基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于自适应活动轮廓的图像分割

在活 动轮廓的基础上，引入了统计“图像势能”和松驰法，提出了基于自适应活动轮廓的图像分 割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷，能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分，且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。     

语义单位关系理论在高职院校英语专业阅读课中的应用

阅读是学习者学习语言和获取知识的重要途径。阅读要求读者具备扎实的语言能力和一定的语篇能力。语义关系阅读模式是基于对语篇的微观分析基础上对语义进行宏观统领。该模式在关注学生的语言基本功的同时提高学生的语篇能力,最终达到提高学生的阅读理解能力的目的。     

基于色彩矩的无监督多分辨率图像分割

无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下，包括数字相机的图像增强，目标识别，基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法，与其他基于颜色的全局优化分割方法比较，该方法基于人的视觉系统原理，能够将感兴趣的物体从背景中分割出来，同时图像分割是一个多分辨率的分割过程，首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块，然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类，最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类，直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体，实验结果表明，与传统方法相比，本文算法能够在较短的时间内，取得较好的分割效果。     

应用对象语义进行图像检索的新方法

为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系;在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。     

路面损坏的图像处理算法浅析

通过对国内外路面损坏图像处理算法研究成果的总结，介绍了国外几种较为典型的算法，提出了研究路面损坏图像处理算法过程中应该解决的技术关键。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

基于语义的可定制数据切分和动态加载方法

文章提供一种基于语义的可定制数据切分和动态加载方法，它能够对源数据库建立基于语义的元数据描述，根据不同用户的数据需求，依据数据的语义相关性，转化并归纳为通用的策略模版，基于策略进行数据的切割和数据的级联抽取。之后，采用容错式动态加载方法。这在一定程度上实现了异构数据库之间的批量数据迁移。     

铁路企业智能问询平台关键技术研究

铁路企业现有的规章制度和工作审批流程存在很多理解和执行方面的问题，在一定程度上影响了工作效率和服务质量，也增加了管理部门人员工作量和物力的投入。如何改善铁路企业内部管理部门与业务部门的沟通机制是目前亟需解决的问题。通过研究智能语义语音分析模型，并利用该技术构建了一套高可配置及高可扩展性的新型智能问询平台，通过Web、App等各类渠道，集中管理制度，统一问询出口，有效地节约管理部门人力成本，快速响应问询，实现全时段服务，增强企业效能，提高员工工作效率。