基于马尔可夫随机场的嘴唇特征提取方法*

讨论了基于马尔可夫随机场(MRF)模型的融合颜色和边缘信息的嘴唇特征提取方法.首先进行嘴唇区域检测,再结合嘴唇形状特点建立了基于MRF的嘴唇图像分割模型,构造相应的能量函数,并采用改进的最高置信度优先(HCF)算法求解能量函数的最优解,得到图像标记场,进而提取出嘴唇轮廓.结合人脸结构信息,提出了融合鼻孔角度信息的嘴唇特征点提取方法.实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性.     

民航机场应急救援管理系统的设计与实现

为了及时高效地组织救援,减少突发事件对机场正常运营的影响,降低救援成本,提出了一个民航机场应急救援管理系统的设计方案,用于航空服务保障、进行指挥、调度、应急救援、处置突发事件等,以满足民航机场的应急救援管理的需求。该系统基于GIS的ArcGIS Engine开发包,采用C/S模式,实现了机场应急预警、预方案管理、应急事件指挥、模拟演练等功能。民航机场应急救援管理系统应用后,即可以更合理的管理应急方案文书,减少应急事件发生后的反应时间,也可以有效协助应急部门进行事件演练或现场指挥。     

融合高阶多尺度特征的路面裂缝图像分割算法

针对裂缝图像的光照不均匀、斑马线等复杂背景使得传统的裂缝图像分割算法容易丢失细微及末梢裂缝等问题,本文提出了一种基于泰勒级数和多尺度特征的裂缝图像分割算法.首先,采用瑞利和高斯分布构成的有限混合模型对裂缝背景和目标进行建模,并使用期望最大化算法求解混合模型的参数;然后,通过泰勒级数的展开式描述裂缝的梯度方向,利用尺度变换构造裂缝图像的高阶多尺度特征;最后,将灰度有限混合模型和裂缝高阶多尺度特征融合到马尔科夫随机场模型,通过条件迭代算法优化求解裂缝标号场最大后验概率来实现图像分割.性能测试和不同算法对比分析实验表明,本文算法在保证裂缝几何参数不变的前提下能够抑制非裂缝目标并保留低对比度、细微和末梢裂缝,分割准确率达到85.93%、灵敏度达63.87%,衡量指标优于其他算法.     

改进的无单元Galerkin方法在机场复合道面中的应用

运用改进的无单元Galerkin（Improved Element Free Galerkin,IEFG）方法计算机场复合道面的位移和应力,分析不同的节点数量和影响域比例参数对计算结果的影响.结果表明：节点数在4 000以上、影响域比例参数取2.5~3.5时计算结果较好;IEFG方法比无单元Galerkin(Element Free Galerkin,EFG)方法的精度更高,计算速度更快.计算结果可为机场道面设计提供参考.     

基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法

针对目前机场远端行李运输目的地编码车系统未对流量进行规划而造成的资源浪费现状,提出了一种基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法。该方法首先基于图论建立了DCVS静态网络模型,接着根据系统在特定时间段的流量需求,采用最大流最小时间动态流量分析和规划算法对DCVS资源进行动态调度。实验结果显示,该方法可以在很短的时间内完成对DCVS流量的整体分析和规划,实现远端行李运输任务的可行性预测,从而为DCVS资源的控制提供有效的参考依据。     

基于组态的机场散货物流仿真系统设计与实现

结合机场散货物流现场实际情况和使用要求,采用组态技术开发了仿真系统。该系统应用遗传算法来合理分配货位地址,在使用组态软件建立仿真模型和数据字典的基础上,模拟了机场自动化立体仓库的作业过程,并设计了仿真动画、通讯和数据库接口等功能模块,最后进行了比较完善的测试,取得了满意的效果。该系统用于相关工程项目的开发和现场培训,可有效缩短工程周期,减少对生产运营造成的冲击,降低成本。     

基于条件随机场的中医临床病历命名实体抽取

中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数据(以中文字为特征)与4类特征模版,将条件随机场(CRF)、隐马尔科夫模型(HMM)和最大熵马尔科夫模型(MEMM)用于中医病历命名实体抽取的实验,并进行比较分析。结果表明,结合合适的特征模版,CRF命名实体抽取方法取得了较好的性能,F1值的症状达到0.80,疾病名称达到0.74,诱因0.74。与HMM和MEMM相比,CRF有最高的准确率和召回率,是一种较为适用的中医临床病历命名实体抽取方法。     

哈萨克语“v+n+n”格式的歧义消解

通过研究大量包含歧义的短语实例,分析计算机处理过程中遇到的短语结构边界判定的歧义问题。针对"v+n+n"这种常见的歧义格式,采用条件随机场模型进行消歧。结合哈萨克语的语言特点,提出基于哈萨克语词尾的类别及位置信息来构建特征模板的方法。以新疆日报(哈语版)2008年30天的数据统计为实验语料,加入消歧策略后名词短语和动词短语的识别准确率分别达到87.23%和97.46%;召回率分别达到80.12%和95.80%。实验结果表明,将提取出的特征引入到条件随机场模型后,系统的准确率、召回率和F值均有所提高。     

基于条件随机场的藏语自动分词方法研究与实现

藏语自动分词是藏语信息处理的基础性关键问题,而紧缩词识别是藏语分词中的重点和难点。目前公开的紧缩词识别方法都是基于规则的方法,需要词库支持。该文提出了一种基于条件随机场的紧缩词识别方法,并在此基础上实现了基于条件随机场的藏语自动分词系统。实验结果表明,基于条件随机场的紧缩词识别方法快速、有效,而且可以方便地与分词模块相结合,显著提高了藏语分词的效果。     

改进SSD的机场场面多尺度目标检测算法

针对现有基于深度学习的通用目标检测方法对机场场面环境目标尺度差别大,特别是小目标难以检测到的问题,提出了一个基于SSD算法并结合特征金字塔融合网络的多尺度目标检测算法.该算法采用了更深的ResNet-50作为骨干网络,并单独设计了六层额外特征层.使用特征金字塔网络进行特征融合,以获得更鲁棒的语义信息.使用Soft-NM...