交通标志识别研究综述

随着社会经济的发展,我国的道路交通系统发展迅速,人们生活变得便利的同时,也随之带来了相应的安全隐患。道路交通识别系统为上述问题提供了一种解决方法,因此受到学者们的广泛关注。TSR通过安装在机动车上的摄像机提取自然场景图像,系统会对图像进行交通标志检测与识别,最后将识别结果告知驾驶员,以提高交通运行速率,降低交通事故的发生。本文对多年来各位学者的研究结果加以总结得出结论,如何有效利用交通标志的多种特征、融合线性以及非线性子空间特征提取方法的优势,研究出具有高鲁棒性和高实时性的交通标志识别方法,将是今后的主要发展方向。

DST-S^(2)C:融合槽位关联和语义关联的任务型对话系统状态跟踪模型

任务型对话系统是当前自然语言处理领域的研究热点,对话状态跟踪作为任务型对话系统的核心模块,其主要任务是维护对话的上下文信息并以特定的状态形式展现。目前基于多领域的任务型对话系统由于对话场景复杂,导致对话状态难以跟踪,预测精度不高。该文提出一种融合槽位关联和语义关联的状态跟踪模型DST-S^(2)C(Dialogue State Tracking with Slot Connection and Semantic Connection)。该模型将槽位构建成多关系图,并利用层级图注意力网络对槽位关系进行建模,提取融合多种槽位关联信息的槽位向量。同时,在槽门机制中加入词级语义相似度向量作为增强特征,获得对话上下文与槽位的局部语义信息,提高槽门机制的预测精度。实验表明,相较于基线模型,DST-S2C在MultiWOZ 2.1数据集上,联合准确率和槽位准确率分别提升了1.12%和0.39%。

基于颜色空间和模板匹配的交通标志检测方法

交通标志检测技术是交通标志识别系统的重要前提和基础。由于背景的复杂性,在进行颜色分割时部分区域可能会受到干扰,为交通标志的检测带来困难。文中利用HSV颜色空间和RGB颜色空间对不同颜色的交通标志进行粗检测,标记不同的值实现ROI分割。然后利用模板匹配的方法对交通标志进行处理,使用模板在ROI区域上滑动,得到模板相似度的最大值,以此来实现检测过程。实验结果表明该方法能获得较好的检测结果。

交通标志检测研究综述

道路交通问题日益严峻,智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)应运而生。交通标志识别系统(Traffic Sign Recognition,TSR)是ITS的重要组成部分。TSR分为交通标志检测与识别两部分,检测效率的提高使得TSR整体性能提升,以达到提高交通运行速率,降低交通事故的发生。本文主要介绍交通标志检测部分,总结了国内外自上世纪70年代至今的研究成果,其中用到的方法包括了颜色检测、形状检测、神经网络等。并简要叙述了技术理论和难点,最后对交通标志检测方法现状进行总结及展望。

初中美术绘画转型期教学的思考

学生进入初中后,随着年龄的增长,对于美术的理解、事物的把握与认知、表现能力也随之提高,教师有必要给予他们及时正确的指导,让他们逐步脱离符号或象征式的儿童画阶段,向他们渗透素描知识,使用循序渐进、由易到难的教学方法,顺利渡过转型期。