人工智能产业化的历史、现状与发展趋势

本文首先回顾国际人工智能产业化的历史发展阶段;接着归纳出人工智能产业化的现状是产业化基础好起点高、投融资环境空前看好、各国出台政策助推行业发展机遇、感知智能领域相对成熟、人工智能人才紧缺争夺激烈、人工智能的社会和伦理问题引人关注等;最后分析人工智能产业化的发展趋势,包括人工智能核心技术加速突破、产业强劲发展、智能化应用场景从单一向多元发展、人工智能和实体经济深度融合进程进一步加快、智能服务呈现线下和线上的无缝结合、逐步实现全产业链布局、重视开发人工智能共享平台和加紧人工智能法律研究与建设等。     

对等式网络并行GA的设计与实现

本文讨论的并行遗传算法是一类基于对等通讯的网络异步并行遗传算法，通过对粗粒度并行模型的改进，使它适合于在普通网络环境下推广应用，本文讨论的并行遗传算法具有通讯开销小、子群体间信息交流分以及便于实现等特点。     

移动机器人导航中激光雷达测距性能研究

距离检测是移动机器人导航的一个关键问题.文章介绍了基于飞行时间法测距的二维激光雷达LMS291的工作原理,分析了影响LMS291测距性能的误差因素,通过统计分析对测距数据进行标定,研究了不同物体表面属性对测距精度的影响;通过混合像素测定方法确定LMS291的角度分辨率;通过对激光雷达测距性能的试验,建立测距误差模型.所得结论可以为复杂非结构化环境下移动机器人导航中障碍检测、环境建模及自定位提供支持.     

光纤陀螺误差的实时建模与补偿

通过对干涉型光纤陀螺误差来源及其影响因素的分析,建立了与温度变化量及温度变化速率相关的角速率误差概率密度函数,并提出一种针对慢时变与弱非线性随机过程的分段等概率误差补偿方法.该方法采用非线性手段,对一系列具有统计平稳性的随机过程进行参数估计与预测,能够实现模型动态跟踪,近似程度较高,且充分发挥了并行计算的优势,可避免由补偿过程所造成的输出时间滞后.几种典型工作状况下的实际补偿结果表明其能有效地减小角速率及航向角误差.     

城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计

根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置. 将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr 空间, 分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域, 利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置. 用Gabor 小波和2 维独立分量分析提取感兴趣区域的特征, 送入最近邻分类器分类信号灯的类型. 用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型, 并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态. 实验结果表明, 该算法能可靠、准确地识别出信号灯, 并有效地估计出信号灯的状态.     

基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测

针对以往仿射不变兴趣点的特征尺度不能直接断定的问题, 提出一种基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测算法。该算法主要包括三个步骤：应用Gabor滤波器组与图像卷积建立图像Gabor多尺度空间; 通过极大值准则检测兴趣点并直接断定特征尺度; 采用二阶矩矩阵描述兴趣点局部结构。实验结果表明, 相比较其他Hessian-Affine、MSER等算法, 该算法在图像模糊和JPEG压缩情况下可重复率和可匹配率均取得最好结果, 是一种能有效直接提取特征尺度的兴趣点检测算法。     

一种基于mean shift的鲁棒性目标跟踪方法*

目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差,但为了将跟踪目标全部包含在目标模型中,不可避免在目标模型内引入很多背景像素。为了减少背景对跟踪造成偏差,在目标模型中引入带权因子,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。带权因子是这样确定的：通过利用目标外围矩形环中的背景信息和一个映射函数来生产一个新的特征向量,然后转换为带权因子。实验表明,该方法具有更好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。     

基于声纳的移动机器人环境建图的设计与实现*

针对未知环境中声纳传感器定位与地图创建时传感数据不确定性高、可靠性低的问题,提出了一种新的室内环境建图方法。该方法建立容忍函数以判断噪声和镜面反射,同时借鉴了ArcTransversal Median Algorithm的思想和栅格概率估计并采用贝叶斯法则进行两次数据融合以减小声纳传感器信息的不确定性。在MORCS2机器人平台上实时创建地图实验表明,这种方法能快速实现从局部地图到全局地图的更新且有较好的精确性与鲁棒性。     

网络安全技术的探讨

随着计算机技术的发展,在信息处理能力提高的同时,系统的连接能力也在不断的提高。但在连接信息能力、 流通能力提高的同时,基于网络连接的安全问题也日益突出。不论是外部网还是内部网的网络都会受安全问题的影响。     

一个机器人柔性装配规划系统

柔性装配及其装配顺序是近年来在计算机辅助制造和计算机集成制造系统方面一个十分重要的研究领域.在知识表示和专家系统技术的基础上.本文首先简述了几种装配顺序的表示方法,然后提出一个基于知识的柔性装配规划系统的原型及其典型机构装配顺序的计算机模拟.本文所提出的方法,可以推广至更复杂的装配工作,并且为CAM和CIMS的控制和编程提出新的要求.