三维几何约束闭环的动态识别与满足

针对三维几何约束闭环的满足问题,提出了“充分推理＋最小数值”的约束求解策略及其具体的实施方法。自由传播法可在动态求解约束的过程中识别出约束闭环;几何归约法将约束闭环子图归约简化为层次分明的归约树,并进一步明确了闭环的组成和结构;矢量闭环法建立了约束闭环的矢量模型,据此模型可以建立最小规模的方程组来求解约束闭环,方程组的变量具有明确的几何意义,便于初值的确定和多解的处理,并能求解欠约束的闭环。     

约束编程与约束满足在产品装配中的应用

约束编程与约束满足问题是近三十年来在人工智能领域发展起来的一个研究方向。产品配置器近十几年来发展起来的一项技术。文中介绍约束编程及约束满足问题在按订单装配型产品配置器中的应用，并通过讨论说明了相对于传统配置方案求解过程，应用约束满足的优越性。     

约束满足技术在板坯排序中的应用

热轧调度中的板坯排序问题是一类特殊的排序问题,具有约束条件复杂、NP难特点。为了简化问题,将板坯排序问题转化为一个约束满足问题处理。给出板坯排序问题的约束满足模型,设计了基于约束满足和启发式混合求解算法。用3组实际生产数据对算法性能进行验证,说明了算法的有效性。     

动态约束满足及其在资源调度问题中的应用

论文系统地论述了动态约束满足技术的基本理论与方法,建立了动态约束满足技术的基本分析框架,给出了动态约束满足在Job-Shop问题中的应用实例。     

基于MAS的分布式约束满足求解在供应链研究中的应用

简要介绍了多智能体系统(MAS)在供应链研究中的应用,给出了约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)和分布式约束满足问题(Distributed CSP)的定义以及其应用现状,提出了一个利用基于MAS的分布式约束满足求解来研究供应链问题的基本框架,并给出了其求解过程。     

约束可满足方法对单幅图片的三维猜测与个体识别

从二维图像提取到的特征点相对位置信息,利用对于目标物体的先验知识如边缘比例、夹角特征等,形成基于投影成像规则的变量约束方程,从而将物体姿态计算问题转化为一个非线性优化问题,通过多个局部约束线索形成全局约束,能够迅速对物体的姿态做出比较准确的估计,从而推算出视角等信息.实现这个转化的一个前提假设是,对于我们理解图像中物体的姿态,特征位置点的相对位置而不是绝对位置,起着关键作用.因此计算是在一个假设的深度上进行的,从效果来看这样的假设并不影响物体的住姿计算.本文的方法计算量小,利用几何特征来识别稳定、可靠、泛化能力好,实践证明使用几何特征的约束可满足方法能获得关于姿态的极少量可能解,识别出的姿态在各条边之间的比例关系上具有不变性,继而可以将其应用于不变性识别的实际问题之中.     

模糊神经网络在条形码识别中的应用

本文把模糊集合论的知识应用于自组织神经网络,提出一个模糊神经网络算法。新算法克服了一般神经网络方法共同面临的学习时间长、对网络参数敏感的弱点,广泛适用于一般的模式识别问题。对条形码识别问题的应用情况表明,新算法无论在网络学习的速度上还是在识别结果上都优于Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织神经网络方法。     

夜间运动车辆检测

论文提出了夜间运动车辆检测的一种有效的算法。首先对原始图像做“浮雕”处理,消除车灯对检测结果的影响,再通过两帧差分检测出运动区域,最后利用形态学腐蚀消除孤立噪声点,计算连通域面积去除大的噪声区域,从而提取出准确的运动目标。     

模糊波形分析在目标识别中的应用

本文描述了一种波形分析方法,它利用隶属度函数对新给定的波形中的峰谷值进行定量描述,从而将此波形表示为一模糊子集,并通过模糊子集的动态匹配完成波形的识别分类,实验证明,这是一种有效的波形分析方法,这种方法可以用于平面二维目标的快速识别分类,本文用飞机目标进行了实验,获得了较好的效果。     

动态识别三维几何约束冲突的方法研究

基于装配几何特征的广义几何约束图,避免了传统几何约束图的超图性质和模糊性,为几何约束满足问题提供了一个清晰的分析模型。文中以此模型来分析产生约束冲突的原因。空间分析法定义和推导了约束满足空间约束满足条件,提出了自由空间和自由度的计算方法,并据此在动态满足三维几何约束的过程中识别约束冲突,明确指出产生约束冲突的原因。     

基于多特征融合的汽车车型模糊识别方法

车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分.利用计算机视觉、模式识别等理论方法,对车型的有效特征提取与分类识别进行了深入的研究,提出了一种多特征融合的模糊聚类车型识别方法.通过自动调整各维特征的加权系数来调整特征对分类的贡献,结果表明达到了较好的分类效果.     

基于Max-T模糊Hopfield网络的车型识别

在许多模式识别采样的过程中,由于环境噪声和设备误差,往往导致采集的数据与真实值有一定偏差,这种偏差会影响识别的效果。本文采用Max-T FHNN模型,提出一种应用于智能化交通管理的车型识别方法。并用实验证实相对于其他车型识别方法,该方法在待测样本含有噪声的情况下能得到更好的识别率。     

基于聚类的二级模糊综合评判的车型识别研究

提出了一种基于模糊理论的有效车型识别分类方法,该方法采用基于聚类的二级评判模型,能够比较真实准确地反映实际情况,不仅大大减少了主观因素决断的影响,而且判断执行的效率较高,满足实时性要求。结果表明该方法有效提高了智能车型的识别率,同时具有很好的可扩展性。     

基于模糊模式识别的车牌识别算法设计

介绍一种基于明暗度二值化的车牌模糊识别的算法.这种算法在车牌识别的使用可以有效避免因光照、车辆运动速度及车牌清晰度、光洁度而带来的误识别.介绍了这种算法的构建、实验平台、实验环境、实验处理结果,并对结果进行了讨论.     

基于模糊理论的车型识别

随着机动车数量的增加,交通管理、公路收费的工作量和工作难度日益加大,因此车型自动识别在公路交通管理和自动收费中有重要的应用价值。文中主要提出了运用模糊理论建立隶属度函数对提取了特征数据的车辆进行模式识别的方法,该方法能识别常见的轿车、越野车、货车和客车。并给出了识别过程实现的程序框图。该方法结构简单而且识别效率较高,速度较快,相比神经网络的方法更容易实现,应用于实际作业将会明显减少人员的工作量。     

Dynamic Flexible Constraint Satisfaction

Existing techniques for solving constraint satisfaction problems (CSPs) are largely concerned with a static set of imperative, inflexible constraints. Recently, work has addressed these shortcomings of classical constraint satisfaction in the form of two separate extensions known as flexible and dynamic CSP. Little, however, has been done to combine these two approaches in order to bring to bear the benefits of both in solving more complex problems. This paper presents a new integrated algorithm, Flexible Local Changes, for dynamic flexible problems. It is further shown how the use of flexible consistency-enforcing techniques can improve solution re-use and hence the efficiency of the core algorithm. Empirical evidence is provided to support the success of the present approach.     

计算机视觉技术的车型识别应用研究

针对目前立体停车库主要采用传统的传感器入库检测系统来识别车辆信息,存在施工周期长、器件损坏率较高,维护成本较高的问题,提出了一种应用计算机视觉技术的车型识别解决方案.应用卷积神经网络框架Caffe,基于Caf-feNet模型,通过fine-tuning模型优化以及参数优化,最终得到了一个性能较优异的识别模型.实验结果表明,该模型可克服输入图片背景复杂多变,目标被遮挡的情况,对轿车车型识别这一问题鲁棒性好,具有一定的可行性及应用价值.     

基于深度学习的车标识别方法研究

对交通监控录像中车牌污损、遮挡的肇事车辆信息进行确认是现阶段智能交通系统中的一个重要问题,车标作为一个关键特征,可以起到辅助判别的作用.提出了一种基于深度学习的车标识别方法,相对于以人工提取特征为主的传统车标识别方法,该方法具有可自主学习特征、可直接输入图像等优点.实验表明,这种方法正确率较高,在光照变化和噪声污染下的准确性和稳定性较好,能够有效降低车标识别的错误率.     

基于模糊推理机的汉语主观句识别

该文提出一种基于词汇模糊集合的模糊推理机以识别汉语主观句。首先,根据主、客观词概念的模糊性,我们定义了两个相应的模糊集合,并在模糊统计方法下,利用TF-IDF从训练语料中获取隶属度函数。然后制定了两个模糊IF-THEN规则,并据此实现了一个模糊推理机以识别汉语主观句。NTCIR-6中文数据上的实验结果表明我们的方法具有一定的可行性。