基于Petri网的物流派送模型修复分析

目前,模型修复技术应用领域非常广泛,模型修复不仅可以达到完全重放日志的目的 ,还可以最大程度地与原始模型保持相似,能够保留原始模型的价值.因此,越来越多的学者专注于研究模型修复.基于Petri网构建了一个物流派送流程模型,然后将事件日志与流程模型进行一致性检查,主要根据成本对齐测量其偏差,并针对检查到的偏差部分,根据提出的用于辅助模型修复的算法对原始模型进行修复,使得修复后的模型能够完全重放事件日志.最后通过实例分析验证了修复模型的合理性.     

纸上飞剪 万物生辉——黑红与黑白的剪纸技艺流程

<正>"梅花剪"起源于中国剪纸之乡——孝义,这里素有"千年秦汉遗风,中华剪艺奇葩"之称,郭梅花将独特的红、黑东方代表色与传统吉祥元素相融合,以剪代笔,纯手工制作,创作出阴阳交错、视觉新颖的艺术形式,形成一种独特的剪纸艺术表现风格。黑红之交黑红之交,运用剪纸的对称美,黑红的对比、剪贴、套色,在一阴一阳中求变化,加强了视觉感和厚重感,丰富了剪纸单一的表现手法。     

三角平衡轮廓轮胎温度场的模拟

三角平衡轮廓轮胎是一种新型的轮胎结构,其特征在于胎肩处和胎侧处放置高强度的支撑块来提高轮胎的性能。本文基于ABAQUS软件建立255/30R22轮胎和三角平衡轮廓轮胎的三维模型,模拟两种轮胎以60 km/h稳态滚动的工况,研究了255/30R22轮胎和三角平衡轮廓轮胎在稳态滚动过程中的温升过程。结果表明,与255/30R22轮胎相比,三角平衡轮廓轮胎提高了胎侧的刚度使胎侧生热减少,支撑块拉直了胎面使胎面变形减小,所以胎侧和胎面的温度较低;三角平衡轮廓轮胎胎体反包处的温度较255/30R22轮胎低很多,避免出现胎体脱层破坏。     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

基于Petri网的网购退换货系统建模优化分析①

业务流程模型优化是业务流程管理的核心内容之一,本文基于Petri网的变迁发生规则和行为轮廓相关理论,分析网购退换货系统中各任务间的行为弱序关系,并且构建系统模型,然后对模型进行优化分析,优化后的模型保证了保险公司赔付运费的合理性、实时性。最后在PIPE软件平台上进行了仿真实验,结果显示了优化前后模型满足有界性和安全性。     

一种基于图像的车轮检测方法研究

该文对运动车辆的车轮视觉检测方法进行了研究。首先采用实时背景更新的背景差分法和轮廓检测方法获得运动车辆的位置和范围,然后根据车辆轮廓信息截取下半部图像,以缩小车轮的搜索范围,再对截取的图像进行边缘检测,提取其轮廓,最后对轮廓采用直接最小二乘椭圆拟合算法检测椭圆,并根据椭圆长短轴比率和中心间距等信息排除误检椭圆,得到车轮的中心位置和大小。实验表明,该方法检测车轮有很高的正确率。     

融入光度信息图割的图像轮廓提取方法

图割算法是图像分割方法中一种高效最优化的计算方法,针对图像中目标物体光照不均匀导致的分割不准确问题,本文提出了一种基于光度信息的图割方法:该方法利用彩色图像的RGB值,得到像素的颜色值和亮度值,用其平均值表示像素的光度值,将图像的光度信息融入到主动轮廓模型的能量函数中,构建新的能量函数,利用最大流/最小割算法求解新的能量函数的最优解,得到目标的轮廓;实验结果证明,该方法能够使初始轮廓较准确较迅速地收敛到目标物体的轮廓。     

一种基于视频序列单目视觉下的运动车辆轮廓重构算法

针对运动车辆在单目视觉下轮廓重构的问题,本文通过特征目标识别的方法解算出无约束运动车辆的运动参数,将无约束运动物体的轮廓重构问题转化成已知约束运动物体的轮廓重构问题,提出了一种基于视频序列的单目视觉下的运动车辆轮廓重构算法.实验结果证明,新算法能够较好地重构出不同大小车辆的3D轮廓,其车辆高度估算值的误差在4%以内     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。