基于动态自动提取模板的实时口播帧检测方法

提出了一种新的口播帧检测方法,该方法具有模板动态提取功能,并依据新闻节目播出特点,实现了从双人口播帧模板中提取单人口播帧模板。在匹配算法上,采取了分阶段匹配方法,提高了检测效率。该口播帧检测方法在通用性、实时性和准确性等方面均具有较显著的优点。

基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法

传统基于规则的日志解析方法针对每类日志需单独编写规则,且随着系统更新,出现新的日志模式时,需人工再次干预;基于深度学习的日志解析方法虽准确率高,但计算复杂度高。为解决日志解析方法人力成本和计算复杂度高的问题,文中提出一种基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法,该方法由初始规则集生成、词模式规则应用、潜在错误样本发掘三个部分构成。首先,原始日志基于自适应随机抽样获取彼此间相似度较低的代表性日志;然后,基于专家反馈提取初始词模式规则集,在词模式规则应用模块对原始日志进行处理并提取日志模板;最后,在潜在错误样本发掘模块检查生成的日志模板聚类,发现潜在的错误分类样本并对其进行规则集更新。经过实验验证,在16个公开日志数据集上,文中方法的平均准确度达到97.8%,与基于深度学习的日志解析算法准确度基本持平;在计算效率方面,文中方法的单线程解析速度达到每秒20000条,且随着可用内核数量的增加,性能持续提升,满足系统日志的故障诊断和安全分析需求。

基于大规模网络日志的模板提取研究

针对直接从大型网络日志中提取网络事件困难的问题,提出了基于大规模网络日志的模板提取方法。该方法可将海量的、原始的网络日志主动转换为日志模板,从而为了解网络事件的根因和预防网络故障的发生提供重要的前期准备。首先分析日志的结构,将日志中的词划分为模板词和参数词两类;然后从3个不同的角度切入,分别对日志进行模板提取研究;最后使用互联网公司中的实际生产数据,采用Rand_index方法来评估3种提取方法的准确有效性。结果表明,在从服务集群中收集来的4种不同消息类型中,基于标签识别树模型提取到的日志模板的平均准确率达到99.57%,高于基于统计模板提取模型和基于在线提取模板模型的准确率。

基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别

模板提取技术的空白使绝大部分高效的模板匹配算法建立在人工提取模板的基础上,人工提取模板的缺陷必将在识别过程中逐级传播,从而降低图像识别的准确度与稳定性,最终影响到基于遥感图像的交通状态辨识效果.文中针对模板匹配图像识别方法中的模板提取问题,提出了一种基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别方法,并利用数学推导论证了自反馈模板提取方法的正确性,以Matlab软件为平台完成了多个路段车辆高分辨率对地遥感图像的识别和交通流的辨识.对多个路段高分辨率图像识别结果的分析验证了文中方法的可行性和有效性.

基于模板提取的信号分选算法研究

常规分选算法对频率、脉宽和方位较为接近的密集信号难以取得准确的分选结果,针对信号分选在复杂电磁环境下存在的错批和漏批问题,提出了一种基于模板提取的信号分选算法。算法的核心思想是利用信号脉冲时间序列的相关性提取信号的特征序列,克服了传统信号分选算法对脉冲频率、脉宽和方位参数的依赖。仿真和实际数据验证表明,该方法可提高在复杂电磁环境下的信号分选能力。

红外小目标的模板提取及检测技术研究

提出了一种基于特定目标形状模板的红外小目标检测算法。该方法首先通过低通滤波、背景差分法以及高通滤波得到小目标模板。然后,利用目标模板与红外序列的卷积运算,获取一个较为精确的背景图形。最后,通过利用背景差分法,得到最终的红外小目标图像。计算机仿真结果表明,该方法能够较好的检测出小目标,算法步骤简单且易于实现,在改善图像质量、提高图像信杂比增益等方面具有良好的性能。

基于电力系统日志的模板提取研究

针对运维人员难以从海量电力系统日志中提取关键信息的问题,提出基于电力系统日志的模板提取方法。该方法能快速从海量电力系统日志中提取日志模板,为运维人员预防和检测电力系统故障提供重要的前期准备。首先根据电力系统日志特征,将日志分解为消息头、消息体和特殊符号;然后从2个不同角度切入,研究2种不同的模板提取模型;最后使用真实的电力系统日志,采用Rand_index方法评估2种模型的准确性。结果表明,在从电力系统日志选取的4种不同类型日志中,基于FT-tree(Frequent Template Tree,频率模板树)的模板提取模型平均准确率达到91.7%,高于基于Jaccard系数模板提取模型的准确率。

集成电路模板提取算法综述

数据通路型集成电路中存在着高度的规律性，利用其规律性可以实现规则的布图以提高芯片的性能。该文介绍了基于图论的集成电路模板提取算法的研究进展情况，给出了TREE、SPOG和FAN等典型模板提取算法的思想，综合分析了各算法的优缺点及其适用情况，总结并比较了模板提取算法的一些重要性质，并对未来模板提取技术作了一下展望。

复合型日志的模板提取方法

为了解决目前复合型日志无法被模板提取算法正确解析的问题,设计新的模板提取算法CLEA来处理复合型日志的模板提取.该算法使用符号将所有日志划分为集群,基于Drain模板提取算法提取每个集群各自的日志模板,存储并缓存模板提取结果,在更新集群的同时更新缓存的模板;将差异度计算引入简单共有词算法中,增强简单共有词算法对模板中不同词语的敏感度,计算模板之间的相似度;设计BMerge算法,利用该算法对相似度大于阈值的模板进行合并,获取并输出合并日志作为最终结果.在相似度算法中引入差异度计算,增强算法对模板中不同词语的敏感度,并设计BMerge算法对模板进行合并,输出无损日志作为结果.所提方法适用于处理复合型日志,且正确率较高.

FME制作元数据的关键技术

在数字测绘产品中,一个标准而规范的元数据库能够更好的实现信息资源的有效管理和共享。目前的元数据生产方式多种多样,操作步骤繁杂、生产效率低下。结合目前的生产方式,提出了一种新的元数据制作方法,该方法可应用于所有数字测绘产品的元数据制作。以数字地形图元数据制作为例,通过编写FME元数据提取模板,从元数据的概念、制作流程、制作的关键技术3个方面详细地描述了制作方法。经项目实施和大批量测试,验证了该技术方法高效、便捷,有较高的推广价值。

中文病理文本的结构化处理方法研究

病理文本作为一类重要的非结构化临床文档,对临床诊断至关重要。针对具体的中文病理文本数据,提出一种简单有效结构化处理方法。首先对中文病理历史文本数据进行预处理,包括数据清洗、短句切分及主干提取等步骤,从中提取出各个样本所对应的文本信息;然后通过短句聚类和统计参数筛选实现样本描述模板的提取;最后利用模板对病理文本进行即时结构化处理,得到最终的结构化处理结果。实验证明,该方法对同类文本可以达到很好的结构化效果;同时提取的模板会被定期优化以适应最新的数据结构化需求。

树木图像拼接系统特征点匹配

运用模板提取和搜索匹配特征点的方法进行了树木图像拼接研究,通过树木图像的颜色分割、灰度化、梯度化获取模板,以相似性测度寻找匹配特征点,结合模板半径与拼接成功率和拼接时间的关系,最终达到拼接成功率94.9%、一次拼接时间174 ms的综合水平,为农药精确对靶喷雾技术中扩大采集树木图像视野实时树木图像拼接提供了方法。

基于解析器树的日志压缩优化方法

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算法在小规模文本的处理上效果较好,但对于信息系统产生的大规模日志数据并不适用。现有日志压缩算法通过提取日志结构的方式实现数据压缩,但对日志数据中数值变量部分的压缩率和压缩速度的提升不明显。文章提出一种基于解析器树的日志压缩优化方法(TOLC),通过解析器构造解析器树,提取相应的日志模板并进行模板压缩,进而对数值变量部分进行编码压缩。文章通过5个不同类型的大型日志数据集对TOLC进行评估,并与其他方法进行比较。实验结果表明,TOLC在所有数据集上都实现了最高的压缩率,且在大型日志数据集中也表现出了很好的压缩速度,整体上表现最优。

基于AI算法的生产信息环境故障仿真系统研究与应用

以浙江中烟工业有限责任公司杭州卷烟厂为例,针对生产核心的卷包物流环节,通过建设基于AI算法的生产信息环境故障仿真系统,协助生产管理人员高效准确的对多指标进行实时数据分析并快速应对异常状态。研究通过指标采集、接口集成等方式将实时数据导入流计算分析平台,对卷包生产环境数据进行分析、挖掘。并结合AI算法动态抽取数据中的规律和隐藏信息,采用图计算建模支撑环境拓扑仿真,在业务影响关系仿真的过程中构建出能体现拓扑强弱关系的端到端模型,进行可视化展现。解决了卷包物流系统的稳定运行时的全景状态无法感知,故障诊断时间长的问题。为烟草生产企业的应用系统运维管理提供借鉴。

德国百格拉公司机器人在工件检测中的应用

首先介绍德国百格拉公司生产的直角坐标机器人及主要特性 .在此基础上详细介绍其在工件质量检测中的应用 .在应用中采用龙门式 3D直角坐标机器人、运动控制卡和带任意可编程图像处理能力的智能CCD像机 .并介绍了运动控制卡和智能CCD像机的使用 .

基于序列图像的冲压件检测系统研究

传统零件及产品的检测也越来越要求其高效和准确。简单手工操作和借助工具直接测量既不能满足生产的要求,同时重复而繁杂的工作极易导致测量的误差。本文主要探讨基于序列图像的小型冲压件的机器视觉检测的实现算法及该系统的实现,视觉检测系统的大致流程为机械平台搭建,特征提取,相机标定,误差分析。该系统在以Visual C++为软件平台。

例谈审题和物理微模型再现——以《2017福建省普通高中毕业班质量检查理科综合能力测试卷》为例

以《2017福建省普通高中毕业班质量检查理科综合能力测试卷》为例,对物理这门学科在考试中如何审题,如何建立物理模型,使得物理微模型再现进行分析与例举,有助于通过审题分析,在大脑里形成一个生动而清晰的物理模型,构建出相应的物理模型,提取解决问题的物理微模型模板,找到相对所适用的物理规律和解题方法,顺利地、准确地利用物理微模型的规律进行迁移应用,从而完成解题过程。

运动目标跟踪技术综述

运动目标跟踪是一个颇具挑战性的问题,文章对当前运动目标跟踪问题的相关方法进行分析研究。首先从一个崭新的角度提出了一套分析运动目标跟踪技术的体系结构方法。然后采用这种体系结构对列举的每种跟踪算法方案进行阐述和归类,指出了每种方案适用范围及其局限性。最后针对研究过程中所面临的难题,展望了运动目标跟踪技术新的发展趋势。

一种视频序列中运动目标的跟踪方法

针对运动目标的跟踪,采用模板匹配法和kalman滤波器进行图像跟踪,跟踪前先进行模板提取,采用投影法来投影出模板的位置,然后再对这个模板在视频序列中进行目标跟踪。理论分析和实验结果表明,该算法对于视频运动目标的跟踪,能有效检测出目标图像,对于实时视频图像处理有深远的影响。

车辆号牌的机器学习识别方法研究

机器学习是当前人工智能的主要技术手段,可以用在当前互联网+交通的很多领域,例如机动车号牌识别对于道路交通安全违法治理、综合交通管理等任务的提高具有重要的意义。本文即针对此需求,研究基于机器学习与智能识别的了机动车号牌识别方法,并对于相关流程给了完整的呈现。然后介绍系统开发及实现并进行相关实现,证明了软件的有效性和科学性。