车载激光点云道路标线分类提取方法

利用车载激光道路点云提取道路标线的难度较大。针对此问题,文章采用一种改进的基于点云特征图像的道路标线分类提取方法。首先将道路点云投影生成点云特征图像,通过结合图像梯度分析、图像二值化和连通域分析等操作,进一步进行道路标线像素提取;然后反投影到三维点云后,利用高斯混合模型对道路标线精细优化,从而提取出完整的道路标线点云;最后通过模板匹配分类,对道路标线点云进行分类提取。实验结果表明,该方法对不同道路环境下道路标线提取的准确度、完整度以及综合评价都超过90%。

基于复合结构的知识库分类体系匹配方法

近年来,分类体系匹配由于其在知识库构建和融合等方面的广泛应用,已成为国内外工业界和学术界的研究热点.然而,随着网络大数据的不断发展,分类体系变得越来越庞大和复杂,构造一种通用有效的分类体系匹配器以适应大规模、异构分类体系匹配的扩展性仍然面临很大的挑战.为此,提出了一种基于复合结构的分类体系匹配方法 BiMWM,该方法利用分类体系中分类的复合结构信息:微观结构和宏观结构,将分类体系匹配问题转化为二部图上的优化问题进行求解.首先,创建赋权的二部图建模分类体系之间候选的匹配类对关系;然后,通过计算二部图上的最大权匹配剪枝选择最优的分类体系的匹配类对.BiMWM方法可以在多项式时间内为2个分类体系产生最优匹配.实验结果表明:与当前先进的基准方法相比,该方法能够有效提升大规模、异构分类体系匹配的性能.

基于多元模糊推理的空间分类匹配模型研究

空间分类匹配是智能GIS研究领域的热点问题,具有重要的理论和实践意义。本文深入分析了现有匹配技术的不足,提出了基于模糊推理规则进行空间分类匹配的通用算法框架,并重点解决了指标集的"模糊隶属度"转化问题,对其正确性和实用性在ArcGIS 9.3平台上进行了验证。

结合自适应梯度分类匹配的改进Criminisi图像修复算法

传统Criminisi修复算法优先权不合理且不能自适应计算,易导致错误填充和纹理延伸问题,而在更新已知区域全局匹配,不仅提高了时间复杂度也降低了匹配准度,而对搜索空间添加阈值限制则会降低修复质量.针对以上问题,提出一种自适应梯度分类匹配的改进Criminisi修复算法.所提方法首先将图像初始已知区域像素按梯度直方图自适应地划分为平滑、纹理和边缘3种类型;其次结合自适应块分类优先权函数来克服纹理延伸问题;最后由梯度估计待修补块类型和自适应块大小函数来保证待修补块只在初始已知区域对应大小类型块中匹配来提高匹配效率和避免使用新增已知区域.实验表明所提方法较好克服了纹理延伸和时间复杂度高等问题并提高了修复质量.

基于MAC帧分类匹配的WLAN入侵检测

在研究WLAN入侵检测技术的基础上,给出一种基于数据链路层的无线局域网入侵检测方法。该方法使用协议分析技术,采用MAC帧分类的方法匹配入侵特征,实现对WLAN的入侵检测。

基于Cocos2d-x框架的分类匹配算法的游戏实现

随着智能手机用户的迅速增长,新的手机时代已悄然来临。文章是针对国内现有及潜在的智能手机用户,通过实现连连看小游戏的分类匹配算法来探讨游戏的开发。文章注重讨论算法的实现。

基于粒子群优化算法的雷达目标相关匹配识别

粒子群优化算法易实现,鲁棒性强,对复杂线性和非线性问题均具有较强的寻优能力,是一种高性能智能优化算法。文中采用高分辨率一维距离像和宽带去极化系数作为目标特征矢量,基于相关匹配算法设计分类器,并针对相关匹配算法计算量过于庞大的问题,引入粒子群算法对分类器搜索最大相关匹配系数的过程进行优化,极大地提高了分类器的性能和效率。

分层提取匹配印刷电路板元器件缺陷检测

文中提出了一种基于数学形态学与种子填充相结合的分层提取匹配算法,检测印刷电路板(PCB)中的贴片电阻和电容丢失与立碑、集成电路(IC)芯片丢失与极性错误等缺陷。算法分为PCB图像预处理、分层提取、模板分类匹配3部分。算法的关键在于消除无关信息干扰并通过种子填充算法对各类元器件进行分层提取,然后将不同元器件分别进行基于单链表的模板分类匹配。本算法在检测长度为19 cm、宽度为13.5 cm的PCB样本时,在确保精度为0.1 mm以上的情况下最快检测速度可以达到2 s/块。

车载激光点云中道路路灯提取方法

针对道路环境中路灯的提取,提出一种车载激光点云中路灯提取方法。该方法首先对原始点云建立三维格网索引,分析灯杆在二维投影平面中的圆弧形态以及在三维空间中的柱状形态,提取杆目标;然后根据树木与路灯上部点云三维形态的差异去除树木,提取候选路灯;最后,建立路灯灯头模板库,通过模板匹配精确去除交通信号灯和交通标志牌等,实现路灯的准确提取。实验证明,该方法可以有效提取实际道路环境中的不同路灯,提取准确率和召回率分别达到94.01%和89.47%,且不需要辅助数据,具有较强的适用性。数据处理效率较现有同类方法有大幅提高。

中成药大黄蛰虫丸的宏条形码基原鉴定

[目的]探索应用宏条形码方法进行复方中成药基原鉴定分析的可行性。[方法]磁珠法提取中药大黄蛰虫丸DNA,以16S、trnL及Mini-barcode为靶标进行荧光定量PCR。产物经克隆测序拼接后,经BLASTn比对,用MEGAN软件进行分类单元解析,对虻虫来源序列应用MEGA软件进行遗传分析。[结果]从23条单克隆测序结果中解析到蛴螬、虻虫、甘草及桃仁或苦杏仁等中药成分,对虻虫6条序列分析,显示其源于3组遗传差异较显著的个体。[结论]宏条形码技术可用于中成药成分的鉴定,可作为中成药质量评价的潜在工具。

NAND型闪存大容量图像存储器无效块管理

针对NAND型闪存大容量图像存储器存在无效块的问题,提出了一种无效块快速检测与管理算法.在分析闪存写入无效块和非写入无效块的基础上,采用基于CAM的无效块信息分类匹配检测机制.闪存在擦除、写入和读取操作过程中采用CAM和SRAM匹配检测无效块,并存储新增长无效块.另外高速图像写入闪存过程中,提出了基于SRAM数据备份的方法,防止图像数据存储错误.通过搭建基于FPGA的闪存图像存储器硬件平台,实验证明该算法能够在5个系统时钟周期内匹配无效块,能够在3个系统时钟周期内存储新增无效块,能够匹配连续无效块信息,并实现数据备份.

基于云计算的分布式通信电源控制系统研究

通信基站中的电源系统大多以一种分布式的状态存在,其运行数据繁多而复杂,因此应用云计算平台来进行电源系统的数据管理是一种良好的策略。在设计通信电源云计算平台的基础上,采取数据分类匹配的方法对数据进行预处理,以减少云平台的数据冗余,从而达到提高电源系统数据管理效率的目的。

票据OCR系统的设计与实现

票据OCR系统可广泛适用于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描、识别及电子存储。本文设计的票据OCR系统在图像预处理部分采用了灰度分段线性拉伸、二值化、滤波去噪等处理;在特征提取中设计了字符投影特征和小波变换相结合的特征提取方法;在模板匹配时,利用小波变换的高频系数和低频系数进行了分类多模板匹配。并通过对照实验对设计的有效性进行了证明。

基于新双模融合算法的情感检测系统

针对传统的分类器融合存在的诸多问题,提高情感检测正确率,采用双模态(音频、视频)参数提取,选择差异性强的组合小波神经网络(MWNN)与混合高斯模型(GMMs)分类器.在语音韵律、音质特征与人脸几何特征提取后,对提取后的特征用主元分析法(PCA)进行降维,对分类器进行匹配化输出,最后引入GA算法来搜索最优的融合系数向量,充分发挥各分类器本身对特定情感的敏感特性.实验证明,与传统的融合算法相比,经匹配化的GA融合算法将识别率提高了4%～10%,具有更高的识别率与更强的泛化能力.

基于车载扫描技术的路灯提取方法研究

为了提高基于车载点云数据的路灯提取召回率与准确度,本文提出了一种新的路灯提取方法。首先,构建三维格网索引,通过分析杆状物点云二、三维形态进行杆目标提取;其次,利用行道树与路灯在上部点云的形态差异将杆目标中的行道树剔除;最后,使用构建的路灯模板库对候选路灯进行匹配,剔除候选路灯中包含的交通牌、信号灯等,精确提取路灯。试验结果表明,新的路灯提取方法可以自适应提取道路点云数据中的路灯,提取结果的召回率与准确率分别达到了89.17%和93.90%,无需其他辅助数据,使用该方法可以准确提取路灯。

稀疏表示的手掌图像识别研究

针对手掌位置、光照、采集设备等外界因素会影响掌纹图像的识别率以及传统稀疏重构的分类方法计算复杂度高的问题。提出融合双向二维主成分分析((2D)2PCA)与压缩感知的掌纹识别方法,将L1范数最小化重构算法替换成分类正交匹配追踪(COMP)算法,以降低复杂度。首先利用双向二维主成分分析对掌纹图像行列两个方向进行降维,提取特征矩阵,做为压缩感知算法的过完备字典。然后通过分类正交匹配追踪算法(COMP)求解图像在过完备字典上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构每个图像。最后求得测试图像与各类重构图像的最小残差得出分类结果。基于北京交通大学掌纹库的实验结果表明,主成分分析与压缩感知方法可有效降低计算复杂度,对于光照不均匀和有位置变化的掌纹具有一定的鲁棒性,具有良好的掌纹识别性能,可以得到较高的掌纹识别率。

彝文网页敏感信息监测系统的研究

为解决互联网上彝文内容安全的问题,提出了一种互联网彝文内容安全检测过滤系统。通过对彝文字词组合形式和基本特点的深入研究,主要包括彝文的预处理、彝文字词的分解、词条的的字典排序、字词的频度统计等。本文还对安全检测过滤系统的框架进行了描述,并针对彝文编码、彝文分词方法等问题进行了讨论,提出了彝文编码的判定转换方法以及格语法与词典相结合的彝文分词方法。

单芯片算法搜索引擎

赛普拉斯半导体公司(Cypress)近日宣布已开始向客户提供Sahasra 50000网络搜索引擎(NSE)样片，这是业界首款单芯片算法搜索引擎。该新型器件提供了面向最长前缀匹配(LPM)和精确匹配包分类应用的超群价格／性能比，尤其对于采用或许并不经济的传统解决方案的大容量转发应用(100万和100万条以上)效果尤为突出。

特大城市社区分类治理:理论框架与实践应用

社区分类治理是推进特大城市精细化治理、提升城市基层治理效率的重要进路。借鉴新制度经济学的治理机制理论,尝试构建一个应用于特大城市社区治理的"分类—匹配"框架:以"社会交往度"和"资源活跃度"两个维度作为分类标准划分特大城市中的社区类型;根据治理参与主体关系区分权威整合、专业介入、社会扩展、自我成长等不同的治理路径;以提升特大城市社区治理有效性为导向,将社区类型与治理路径进行匹配,并选配适当的治理方式方法。以实践应用为面向,利用北京、上海、南京、苏州等城市的5个社区治理案例,进一步展示特大城市社区分类治理的具体做法及其效果,并从树立社区分类治理意识、运用社区"分类—匹配"工具、积累社区治理资源、融合科技手段为社区赋能等方面提出政策建议。

基于稀疏表示和HOG特征的掌纹识别方法

针对掌纹识别过程中,采集图象易受到外界光照等物理因素的影响,传统重构方法中稀疏表示算法计算复杂度高等缺陷,提出基于稀疏表示(SR)和梯度方向直方图(HOG)特征的掌纹识别方法,将分类正交匹配追踪算法(COMP)稀疏表示方法与HOG特征相融合,以降低复杂度。该算法首先利用HOG算法提取掌纹训练与测试样本图像的特征矩阵,将训练样本图像的HOG特征矩阵作为稀疏表示的过完备字典;然后运用COMP算法求解掌纹图像在过完备字典上的稀疏表示,将所得的最佳稀疏表示系数对测试图像进行重构;最后通过计算测试样本图像HOG特征矩阵与得到的每类重构图像最小残差的数值确定图像的类别。实验结果表明,该方法有效地降低了计算的复杂度,具有良好的掌纹识别性能。