五大新兴战略性产业之一,物联网在中国掀起了一股热潮。二维码识别作为物联网产业兴起以及物联网技术发展应用的主要产物,得到了社会的广泛应用,探索二维码识别在防伪系统中的应用,为往后社会各产业的健康发展创造有利的条件。  相似文献   
6.
本文采用了BP神经网络在声音识别分类方面的相关技术,针对不同水中的航行体的声学特点,构建了BP神经网络。将已知的四类声音信号中的一部分作为训练样本对神经网络进行了训练,最终获得了成熟的神经网络,经验证该网络可以很好的对不同水声目标的声学信号特征进行分类识别,利用该方法可以有效提高侦测设备对目标的识别能力。  相似文献   
7.
结合天空识别和暗通道原理的图像去雾   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
目的 目前较为流行的去雾算法对天空区域的处理效果不佳,容易造成方块效应以及色彩严重失真.针对该问题,提出一种基于天空识别和暗通道原理的单幅图像去雾方法.方法 天空识别算法,将雾图分为天空与非天空部分,对其分别估计透射率图,通过大气散射模型得到复原图像;针对利用暗通道原理得到的去雾图像普遍偏暗的问题,对其进行色彩重映射,以增加图像亮度,提升图像视觉效果.结果 大量实验结果表明,本文算法复原的图像清晰自然,尤其是天空区域平滑明亮,取得了很好的去雾效果.结论 基于天空识别,提出了一种新颖的单幅图像去雾算法.与He Kaiming以及Tarel的算法相比,去雾后图像整体效果更佳.  相似文献   
8.
目的 为了克服手写输入中随意性强和自由度大的缺陷,同时兼顾简笔画的整体属性和局部特征,提出一种基于图元识别与感知哈希技术相结合的手写输入简笔画二级识别算法。方法 首先提取笔画的几何特征、笔序特征及结构特征且进行识别,然后查找由图元信息、笔画结构信息和笔序信息构成的简笔画语义库,完成由规则的几何图元构成的简笔画识别;若未被识别,则生成简笔画图像,利用感知哈希技术完成简笔画图像的识别。结果 基于本文提出的简笔画识别方法,实现了对样本库中150种简笔画对象的识别,平均识别率为82.6%。结论 实验结果表明,对于不同用户手写输入的任意样本库中的简笔画,该方法具有较高的识别率,此外,还可以通过在简笔画语义库和样本库中增加简笔画的种类等方式实现对更多种类简笔画的扩展识别。  相似文献   
9.
结合手指检测和HOG特征的分层静态手势识别   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
目的 基于手势的交互方式在人机交互中发挥着越来越重要的作用,手势识别是大多数手势交互系统的核心技术.当手势种类较多时,目前已有的大多数手势识别方法往往无法获得足够高的识别率.为此,提出了一种结合手指检测和梯度方向直方图(HOG)特征的分层静态手势识别方法.方法 提出一种基于形态学操作的手指检测算法作为手势识别方法的基础.首先由肤色模型从输入图像中提取出手部区域,然后利用手指检测算法识别出手势包含的手指个数,并根据手指个数从事先训练好的支持向量机分类器集合中选取一个,最后提取手部区域的HOG特征,并利用选择好的分类器完成识别任务.结果 对25种常用手势进行了识别实验,将本文方法与单独使用HOG特征的方法进行对比.本文方法可以将传统HOG方法的识别率提高20%左右.结论 基于手指个数的分层识别策略可以有效地解决传统单层识别方法在手势种类较多时识别率不高的问题.在手部区域能被成功检测的情况下,提出的结合手指检测和HOG特征的方法可以取得较理想的手势识别结果,且能达到实时性要求.  相似文献   
10.
多方向显著性权值学习的行人再识别   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
目的 针对当前行人再识别匹配块的显著性外观特征不一致的问题,提出一种对视角和背景变化具有较强鲁棒性的基于多向显著性相似度融合学习的行人再识别算法。方法 首先用流形排序估计目标的内在显著性,并融合类间显著性得到图像块的显著性;然后根据匹配块的4种显著性分布情况,通过多向显著性加权融合建立二者的视觉相似度,同时采用基于结构支持向量机排序的度量学习方法获得各方向显著性权重值,形成图像对之间全面的相似度度量。结果 在两个公共数据库进行再识别实验,本文算法较同类方法能获取更为全面的相似度度量,具有较高的行人再识别率,且不受背景变化的影响。对VIPeR数据库测试集大小为316对行人图像的再识别结果进行了定量统计,本文算法的第1识别率(排名第1的搜索结果即为待查询人的比率)为30%,第15识别率(排名前15的搜索结果中包含待查询人的比率)为72%,具有实际应用价值。结论 多方向显著性加权融合能对图像对的显著性分布进行较为全面的描述,进而得到较为全面的相似度度量。本文算法能够实现大场景非重叠多摄像机下的行人再识别,具有较高的识别力和识别精度,且对背景变化具有较强的鲁棒性。  相似文献   
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