基于YUV颜色空间码本模型的水下运动目标检测

水下是1个复杂的动态场景,会受到光照、水波和倒影等影响,同时考虑到水下视频智能监控的实时性的要求,由此该文提出了1种快速有效的运动目标检测算法——基于YUV颜色空间的码本模型。经典的码本模型算法已经能够快速有效的提取出运动目标,但由于该算法在RGB颜色空间下根据颜色扭曲度和亮度范围对每个像素建立码本,计算复杂,运算时间较长,对水波、气泡的抑制较弱,同时无法对阴影进行有效的清除。该文提出的算法根据阴影只改变亮度,对色度影响较小的特点,以及YUV颜色空间的亮度和色度的分离特性,在YUV颜色空间下改进颜色扭曲度和亮度范围的评价方法,然后对视频图像序列建立码本模型。实验表明通过对码本模型算法的改进,对于水下场景,该文算法能够更加完整的提取出运动目标,对阴影、气泡、水波都有较好的抑制,同时算法的实时性也有了很大的提高。     

建设工程施工合同领域本体开发方法及其构建

近年来,合同风险智能化审查日益受到关注,而本体技术可以形式化地表达施工合同中的关键概念及其相关关系,可为合同风险智能化审查提供知识基础。为此,在梳理骨架法、五步循环法、七步法各自优缺点的基础上,针对施工合同知识专业性、综合性的特点,提出了一种建设工程合同领域本体开发方法——八步循环法,并以《建设工程施工合同(示范文本)》为依据,采用Protégé构建了施工合同领域本体,包含行为人等7个术语大类及其相关关系。该本体可实现施工合同知识的组织、分享和有价值的利用,可以作为进一步实现施工合同风险智能化审查的基础。     

基于NLP技术的建设工程合同风险智能检测框架研究

基于建设工程合同风险智能检测的研究背景,梳理合同风险检测与关键工具NLP技术的概念,总结NLP在合同风险中的研究与应用现状.构建基于NLP技术的建设工程合同风险智能检测框架,实现合同条款完整性和合理合法性的智能检测,为合同风险检测智能化发展提供技术途径.