一种识别工程图的新方法

提出了一种识别工程图的新方法,开发出一套工程图识别软件.利用该软件系统,对一工程图依次进行前处理、分段处理、圆和直线的识别,耗时约12s获得该工程图的识别图.结果表明该方法可以较为逼真地、快速地识别工程图,是一种识别工程图的有效手段.     

一种识别工程图的新方法

提出了一种识别工程图的新方法，开发出一套工程图识别软件。利用该软件系统，对一工程图依次进行前处理、分段处理、圆和直线的识别、耗时约12s获得该工程图的识别图。结果表明：该方法可以较为逼真地、快速地识别工程图，是一种识别工程图的有效手段。     

基于直线和圆的工程图的自动识别方法

提出基于直线和圆的工程图识别方法,该方法首先对工程图的图像进行预处理,找出图形中的种子段,然后由种子段确定搜索的方向和范围,实现对直线和圆的整体识别,从而识别工程图．实验结果表明,基于直线和圆的工程图的自动识别方法具有良好的识别性能.     

基于差异演化概率神经网络的电气构件分类研究

不变矩特征具有较好的几何图形物理含义,提出了一种对安装工程电气构件利用神经网络分类识别的方法。通过对安装工程图分割不同的电气构件,计算电气构件的不变矩特征,对特征进行矢量归一处理,引入差异演化算法优化平滑因子,改进概率神经网络作为分类器对电气构件进行分类。实验结果证明方法的有效性和准确性,对于安装工程量计算自动化具有一定的实用性和参考价值。     

基于结构特征的汉字识别

提出一种基于文字结构特征的神经网络手写汉字识别策略 ,根据所提取的文字笔画方向、基本轮廓和交叉点等特征 ,采用基于自组织神经网络的模式聚类该方法完成正规手写文字的识别 .该方法提取的笔画轮廓十分准确有效 ,对手写汉字的约束少 ,可识别的汉字数量大 ,在仿真实验中有效地识别了绝大多数手写汉字     

基于深度神经网络的语音情感识别方法

语音情感识别是人机交互的重要方向,可广泛应用于人机交互和呼叫中心等领域,有很大应用价值。近年来,深度神经网络在识别情感方面取得了巨大成功,但现有方法对高层语音特征提取会丢失大量原始信息并且识别准确率不高,本文提出了一种新的语音情感识别方法,由卷积神经网络从原始信号中提取特征,并在其堆叠一个2层长短时记忆神经网络,最终识别准确率达到91.74%,本文方法显著优于基于EMO-DB数据集等其他方法。     

基于遗传算法的ENN的变压器故障诊断

可拓神经网络结合了可拓学理论和人工神经网络技术.针对变压器故障诊断的特点,提出一种基于遗传算法和可拓神经网络的电力变压器故障诊断方法.介绍了双权可拓神经网络的结构;构造了基于遗传算法和可拓神经网络的故障诊断模型和算法设计,并将其应用到电力变压器的诊断识别;通过仿真实验验证了该方法简单易行、训练误差小、收敛时间快等优点.     

基于线性轮廓匹配的工程图识别算法研究

从线性分割工程图入手，提出了一种线性化的轮廓匹配方法．首先通过线性分割工程图的过程将相交的图素从交点处分离出来，消除工程图中的相交情况，获得独立的图素，然后利用一种无需检测和跟踪边缘像素的线性化轮廓匹配方法来识别独立的图素     

基于BP神经网络的图像识别研究

提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法？先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性，定位钢材区域，然后利用一系列图像处理技术，对图像中钢材编号区域定位、分割字符，最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明，采用BP神经网络，可有效地识别铜材编号，速度快、识别率高，具有较高的实用价值。     

基于阈值连通的视图划分算法研究

在工程图矢量化系统中,研究如何提高输入数据的质量,这一课题开展工程图样R—V转换的前期处理技术研究,提出了基于阈值连通的视图划分算法。其基本思想是根据工程图绘制规则,提出了阈值邻接和阈值连通的概念,将工程图样的基本视图、技术要求以及其他视图等从整体工程图样中识别与区分,再进行标识。并用所提出的算法构建了基于图样绘制规则的自动区域化这个图纸扫描转换系统的前置模块。通过该模块提高图纸扫描转换系统输入数据的质量,从而提高了R-V转换精度,并为后续的智能识别与三维重建提供语义上的指导。     

基于线条识别的扫描工程图字线分割方法

在扫描工程图矢量化中,文字位图与图形位图分割的问题一直被广泛关注,许多现有方法根据连通区的形态特征和空间分布来分割文字和图形的位图,然后分别识别,其处理能力都局限在无粘连情况下,无法处理字线粘连及相交的情况,且难以区分尺寸范围相近或形态相似的文字与图形,提出一种基于线条识别的文字／图形分割方法,通过准确地识别线条并抽取其位图来分离文字,不仅保证了分割的正确性,而且为文字位图的字串的组织给出了依据。     

工程图矢量化处理系统

为将存贮在纸介质上的工程图纸信息转化为 CAD的数据格式 ,研制了工程图纸矢量化处理系统。该系统将工程图纸信息自动输入到计算机系统中 ,形成点阵图像 ,经过图像预处理、字符识别、图形矢量化等处理步骤转化为 CAD文件。解决的系统关键技术包括 :蓝图的消蓝去噪 ,提取粘连和非粘连字符的图文分离算法 ,基于复数域非线性指数自回归模型的神经网络字符识别算法 ,快速细化处理 ,自适应节点修正算法 ,跨节点矢量跟踪算法 ,基于神经网络的箭头识别 ,图形的分类整合等。系统在 Windows 95操作系统上运行 ,已达到实用化     

一种基于轮廓形状分析的图纸识别方法

用一种新的基于轮廓形状分析的工程图识别方法，可有效地处理段线、模糊线、字线粘连等多种退化图纸的情况，既可以精确获得线的逼近，也可抽取图纸的整体图形结构针对工程图的特性给出了局部图像特征的数学描述，并将其作为区域分类的特征依据扫描图像的三层中间描述用于低质量图纸的识别，基于轮廓曲率的一种直线抽取技术用作这种中间描述     

工程图粘连字符串的提取与综合

针对工程图中的字符特别是粘连字符的提取与分割这一工程图识别与理解中的难点，提出并实现了一种新的基于光栅直线识别的字符串整体提取算法，能比较准确地提取图纸中的粘连字符串，并对提取后的字符串进行空间位置分解组合，从而确定字符串的分组与方向，实现较高层次上的图文分割。     

工程图纸识别与理解的研究现状分析

文章系统分析了工程图纸识别与理解的研究现状,回顾了图纸处理技术的研究层次,其中包括图纸图像的预处理矢量化、基本图元和文字符号的识别以及2D图形理解和3D图形重建。总结了目前图纸理解与识别技术的研究成果,以及存在的问题,并对其中的主要原因进行了分析。最后提出该技术必须要解决的基本问题及将来的发展方向。     

基于建筑图纸的三维重建技术研究进展

基于建筑图纸的建筑物三维重建是计算机图形学和人工智能领域的重要研究方向.文章系统分析了三维重建技术研究现状,介绍了重建过程的一般流程,包括建筑图纸的轴网识别,柱、梁、板及其它符号的识别,总结目前图纸理解与识别技术的研究成果、存在的主要难点、发展趋势及产业界的相关进展,最后提出该领域进一步的发展方向.     

城市地下管网图纸自动输入系统的研究

介绍了城市地下管网图纸自动输入及识别系统。讨论了利用芯线、ＧＬＵＥ等矢量数据以及图纸自身特点识别管线符号和直线坐标的方法。对于不能识别的部分，采用人机对话方法进行修正。     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求     

基于游程长度和边缘统计的图像拼接检测

阐述了一种利用图像内在统计特性进行图像拼接检测的方法。图像拼接检测是一个基于拼接图像特征的模式识别问题。本文通过对游程长度和图像边缘的统计特性进行分析,说明了拼接操作所引起的图像像素不相关性和不连续性。为进行拼接检测,从图像游程长度和图像边缘统计特性中提取特征量,以此特征量去训练神经网络作为最后的分类器。结果表明,由此特征量作为图像拼接检测的标准,检测结果的精确度良好。