NURBS曲线高速高精度加工的插补控制

针对复杂零件高速精密加工的需求，提出了一种NURBS曲线的实时插补算法，它基于NURBS曲线的矩阵表示，通过适当的插补预处理、运用参数预估计与校正的插实施以及合理的近似计算方法，简化了插补的实时计算，保证了算法的实时性，特别是引入了插补误差和进给加速度的实时监控，使进给速度能随曲线曲率自适应调整，实现了NURBS曲线高速高精度加工的插补控制。  

高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取

分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势；结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论，设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架，即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程；最后给出了相关实验结果，实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合，提高了遥感信息处理与应用的自动化和智能化水平。  

车牌字符识别的预处理算法

文章介绍了车牌图像的二值化和字符分割算法。提出了一种图像二值化的改进算法，应用简单统计法及Roberts边缘检测算子，在具有噪声以及灰度不均匀的复杂背景中提取出待识别的字符，同时运用数学形态学进行二值图去噪。最后讨论了基于投影法的车牌字符分割方法，取得了较满意的结果。  

手眼立体视觉的算法与实现

传统的定位方法要求标定出摄像机的内外参数，本文基于直接将图像坐标映射到机器 人参考坐标的“黑箱”思想，提出了末端执行器到机器人参考坐标系的一个恒定旋转矩阵． 使用恒定旋转矩阵使得目标三维定位的算法与标定参数的过程大大简化，同时具有较高的定 位精度．本文提出的三维目标定位方法同样可应用于移动式装配机器人和移动式操作手臂中 ．  

智能系统多传感器信息融合研究进展

本文较为全面地介绍了智能系统多传感器信息融合方面的研究进展，简要地指出了多传感器信息融合研究中存在的主要问题和发展方向。  

基于神经网络的汽车牌照自动识别技术研究

文章提出了一种应用BP神经网络识别汽车牌照字符的方法，重点讨论了关于BP神经网络学习过程初始权值的选取、隐含层节点数的确定和权值学习算法的改进问题，实验结果表明：该方法用于车牌识别具有较快的收敛速度和较高的识别精度。  

流媒体同步机制的研究*

多媒体同步是多媒体应用中的一个关键问题，介绍了较流行的几种多媒体同步方法，并对这些方法进行了简单的比较，在此基础上提出了一种基于流媒体传输技术和RTP/RTCP协议的同步模型,该模型有机地结合了分层同步法和时间戳同步法，实现了媒体间不同粒度的同步。  

基于聚类分析的车牌字符分割方法

文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法。即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则，再结合牌照的先验知识，较好解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题。  

多传感器数据融合技术及其应用

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。  

空间数据知识发现研究进展评述

首先对当前空间数据的复杂性特征进行了分析，提出海量的数据，空间属性之间的非线性关系，空间数据的尺度特征，空间信息的模糊性，空间维数的增高以及空间数据的缺值是当前空间数据复杂性的主要表现特征，并以其为线索将近年来在空间数据知识发现领域的研究进展及其热点进行了较为系统的归纳，在此基础上，对空间数据知识发现与GIS的关系进行了阐述，并对空间数据知识发现的未来发展趋势进行了展望。