应用数字化技术构筑我市猪肉质量安全监管和可追溯体系

1 数字化技术及其在畜产品质量安全监管中的应用 数字化技术指的是运用0和1两位数字编码，通过电子计算机、光缆、通信卫星等设备来表达、传输和处理所有信息的技术。它一般包括数字编码、压缩、传输、调制与解调等技术。     

数字图象中圆形物体的识别及其应用

本文针对含圆形物体的一类数字图象,提出一种采用圆弧法线参数回归方法的快速处理识别算法。该方法对圆形图案和物体等图象进行处理,识别圆心位置和半径尺寸,获得满意的实验效果,并在新日铁的机器人视觉系统中用于识别带钢卷。     

基于K-means的图像文字识别与提取研究

针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况,提出一种基于K-means的图像文字识别与提取算法,其主要处理步骤包括图像的预处理、像素点聚类处理、图层的选择与优化以及最终的文字切分等。经过上机对算法进行测试,该算法能够有效提高图像文字识别与提取的准确率与执行效率,并可以针对不同环境下的图片文字进行有效识别。     

基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测

以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷进行识别。相比于传统的通过提取缺陷的若干几何特征分类识别的方法,此方法具有算法简单、占用内存空间小、识别准确率高、实时性强等特点。最终平均识别率可达到90.93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。     

RoboCup中型组机器人物体识别技术研究

参加RoboCup中型组机器人足球赛的机器人需要能够根据预定义的色标块准确并实时地识别出场上双方机器人和球的位置、朝向等信息。由于外界环境噪声的存在及标志物的复杂性,识别算法在保证响应速度的同时还必须保持识别的稳定,不仅要求能够正确地分辨出目标物体,还要对比赛中可能出现的异常情况加以处理,所以需要分析误识别产生的机理,并进行相应的处理。本文对基于RoboCup中型机器人足球比赛的物体识别技术进行了研究,提出了一种可靠的识别算法。该算法利用阈值选定、面积变化、色点密度等信息特征,结合运动变化预测抑制和消除各种可能影响识别精度的因素。实验证明,该算法性能可靠、处理速度快,可以较好地满足比赛的实时性要求。     

多特征融合的手背血管识别算法

为促进手背血管识别的应用,提出了一种利用多特征融合进行手背血管识别的算法。该算法对手背血管纹理的多种信息分别提取各自特征并进行匹配,匹配结果通过多特征融合方法进行处理,得到较好的识别效果。在多特征融合中使用量化值归一化算法,对3种归一化算法和4种融合策略进行了组合实验。结果证明,恰当选择归一化和融合算法的多特征较单一的手背血管特征在识别精度方面有较大的改善,特征融合后算法识别等错率(EER)可达2.21%。     

基于图像距离差的织物疵点检测算法研究

将机器视觉与数字图像处理技术引入到织物疵点检测中,提出了一种织物疵点检测算法———图像距离差算法,即图像采集、图像处理、疵点识别等。该算法可使用户根据织物的类型,自行设置相应的疵点检测控制参数,能够检测出30多种常见的疵点,实验证明该算法具有识别正确率高、误识率低、识别速度快等优点。     

基于VBA的轴承选型与校核系统开发

滚动轴承的设计主要包括选型和校核计算,传统计算方法需频繁查阅手册、反复计算。文章在AutoCAD环境下利用其内嵌的VBA进行二次开发,完成了选型与校核系统设计,并在系统中充分考虑影响选型的多因素的程序化算法及表达方法。同时介绍了表格数据的处理方法、各模块的功能等。经过测试,系统运行稳定、计算准确。     

象棋机器人棋子定位和身份判定方法

针对象棋机器人系统中棋子定位过程烦琐、误差大及通过文字识别棋子的算法复杂度高的问题,提出一种基于图像处理的棋子定位和高度测量方法;以及棋子身份判定算法。首先,根据文字的颜色特征分割棋子并对二值图像做线性融合和膨胀运算;通过绘制轮廓外接圆定位棋子。然后,匹配RGB与RGB-D图像结合数学模型,测量棋子高度。其次,用数字编码定义棋子身份并实时判定。最后,结果表明,方法的棋子分割正确率100%,定位误差0. 51 mm,平均定位时间0. 212 s。高度测量误差1 mm。单流程棋子身份判定算法和系统运行时间分别为9 ms和0. 224 s、可见方法的有效性和实用性。     

基于链码特征的几何图形快速识别算法

针对目前几何图形识别算法计算复杂度高、处理时间长、识别种类少等问题,提出一种基于链码特征的几何图形快速识别算法.该算法结合链码直方图和链码空间分布熵,兼顾链码的统计特性和空间分布特性,具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性.仿真实验表明,该算法能够识别较多种类的图形,且识别准确率较高、较快.     

规范数字识别“日”字算法的初步研究

在电子屏幕上,用“日”字图形将0~9这10个数字表示出来,将极大地减少事先存储在计算机中用以识别数字的“模板”,提高计算机对数字的识别速度。本算法是对理想化的数字进行识别,即识别经过前期处理得到数字。在“日”字算法的定位、投影方法以及模板的建立与应用等领域做了初步的探讨。     

基于DBNet和CRNN算法的端到端企业实体识别

随着深度学习技术的发展,文字识别与自然语言处理近年来受到广泛关注.结合文字识别与自然语言处理技术解决传统方法无法处理的问题,成为企业提高自身竞争力的重要利器.自然场景文字识别分为文字的检测和识别,两者缺一不可.本研究针对传统算法存在准确率低、识别速度慢及模型不轻量化等问题,提出一种基于DBNet的检测算法,结合CRNN的识别算法,辅以CTC loss来实现端到端的企业实体识别.此外,增加命名实体识别模块,提升了识别的准确度.在实验阶段,选择准确率(Precision, P)和识别速率(False Alarm, FA)作为评价指标,实验结果表明,本算法在数据集上,有较高的准确率和较快的识别速率,验证了所提出的改进方法并具有较好的效果.     

规范数字识别"日"字算法的初步研究

在电子屏幕上,用"日"字图形将0～9这10个数字表示出来,将极大地减少事先存储在计算机中用以识别数字的"模板",提高计算机对数字的识别速度.本算法是对理想化的数字进行识别,即识别经过前期处理得到数字.在"日"字算法的定位、投影方法以及模板的建立与应用等领域做了初步的探讨.     

基于单三轴加速度传感器的人体活动状态识别

针对当前人体活动状态识别方法中存在传感器种类繁多、识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题,提出一种基于单三轴加速度传感器的人体活动识别算法.通过采集人体腰部的加速度数据,运用滑动时间窗方法进行时域特征的提取,采用基于阈值的分类方法对特征进行处理,识别出四种活动状态:长期剧烈活动状态,长期静止状态,跌倒状态,正常活动状态.该方法使用的传感器种类少,软硬件复杂度低,易于实施,便于携带.经过测试,该算法的平均响应时间小于1s,平均准确率达到99.3%,证明了该算法的实时性与有效性.     

一种基于HMM的WSN先验事件分析模型

为了充分利用仿真过程中产生的有用数据,研究了利用隐马尔可夫模型对节点状态的识别方法.针对无线传感网络的特点,通过对Baum-Welch算法进行扩展,设计了一种节点事件识别算法.详细论述了该算法中状态约束、观察窗口的处理方法.深入分析了事件识别算法中节点数据获取、状态建模、隐状态推导等关键问题,并对该算法的时间、空间复杂度进行了解释.设计实现了一种无线传感网络仿真平台,验证了算法的有效性和实用性.     

基于粒子群的改进智能算法在载荷识别中的应用

针对粒子群优化算法(PSO)无法处理反求问题中的病态问题,基于粒子群优化算法,通过遗传算法对粒子群优化算法进行改进,提出一种改进的粒子群优化算法(GAPSO),通过载荷识别对该方法进行验证,并应用于静态载荷识别和动态载荷识别算例中。研究结果表明:改进后的粒子群优化算法既能使粒子群优化算法处理病态问题,又提高了反求问题的求解精度。     

具有预测功能的规划识别算法研究

对规划识别中各种事件之间的关系进行了详尽的分析,根据分析结果,给出了具有预测功能的规划识别算法的知识图和规划识别算法,新的规划识别算法采用了自下而上和自上而下相结合生成解图的方法,对Kautz方法、基于规划知识图的方法和具有预测功能的规划识别算法在知识表示结构、搜索方法、冲突解决和求解结果等方面进行了对比和讨论.最后给出了实验结果,结果显示随着领域知识的增加识别算法所需的时间线性增加.     

非合作通信中调制识别算法研究进展

 概述了非合作通信中调制识别技术的概念、内涵；介绍了经典调制识别算法和智能调制识别算法的基本原理与处理流程，分析了每类算法的优势以及存在的问题；针对现有调制识别算法存在的问题，探讨了非合作通信中调制识别算法的发展方向。     

基于多元统计分析和机器学习的验证码识别

针对带有噪声点与粘连的验证码图像,使用DBSCAN聚类与竖直投影法做去噪与分割处理,提出了基于AdaBoost方法的半监督Kmeans聚类算法。基于此算法对分割的单个字符图像进行了批量标注,在聚类结果的基础上使用Fisher判别、随机森林、K近邻、神经网络、支持向量机等方法进行训练并识别验证码测试数据集,比较各算法的识别效果,揭示所研究的验证码不安全的可能性.     

改进分水岭算法在成像测井图砾石识别中的应用

砾岩在成像图上显示的不规则性,导致其自动识别难度大、准确率低,而现行人工识别方法效率较低。为此,引入分水岭算法对成像测井图像砾岩中砾石识别进行探究,并通过添加滤波器、梯度处理以及感兴趣区域标记对算法进行改进,解决了基于拓扑理论和模拟地形学的分水岭算法所存在的过度分割问题。基于matlab软件将改进的分水岭算法应用到成像测井图像中,对W断陷A井成像测井资料进行处理,结果表明,该方法可识别出成像测井图像砾岩的大多数砾石,是一种成像测井中具有较高识别效率和准确率的砾岩自动识别方法。