地图信息识别与提取技术的研究与实践

地图信息识别与提取技术的研究与实践ＴＨＥＳＴＵＤＹＡＮＤＰＲＡＣＴＩＳＥＯＮＴＨＥＴＥＣＨＮＩＣＯＦＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＡＮＤＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＯＦＭＡＰＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ郝向阳（郑州测绘学院，郑州，４５００５２）在建立地理信息系统和各种地图...

基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 .实验结果表明 。

爆破震动信号的特征提取及识别技术研究

本文采用传统的频谱分析方法和小波多分辨分析技术 ,对几种典型的爆破震动信号进行了分析 ,并将爆破震动信号与其它振动信号在j =1～ 6尺度上进行了小波分解后的对比研究。通过本文有针对性的分析 ,发现距爆源较远的振动信号在j=6尺度下的小波变换分量具有初始振动向上的特征 ,同时信号能量也主要集中在这一尺度下的小波分解分量上 ,而距爆源较近的震动信号能量主要集中在j =4尺度上。

地图上街区式居民地的识别与提取

在建立ＧＩＳ的过程中，从现有的各种比例尺的地形图上获取地理信息是必不可少的工作。街区式居民地是基本比例尺地形图上最主要的地物要素类别之一，在地图二值图象的基础上，根据带晕线多边形的结构特征，利用一系列图象变换技术，首次成功地实现了街区式居民地的自动识别与提取。提出并实现了用于带晕线类多边形影像分割的４方向ＲＬＳ变换方法，详细讨论了收缩变换、扩张变换、细化、开图形删除和带晕线类多边形的识别等算法。实验表明，利用文Ｋ所述方法进行街区居民地识别与提取的正确率可达９６％左右。

用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别技术

针对目前电力系统窃电趋势不容乐观的现象,急需提升大数据反窃电水准,构建反窃电的智能识别模型,进而实现对不同窃电事件的精准分类与预测。面对如此严峻的形势,本文采用基于双向长短时记忆神经网络(Bi LSTM)的滑动窗方法对用户日电量的变化特征进行提取分析,识别异常用电行为。将用户用电信息导入训练好的模型进行分析,实现基于用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别。随着科技的不断发展,窃电手段愈发隐蔽,窃电量也越来越大,对我国电力行业造成了严重不利影响。

浙江海域TM数据海岛信息识别提取

为了查清浙江省海岛的数量、地理位置、形态、面积、以及开发利用现状,我们开展了“浙江省海岛资源遥感大调查”。利用TM卫星数据,经计算机图像处理。对海岛位置、形态、面积、岸线长度进行计算机识别与量算。本文重点介绍系统开发功能和基于轮廓特征的建模方法以及图像与模型匹配的海岛识别方法。

多生理信号信息融合技术的情绪识别发展

近年来,焦虑、抑郁症的发生率大幅增加,有效识别情绪并对负面情绪进行及时干预和排解显得尤为必要。现阶段情绪识别的研究主要有针对非生理信号和生理信号的识别。其中,生理信号采集的数据更为客观。随着便携式、可穿戴设备的快速发展,基于生理信号的情绪识别显示出广阔的应用前景。由于利用单一生理信号对情绪分类准确率的提升陷入了瓶颈,不少学者开始研究融合多种生理信号进行情绪识别。本文从基于生理信号的情绪识别、信息融合、分类等方面,梳理了近年来多生理信号在情绪识别领域的发展进程和研究现状,并归纳总结了目前存在的主要问题和挑战。

利用多源信息进行三维地质成像的信息提取技术

阐述了利用包括遥感、航放、重力。

人脸识别系统技术分析

随着科技的不断发展与进步,人脸识别技术已经成为生物识别领域中的重要分支,被广泛应用于安全监控、身份认证、人机交互等领域。本文将对人脸识别系统的技术进行分析,包括人脸预处理、深度特征提取、训练损失设计、人脸匹配等环节,并探讨当前人脸识别系统所面临的技术挑战以及未来发展方向。

面向水声探测识别的小目标特征提取研究进展

在水下防御的决策过程中,对蛙人、潜航器等入侵小目标的类别辨识直接关系到指挥控制系统对人员和武器的分配,并影响战斗走势。介绍了蛙人探测声呐研制进展、水下小目标探测识别框架。围绕特征提取这一关键技术,分别述评了回波类和噪声类的常见特征。分析了该领域面临的挑战,并展望了可行的研究方向。

新媒体时代数字图像技术在木材科学中的应用——评《基于计算机数字图像处理技术木材表面纹理特征提取和分类识别方法》

图像是人类视觉对于物体或事物在系统中进行初步的识别后所形成的最终印象,是人类认识世界及人类本身的重要源泉。随数字化时代的到来,为了能够及时得到快捷并且清晰度较高、不失真等图像,借助现代化技术,数字图像处理技术应运而生。再现性、适用范围广、高效、灵活是数字图像技术最显著的应用优势。数字图像技术特点十分显著,目前在各行各业中发挥着至关重要的作用。

植被信息提取技术研究进展

植被信息提取是采用遥感技术实现植被的数字识别和动态监测,是遥感技术的重要应用之一。经过查阅相关文献,回顾了国内外对于植被信息提取的几种方法,对监督分类、面向对象分类、决策树分类、光谱角及光谱信息散度混合法、模糊数学分类、人工神经网络法和面向对象的最邻近分类等方法各自的优势和存在的问题进行了分析,展望了未来植被信息提取遥感技术,为未来提高植被信息精确识别提供新的研究思路。

基于计算机技术的模糊图像特征提取和分类识别技术研究

图像在拍摄过程中如果存在模糊图像,不仅无法准确提取模糊图像的特征,也无法分类识别图像,为此进行基于计算机技术的模糊图像特征提取和分类识别技术研究。该方法根据模糊图像特征提取准则分析模糊图像特征极值区域,进而提取模糊图像特征,然后针对已经提取的模糊图像特征,分类识别模糊图像。实验证明,基于计算机技术的模糊图像特征提取和分类识别技术,可以根据提取到的图像特征轻松识别图像。

水声目标识别技术现状与发展

水声目标识别技术,作为水下电子战和声呐系统的核心能力之一,它的成功运用在现代战争中显得至关重要。这项技术不仅是提升水下装备智能化水平的关键步骤,而且在维护国家安全和海洋权益方面也发挥着不可替代的作用。然而,海洋环境的多样性和复杂性给水声目标的识别带来了巨大挑战。海流、潮汐以及各种自然因素都会对水下传感器产生影响,从而影响到目标识别系统的性能稳定性。随着科技的进步,越来越多的研究人员致力于提高水声目标识别的准确性和效率。其中,特征提取和分类识别这两个关键技术尤其受到重视。特征提取要求能够从复杂多变的水声信号中提取出有价值的信息,而分类识别则需要将这些特征与已知目标或其他未知目标的模式相匹配。由于实际应用中的数据通常是非结构化且含有噪声的,如何有效选择并处理这些特征,同时实现高效的分类和辨识,成为了当前水下目标识别研究领域的一个热点问题。本文旨在对水声目标的概念进行深入分析,阐述其在军事上的重要性和实际应用价值。

基于遥感技术的森林树种识别及研究进展

树种的遥感识别在资源调查过程中具有重要的应用价值,基于此本文对目前利用遥感技术进行森林树种识别的相关研究进行了综述。本文首先介绍了遥感数据的类型和获取方法,包括航空遥感和卫星遥感。然后,详细探讨了基于光谱特征、纹理特征和结构特征的森林树种识别方法和算法,并介绍了多特征融合的研究进展。研究结果显示,基于遥感技术的森林树种识别取得了显著进展。借助光谱、纹理和结构特征的综合利用,识别算法在准确性和效率方面都有了明显提升。此外,多特征融合方法的应用进一步提高了识别精度。在应用方面,森林树种识别技术在生态环境保护和资源管理中发挥了重要作用,为森林监测、病虫害防治和植被恢复提供了有效手段。

基于视觉技术的3D物体表面信息识别检测系统

针对目前市场上销售的复印机无法提示复印原件遗留所带来的生活困难,提出了一种基于视觉技术的3D物体表面信息识别检测系统。利用阈值与梯度分析、图像增强技术结合FOV视场内定位产品读取3D物体表面信息,进行检测。使用空间模板进行图像处理,去除图像噪声并保留图像的特征信息。通过对不同的3D物体表面信息分析,实现了对不同物体表面信息的识别。通过对不同物体的表面信息成功地进行信息识别检测试验,表明该系统能很好地识别出3D物体表面信息,具有较大的学术研究价值和应用推广价值。

用分子识别技术（MRT）从氰化浸出液中选择性提取回收金

MRT提金工艺出现是离子交换技术的一大进步。由于采用特殊设计的配体，如大环配体，MRT提金技术具有很高的选择性。这些配体化学结合到硅胶或聚合物骨架（固体支撑物或载体）上，或者在带有选择性离子的自由配合物上。MRT工艺过程完成常常不通过离子交换。固相系统由化学结合的配体材料组成，商业名字SuperLig，装塞成固定床柱。床柱能制造成装有滑道的模块，以便能够完全连续自动操作。SuperLig产品使用寿命长，常常能用于数百次或数千次工艺循环。与离子交换树脂比较，MRT产品提取金速度快，选择性高．更容易洗提，也不需要再生。与同样效能技术比较．

《多光谱遥感蚀变信息检测与提取技术》

遥感技术是20世纪60年代发展起来的一种对地观测综合性技术。遥感信息提取技术是遥感技术体系的重要组成部分,经过几十年的发展,研究出了许多行之有效的方法,如多元统计分析、比值运算、主成分分析、HSI变换、图像掩膜'边缘提取、滤波处理、模式识别、密度分割、小波变换、神经网络、遗传算法等。近年来,一些主要应用于高光谱或甚多谱段数据的信息处理方法。

《多光谱遥感蚀变信息检测与提取技术》

遥感技术是20世纪60年代发展起来的一种对地观测综合性技术。遥感信息提取技术是遥感技术体系的重要组成部分,经过几十年的发展,研究出了许多行之有效的方法,如多元统计分析、比值运算、主成分分析、HSI变换、图像掩膜'边缘提取、滤波处理、模式识别、密度分割、小波变换、神经网络、遗传算法等。近年来,一些主要应用于高光谱或甚多谱段数据的信息处理方法。