基于多源大数据分析的船舶图像检索技术

图像检索技术是船舶图像处理研究的重点,当前船舶图像检索技术采用单源数据进行检索研究,由于提供的信息量小,导致船舶图像检索精度低,为了提高船舶图像检索精度,克服当前船舶图像检索技术存在的缺陷,提出了基于多源大数据分析的船舶图像检索技术。首先分析船舶图像检索技术的国内外研究现状,找到单源数据分析技术的不足,然后根据多源大数据分析理念,提取船舶图像检索的局部二值模式特征和Brushlet域复特征,根据这2种特征进行船舶图像检索,最后进行了船舶图像检索性能的验证性测试分析。测试分析结果显示本文技术的船舶图像检索的查全率超过96%,远远高于当前其它船舶图像检索技术,而且船舶图像检索时间更短,船舶图像检索可靠性得到有效改善,解决了单源数据分析技术的不足,为后续船舶图像处理打下了良好的基础。     

对计算机辅助工艺设计(cAPP)系统的探讨

本文在长江挖掘机厂的计算机辅助工艺设计(CAPP)系统开发研完的基础上,通过对国内外CAPP系统开发现状的研究,就目前系统开发中普遍存在的共性问题进行了分析,并提出粗浅的看法。      

集成局部和全局特征的舰船图像检索算法

面对现有船舶图像检索存在的“语义鸿沟”问题,导致无法满足用户实际检索需求,研究集成局部和全局特征的船舶图像检索算法,实现不同条件下的船舶图像检索。通过颜色矩方法提取船舶图像全局颜色特征;通过块截断量化编码理念,采用模糊C-均值聚类算法将船舶图像分割成子块,构建子块的二值位图,表示图像局部颜色特征;结合小波变换提取船舶图像纹理特征;求解待检索船舶图像与数据库中船舶图像的各特征相似度,获取总相似度,选取总相似度最大图像作为图像检索输出结果。实验结果表明：该算法可有效提取船舶图像纹理特征;尺度变化、光照变化、旋转条件下的船舶图像检索性能较好,平均匹配率97.94%,平均匹配时间为11.9 ms,检索速度快,操作简单,能够满足用户实时性检索需要。     

全文数据库检索的图—阵列贴码技术

分析、研究了全数据库检索的贴码技术,提出一种新的图－阵列贴码技术,与贴码技术相比,该技术能够降低误检率并能处理提问中的自由间。     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法.该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征.为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法.最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量.仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能.     

检索Internet地址的几种方法

Internet迅速发展,在Internet上找到需要的信息却相对有较大的困难.作者在对Internet地址进行分析的基础上,以搜索"高速火车"(bullet train)等具体的信息为例,阐述了5种在Internet上常用的地址检索方法.这些检索方法都是在实际情况中经常能得到应用的,具有较强的实际意义.     

一种基于分块区域的图像检索方法

目前大多数基于内容的图像检索CBIR（Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等),这样图像的空间布局特征被忽略了.本文提出了一种基于分块区域的图像检索方法.首先用k-means聚类算法对图像进行区域分块,然后提取各分块区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离,归一化后求和得到查询图像和目标图像的相似度.在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

反馈机制的大规模舰船图像检索

传统方式的舰船图像检索能够完成舰船图像的检索任务,但针对大规模复杂度较高的舰船图像,存在检索速度慢、检索不准确的问题,为此提出反馈机制的大规模舰船图像检索。利用图像反馈模型对舰船图像的颜色、纹理、形状、空间特征进行量化反馈,采用量化数值对比的方式进行图像检索;优化图像相似度度量方法,实现反馈机制的大规模舰船图像检索。实验数据表明,该方法比传统舰船图像检索速度提高66.44%,且具有良好的检索准确性。     

轨道交通知识服务平台暨数字图书馆的设计与实现

针对铁科院现有数字资源系统的不足、图书馆用户到馆量不断减少，以及新形势下用户对数据资源、服务的新需求等情况，通过对大数据技术、多源情报信息计算机辅助获取技术、多源异构资源整合技术以及计算机辅助翻译技术的综合应用，构建了具有海量资源的铁路科技文献资源服务平台，实现了网络化、个性化、精准化情报专题服务体系，该平台的建立将为我院科技创新提供切实的支持。