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1.
利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法   总被引:31,自引:0,他引:31  
随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,该文提出了一种先分段,再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法,同时提出目标增强的预处理方法。大量实验表明,该算法较好地解决了以上问题,适用于各种质量的车牌图像,分割的准确率较高。  相似文献
2.
基于近邻传播算法的半监督聚类   总被引:27,自引:2,他引:25       下载免费PDF全文
肖 宇  于 剑 《软件学报》2008,19(11):2803-2813
提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法.  相似文献
3.
密度敏感的半监督谱聚类   总被引:22,自引:0,他引:22       下载免费PDF全文
王玲  薄列峰  焦李成 《软件学报》2007,18(10):2412-2422
聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,然而在实际问题中可以很容易地获得有限的样本先验信息,如样本的成对限制信息.大量研究表明,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能.首先分析了在聚类过程中仅利用成对限制信息存在的不足,尝试探索数据集本身固有的先验信息--空间一致性先验信息,并提出利用这类先验信息的具体方法.接着,将两类先验信息同时引入经典的谱聚类算法中,提出一种密度敏感的半监督谱聚类算法(density-sensitive semi-supervised spectral clustering algorithm,简称DS-SSC).两类先验信息在指导聚类搜索的过程中能够起到相辅相成的作用,这使得DS-SSC算法相对于仅利用成对限制信息的聚类算法在聚类性能上有了显著的提高.在UCI基准数据集、USPS手写体数字集以及TREC的文本数据集上的实验结果验证了这一点.  相似文献
4.
Training Invariant Support Vector Machines   总被引:11,自引:0,他引:11  
Practical experience has shown that in order to obtain the best possible performance, prior knowledge about invariances of a classification problem at hand ought to be incorporated into the training procedure. We describe and review all known methods for doing so in support vector machines, provide experimental results, and discuss their respective merits. One of the significant new results reported in this work is our recent achievement of the lowest reported test error on the well-known MNIST digit recognition benchmark task, with SVM training times that are also significantly faster than previous SVM methods.  相似文献
5.
6.
基于投影特征值的车牌字符分割算法*   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
在车牌先验知识的基础上提出了一种基于垂直投影特征值的分割方法。大量实验表明,该算法能够快速找到字符之间的最优分割点,并自动去除车牌垂直边框和其他噪声点的干扰,适用于各种质量的车牌图像,分割准确率较高。  相似文献
7.
适用于机场跑道识别的改进Hough变换   总被引:4,自引:0,他引:4  
机场跑道的卫星图片经过处理后表现出来的骨架特征为边缘直线,在边缘图像中检测直线通常使用的方法是Hough变换(HT).由于(HT)是一种穷举式的搜索,在处理复杂图像时存在大量无效计算,实时性较差.针对机场跑道识别的实时性要求,提出一种改进的用于在二值图像中检测直线的快速Hough变换算法,此算法克服了标准Hough变换以图像边界点为扫描边界的缺点,并且能及时中断无谓的扫描,较好地解决了无效累积问题,实验证明,与标准Hough变换相比,它不仅具备Hough变换原有的高可靠性和抗干扰能力,而且具备Hough变换所不具备的高效性和低存储,克服了标准Hough变换的高计算代价和耗存储的缺点.  相似文献
8.
组合机理知识的污水生化处理过程在线监视策略研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文把呼吸量估计知识组合到多变量主模型中,提出了一种新的污水生化处理过程(WWTP)在线监视策略.呼吸量是活性污泥(微生物)呼吸能力的一种表示,与微生物消耗的氧直接有关,其估计仅需要测量活性污泥反应器中溶解氧浓度和有关物料流量信号.由于溶解氧和流量计在工业污水处理现场安装普遍,响应快速,运行稳定且易维护,因此构造基于微生物呼吸量估计的过程监视方法,在故障检测与诊断速率、经济性等方面有显著的优势.把新方法应用到国际水协会发布的Benchmark问题,在监视暴风雨事件和毒素脉冲等典型的WWTP异常状态时,统计指标变化灵敏,诊断及时.  相似文献
9.
一种基于分类的融合算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于分类的融合算法 ,可用于融合低分辨率多光谱影像和配准的高分辨率全色波段影像 .算法的主要步骤如下 :(1)将 1m高分辨率全色波段影像和 4 m低分辨率多光谱影像进行几何配准 ;(2 )采用监督或非监督分类算法对高分辨率影像和配准的多光谱影像进行统一分类 ;(3)根据每一类所对应的高分辨率全色波段影像直方图和相应的空间关系 ,对配准后单个波段的多光谱影像进行调整 .(4)采用柱状坐标系对调整后的多谱影像进行 HIS(Hue,Intensity,Saturation)变换 ,并反变换至 RGB(red,green,blue)彩色空间 ,从而得到融合影像 .以天安门附近 10 0× 10 0大小 IKONOS的 1m高分辨率全色波段影像和 4 m多光谱影像为例 ,对融合算法进行了验证 .实验结果表明 :(1)此算法可以融合分类信息、全色波段的高分辨率信息和多光谱波段的光谱信息 ,突出分类信息作为先验知识的重要性 [1 ] ;(2 )在精确分类的基础上 ,可部分消除目标物边界的假彩色现象 ,有较好的目视判读效果 ;(3)对融合过程中 ,先验知识与空间关系的加入作了一些有益的尝试 .  相似文献
10.
融合先验知识的自适应行人跟踪算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在实际监控场合中,行人的运动有着诸多不确定性,这些会对现有的跟踪算法产生干扰,从而造成跟踪丢失.基于此,文中提出一种将行人检测的先验知识融入到跟踪模型自学习过程的行人跟踪算法.首先通过离线训练,得到具有较强区分能力的子分类器集,这些子分类器蕴含了对于行人的先验知识.在跟踪过程中,使用online boosting算法从离线训练的子分类器集中学习并更新强分类器,对被跟踪行人进行动态建模.实验结果表明,该算法有效缓解算法自适应性与"漂移"之间的矛盾,能够在真实监控场合下跟踪具有复杂运动的行人.  相似文献
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