语义制导的复杂建筑结构图三维重建技术

借鉴人工读图时依赖结构图中蕴含的各种语义理解结构内容的机制,提出了基于对象形态语义、连接关系语义及参考引用语义的建筑对象识别与整体三维重建方法。     

基于BP神经网络的工程图纸图形符号识别

本文提出一种应用ＢＰ神经网络识别工程图纸扫描图象分割后的图形符号的方法。此方法先对二值图象进行特征提取,并提出改进学习算法,以加快收敛速度,从科象识别。     

建筑结构图自动识别中的用户友善性设计

在一般原则以外，针对自动读图及算量软件的特点，提出VHRecQS功能设计中对用户友善性的10个具体要求，并介绍若干主要实现技术。     

建筑工程图的解释识别方法

建筑工程图的自动识别技术对于提高建筑业自动化、信息化程度十分重要。提出了一种解释识别方法，将识别过程需利用的对象层次结构、对象间关系、识别顺序等按照一定的格式加以描述，使得识别过程建立在对这种描述自动解释的基础上，较大地提高了自动识别系统的规范性、可维护性、可扩充性和稳定性。     

结合MASP和语义分割的双链路行人重识别方法

行人重识别是通过不同的摄像机识别同一个人。由于人的姿势多变,背景杂乱以及拍摄角度不同等,提取强大的行人特征成为一个有挑战性的任务。为了提取良好的行人特征表示,提出了一种结合MASP与语义分割的双链路行人重识别模型。该方法对网络不同深度的特征进行采样,不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。上层链路针对网络过深导致行人信息丢失的问题,提出了MASP模块,对浅层特征进行采样,然后与高级特征连接,对深浅层级特征交融,增加特征的多样性。下层链路基于语义分割结果,对提取的中间层行人特征映射,得出语义部位特征。在测试阶段,将全局特征与语义部位特征结合生成多层次特征,加强模型的表征能力。在Market-1501和DukeMTMC-reID两个数据集上与其他方法的对比以及消融实验表明,提出的结合MASP与语义分割的双链路重识别模型有效提升行人重识别性能。     

基于规则的建筑结构图钢筋用量自动识别系统

传统的手工建筑工程量统计方法不仅费时而且容易出错,利用计算机自动完成工程量统计工作则可以很好地解决这一问题.介绍了一个基于规则的建筑结构图自动识别系统(automatic interpretation of structure drawings,简称AISD).该系统以矢量化后的电子图档为基础,通过总结建筑工程图结构特征及绘图规则,自动分析图中的各种图形元素、符号以及其关系,理解各种部件信息,并加以综合,以获取正确的建筑工程钢筋用量.通过对工程图的特征进行详细的研究,总结出一套基于规则的适应不同类型工程图     

基于深度神经网络的软件机器人语义识别方法

由于软件机器人语义识别中存在噪音,易产生表述不清等问题,增加了数据分析难度,影响了语义识别效果,为此,设计一种基于深度神经网络的软件机器人语义识别方法。通过Python语言中的urllib模块和NPL模块抓取二分类语料中的正负语料,搭建软件语料库。利用输出模块、解码器模块、编码器模块以及数据输入模块构建深度卷积神经网络模型,对融合后的张量进行处理后,获取语义分割结果。设计联合语义智能机器人识别模型,通过合并意图识别与实体识别,实现软件机器人语义识别。测试结果表明,设计方法的平均F₁值高于0.82,最高错误率低于0.592%,语义分割标准度量值高于0.83,对大量数据进行语义识别时花费时间较短,证明了设计方法具有较好的语义识别效果。     

基于时序结构图的视频流描述方法

通过对视频流的分解可以获得基于关键帧集的视频流表示,但这种表示方法不能反映出视频流中隐藏的故事发展关系,为揭示这种关系,提出了一种视频流的快速聚类算法,用于对视频流分解单元进行相关性分析,该算法通过检测视频镜头间的相似性和连续性,实现把来自同一摄像机的视频镜头归并入同一视频类,并帱此得到而且为矿山频流的快速浏览和检索提供了新的思路。     

基于图段结构的整体识别方法的研究

工程图纸的计算机输入识别和理解是当今ＣＡＤ／ＣＡＭ领域中一个亟待解决的重要课题。本文系统分析了此类系统中常见的一些处理方法，剖析了各自的优劣之处，介绍了基于图段结构的整体识别方法的主要思想、涉及到的基本概念及核心数据结构－图段结构。在此基础上提出了几个主要算法，并分析了整体识别方法的特点，最后给出了一个实例，结果表明该方法较好地解决了其它方法所面临的一些困难，不失为一种值得进一步探索的有效手段。     

基于图形约束的工程图扫描图象直线整体识别方法

本文在分析现有工程图纸扫描图象识别算法与识别系统所存在的问题的基础上，提出了与现有局部识别算法完全不同的工程图纸整体识别的理论与算法，该算法已经在ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室调试成功，试验表明，基于图形约束的直线整体识别算法符合技术人员读图的规律，具有局部识别算法无可比拟的优越之处。     

USING A FUNCTIONAL LANGUAGE FOR PARSING AND SEMANTIC PROCESSING

This paper describes an original approach to semantics representation based on the use of a non-strict functional programming language with polymorphic typing. This approach provides a unified formalism needing no preprocessing or postprocessing to the functional language itself: parsing and semantics are declared naturally using function definition and evaluation is done by lambda application along the lines of Montague. We show that by changing only the model we can, after parsing, compute either the truth value of a sentence or its parse tree.     

模式识别的最大熵方法

本文提出了模式识别的最大熵方法,其基本思 想是求出最大熵概率分布,再求出条件概率分布,进而作出二值分类．它的特点是能最大限 度的利用已有信息作出最合理的推测．和其它方法相比较,该方法的突出优点是在小样本情 况下仍能保持很好的识别率．     

图纸矢量化中的线弧分离与识别

图纸矢量化是现代图像图形处理技术发展的一个重要分枝,具有很高的研究价值及广泛的应用前景。本文针对图纸矢量化中的图元识别技术,提出了系统的基于线弧分离和拟合识别方法。通过长直线和圆弧分离、尖角与弧结束判定及反向相切弧分离,进而识别多种基本图无了。理论分析和实验结果均表明,该方法对于不同图纸中线弧图元可以进行有效的识别。     

余式方法中的线性策略以及语义策略和锁策略

本文证明了一介定性证明的余式方法对于线性策略是完备的，而对于语义策略和锁策略，在例题演算中是完备的，在一阶谓词演算法，对于一种较弱形式的语义策略和锁策略，提完备的。     

基于图形约束的工程图纸扫描图象表面粗糙度的自动识别

本文通过分析现有工程图纸扫描图象的识别与理解系统，提出了表面粗造度的自动识别算法，从而弥补了以往系统的不足，基于图形约束的表面粗造度整体识别算法符合技术人员的读图规律，处理速度快，可靠性高，该算法已在微机上调试成功。     

自然手写汉字FS识别法

提出联机识别自然手写汉字的FS识别法。在剖析五笔字根结构和编码原则基础上,对五笔字根作适应性改造,将键盘输入技术与联机识别技术有机融合的一种识别体系。在多库识别体系中首次采用层间分级技术。分析和实验表明：充分考虑了自然手写汉字书写习惯和结构特征,系统有较高稳定性。     

手写体汉字识别问题综论

本文在讨论了人对汉字的认知心理试验研究结果之后,认为人类的汉字识别是经由整字属性及分层结构的多种途径复合而成的。这些途径中的大多数都可以在手写体汉字的机器识别中模仿运用。由此可把汉字的机器识别方法归纳为整模式法和子模式法两个大类,对它们的有利方面和困难方面进行了讨论;对影响其性能的因素进行了分析;对识别率以及它与识别字集大小和后处理等的关系提出了评估的问题。