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基于人工智能的蛋白质热力学稳定性预测
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作者 陶林节 徐凡丁 +2 位作者 郭宇 龙建纲 鲁卓阳 《生物化学与生物物理进展》 北大核心 2025年第8期1972-1985,共14页
人工智能技术在生物学领域的应用在近几年取得了突飞猛进的发展,其中最显著的成果为蛋白质结构预测和设计,该成果于2024年荣获诺贝尔化学奖。可以预见,对蛋白质各类物理和化学属性的精准预测将是蛋白质预测领域下一阶段的重要发展方向... 人工智能技术在生物学领域的应用在近几年取得了突飞猛进的发展,其中最显著的成果为蛋白质结构预测和设计,该成果于2024年荣获诺贝尔化学奖。可以预见,对蛋白质各类物理和化学属性的精准预测将是蛋白质预测领域下一阶段的重要发展方向。蛋白质热力学稳定性在深入了解生命活动机制、药物研发、疾病诊断和治疗,以及生物技术产业中酶制剂的生产、生物传感器研发以及蛋白质药物制备等方面均具有重要意义。借助人工智能技术进行蛋白质热力学稳定性的精准预测将大幅提升蛋白质相关的科学研究能力和产业发展效率。本文综述了蛋白质热力学稳定性预测技术的发展历程,梳理了从生物实验测定方法、传统能量函数计算方法到现代机器学习预测方法。重点讨论了基于机器学习的预测模型,尤其是深度神经网络、图神经网络和注意力机制等前沿算法在蛋白质热力学稳定性预测中的突破。深入讨论了突变稳定性预测的核心挑战,如数据集质量与数量不平衡、模型过拟合及蛋白质动态性的建模等难题。旨在为研究人员提供一个全面的参考框架,助力突变蛋白质热力学稳定性预测技术的发展。 展开更多
关键词 机器学习 蛋白质热力学稳定性 突变
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人工智能面临的挑战 被引量:32
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作者 郑南宁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期641-642,共2页
在世界最复杂的棋类游戏中,"阿尔法围棋"4:1战胜人类职业围棋高手,人工智能取得了令人瞩目的进展,这是否意味着机器即将获得类人智能了呢?得到这样的结论还为时过早.本期聚焦于人工智能,特别是深度学习及其应用,其中Alpha Go专题的... 在世界最复杂的棋类游戏中,"阿尔法围棋"4:1战胜人类职业围棋高手,人工智能取得了令人瞩目的进展,这是否意味着机器即将获得类人智能了呢?得到这样的结论还为时过早.本期聚焦于人工智能,特别是深度学习及其应用,其中Alpha Go专题的三篇论文还分别从技术层面分析了"阿尔法围棋"系统的实现及可能的弱点."无处不在"的人工智能把我们带到一个新时代的起点,并使我们隐约地看到未来—实现人类水平的人工智能. 展开更多
关键词 阿尔法 ALPHA 非监督学习 中国自动化学会 不完整信息 学习过程 自身处境 不变量 交通大学 自我意识
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平行机器人与平行无人系统:框架、结构、过程、平台及其应用 被引量:64
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作者 白天翔 王帅 +3 位作者 沈震 曹东璞 郑南宁 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期161-175,共15页
本文将基于ACP(Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的平行系统思想与机器人领域相结合,形成一种软硬件相结合的框架,为无人机、无人车、无人船在复杂环境中实验、学习与实际工作提供便捷、安全的平台... 本文将基于ACP(Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的平行系统思想与机器人领域相结合,形成一种软硬件相结合的框架,为无人机、无人车、无人船在复杂环境中实验、学习与实际工作提供便捷、安全的平台,即平行无人系统.本文从平行机器人的基本概念出发,提出平行无人系统的基本框架,并介绍了各模块的基本功能与实现方法,探讨了其中的关键技术.然后本文围绕无人机、无人车、无人船三个方面展望了无人平行系统在实际中的应用和所面临的挑战,提出了平行无人系统的未来发展方向. 展开更多
关键词 平行系统及理论 平行机器人 软件定义机器人 无人车 无人机 无人船
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一类关于不确定性机器人的鲁棒控制策略 被引量:11
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作者 代颖 施颂椒 郑南宁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期204-209,共6页
基于计算力矩结构,研究参数和结构不确定的机器人轨迹跟踪的鲁棒控制策略.其特点是利用了机器人不确定动力学的集中包络函数,在该包络函数已知的情况下,设计的非线性连续补偿控制律能够有效消除系统的不确定性影响,保证系统达到三... 基于计算力矩结构,研究参数和结构不确定的机器人轨迹跟踪的鲁棒控制策略.其特点是利用了机器人不确定动力学的集中包络函数,在该包络函数已知的情况下,设计的非线性连续补偿控制律能够有效消除系统的不确定性影响,保证系统达到三种不同的稳定性结果.另外,在该包络函数参数未知时,还设计了一个新颖的在线辨识器,可保证系统指数意义下的渐近收敛或一致有界. 展开更多
关键词 自适应控制 机器人 稳定性 鲁棒控制 轨迹跟踪
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机器智能与模式识别研究中的统计学习方法 被引量:4
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作者 王天树 郑南宁 袁泽剑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第S1期103-116,共14页
简要介绍了学习算法的发展状况 ;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论 ;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤 ;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络... 简要介绍了学习算法的发展状况 ;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论 ;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤 ;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例 . 展开更多
关键词 机器智能 模式识别 图模型 统计学习
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多机协同智能发展战略研究 被引量:8
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作者 薛建儒 房建武 +2 位作者 吴俊 庞善民 郑南宁 《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期101-116,共16页
多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能,代表着未来智能系统的必然发展趋势,是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向,也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发... 多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能,代表着未来智能系统的必然发展趋势,是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向,也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发展研究,对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。本文基于多机协同智能系统当前面临的难以适应复杂任务这一挑战,从基础理论和核心关键技术两个层面出发,系统地梳理了多机协同智能的研究现状,分析了制约基础理论与关键技术发展的主要瓶颈性问题,并以多机协同智能制造为典型应用,剖析理论与技术发展中存在的问题。研究认为,多机协同智能将朝着人机群组智能的方向发展,为抢占发展先机,需及早布局人机群组智能的基础理论探索,加速核心技术突破,并加快应用示范。 展开更多
关键词 多机协同智能 集群智能 人机群组智能 多机协同制造 全域感知
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不依赖模型的机器人鲁棒自适应跟踪控制(英)
7
作者 代颖 郑南宁 李春来 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第6期949-954,共6页
提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪.它不需要任何模型知识,唯一需了解的是系统的阶数和输出的位置及速度状态。理论和仿真均证明,系统的不确定性诸如摩擦力、外部扰动及未建模动力学带来的不确定性... 提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪.它不需要任何模型知识,唯一需了解的是系统的阶数和输出的位置及速度状态。理论和仿真均证明,系统的不确定性诸如摩擦力、外部扰动及未建模动力学带来的不确定性影响,均可被设计的控制律补偿,最后可保证全局指数收敛或全局一致最后有界的结果.另外,本文还给出了跟踪误差的暂态测量. 展开更多
关键词 鲁棒控制 自适应控制 机器人 指数稳定
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机器人避碰撞路径生成中的跨绕问题研究
8
作者 杜树新 唐建中 杨公仆 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1993年第4期101-106,110,共7页
随着机器人控制智能化程度的提高,避碰撞路径生成显得非常重要.可视图法可有效地求解二维问题。但无法求解三维问题.文中将三维避碰撞最短路径问题分解成跨越和绕行两个基本问题,推导了用于求解这些问题的一组定理和公式,由于采用了递... 随着机器人控制智能化程度的提高,避碰撞路径生成显得非常重要.可视图法可有效地求解二维问题。但无法求解三维问题.文中将三维避碰撞最短路径问题分解成跨越和绕行两个基本问题,推导了用于求解这些问题的一组定理和公式,由于采用了递推公式及解非线性方程组,使得算法较为简单. 展开更多
关键词 机器人 避碰 障碍 跨绕
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平行学习—机器学习的一个新型理论框架 被引量:101
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作者 李力 林懿伦 +2 位作者 曹东璞 郑南宁 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-8,共8页
本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重... 本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计. 展开更多
关键词 机器学习 人工智能 平行学习 平行智能 平行系统及理论
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驾驶行为智能分析的研究与发展 被引量:34
10
作者 李力 王飞跃 +1 位作者 郑南宁 张毅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1014-1022,共9页
越来越多的研究者认识到:深入地理解驾驶员的驾驶行为将有助于制定更为合理的交通法规和设计更加有效的智能驾驶导航系统,从而达到减少交通事故提高交通效率的目的.本文综述了已有的尝试,较为完整地阐述了目前驾驶行为智能分析研究的四... 越来越多的研究者认识到:深入地理解驾驶员的驾驶行为将有助于制定更为合理的交通法规和设计更加有效的智能驾驶导航系统,从而达到减少交通事故提高交通效率的目的.本文综述了已有的尝试,较为完整地阐述了目前驾驶行为智能分析研究的四个主要方向:纵向驾驶行为分析和避撞,横向驾驶行为分析和道路偏离预警,复杂驾驶行为学习以及驾驶员状态(疲劳、分心等)分析,并指出了今后该领域(特别是国内)的可能发展方向. 展开更多
关键词 驾驶行为分析 驾驶安全 驾驶员状态分析
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基于条件增强扩散模型的短期负荷概率预测 被引量:1
11
作者 刘锦翔 张江丰 +2 位作者 董山玲 刘妹琴 张森林 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期197-207,共11页
负荷概率预测可为电网规划提供指导,条件生成模型通过挖掘历史相似日信息,有效提高了预测性能。然而,以往研究未关注曲线形态信息和无条件模型的噪声解析作用,使得生成曲线的不确定性较高。为此,提出基于条件增强扩散模型的短期负荷概... 负荷概率预测可为电网规划提供指导,条件生成模型通过挖掘历史相似日信息,有效提高了预测性能。然而,以往研究未关注曲线形态信息和无条件模型的噪声解析作用,使得生成曲线的不确定性较高。为此,提出基于条件增强扩散模型的短期负荷概率预测方法。首先,构建改进的iTransformer日负荷预测模型,对相邻日负荷数据进行预测。其次,采用无条件噪声估计和条件噪声估计相结合的损失函数,构建结合多头自注意力机制和U型网络的扩散模型。然后,将日负荷预测结果和温度等特征作为条件输入,通过条件增强引导的反向扩散过程,将多组随机噪声进行去噪,生成多条负荷曲线进行概率密度分析。最后,基于中国某地区公开数据集展开算例分析,与多种模型进行对比,结果表明所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 概率预测 负荷预测 扩散模型 注意力机制
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高速公路无人驾驶的分层抽样多动态窗口轨迹规划算法 被引量:1
12
作者 张琳 薛建儒 +2 位作者 马超 李庚欣 李勇强 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1315-1332,共18页
高速公路无人驾驶轨迹规划面临着实时性强、安全性高的挑战.为此,提出一种分层抽样多动态窗口的轨迹规划算法(Stratified sampling based multi-dynamic window trajectory planner,SMWTP).首先,用多动态窗口表征可行轨迹的搜索空间,并... 高速公路无人驾驶轨迹规划面临着实时性强、安全性高的挑战.为此,提出一种分层抽样多动态窗口的轨迹规划算法(Stratified sampling based multi-dynamic window trajectory planner,SMWTP).首先,用多动态窗口表征可行轨迹的搜索空间,并基于贝叶斯网络构建轨迹概率分布模型.其次,采用先速度后路径的分层抽样策略生成符合动态场景约束的候选轨迹集合.最后,利用引入障碍车辆速度估计不确定性的责任敏感安全模型(Responsibility sensitive safety,RSS)从中选择最优轨迹.大量仿真实验和实际交通场景测试验证了算法的有效性,对比实验结果表明,所提算法性能显著优于人工势场最优轨迹规划算法和多动态窗口模拟退火轨迹规划算法. 展开更多
关键词 无人驾驶 轨迹规划 运动规划 贝叶斯网络
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基于事件相机的敏感生物信息隐私保护研究进展 被引量:1
13
作者 沈艳晴 董鹏飞 +2 位作者 张恙菁 陈仕韬 郑南宁 《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期202-215,共14页
进入大数据时代后,互联网应用和信息服务全面普及,大量的个人敏感生物信息被收集整理,导致隐私泄露风险增加;事件相机作为新型的生物启发式传感器,具有低延迟、高动态、无纹理等特性,可为解决数据端隐私保护问题提供全新的技术途径,也... 进入大数据时代后,互联网应用和信息服务全面普及,大量的个人敏感生物信息被收集整理,导致隐私泄露风险增加;事件相机作为新型的生物启发式传感器,具有低延迟、高动态、无纹理等特性,可为解决数据端隐私保护问题提供全新的技术途径,也因其光敏工作原理而适用于家庭监控等私人场景。本文从大数据时代的隐私泄露问题、事件相机在隐私保护中的优势两方面,深入分析了事件相机用于隐私保护的研究背景;系统梳理了基于人脸模板的隐私保护、基于去识别的隐私保护、基于点云混沌加密的隐私保护等传统的敏感生物信息隐私保护方法,包括行人重识别、手势识别、面部分析在内的面向隐私保护的事件感知方法以及两大类方法的研究进展。进一步总结了强度图像重建、图像修复、视频重建等基于事件流的图像重建与修复新进展,完成了基于6种算法的图像重建及其结果分析,证明已有重建算法对纹理信息的恢复能力有限,反向验证了基于事件相机的隐私保护技术可行性。针对事件相机未来的规模化应用,提出了降低硬件成本、改进算法网络、从市场角度推动等发展建议,以期为事件相机的隐私保护深化应用提供基础参考。 展开更多
关键词 智能系统 事件相机 隐私保护 敏感生物信息
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基于Transformer结构增强的神经网络架构搜索性能预测器
14
作者 王继禾 吴颖 +2 位作者 迟恒喆 王党辉 梅魁志 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1469-1484,共16页
神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对... 神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对候选架构进行大量训练,由此带来的计算量占整个NAS的80%以上.为降低计算开销和时间成本,近年来已提出许多基于Transformer的NAS预测器,由于Transformer出色的结构编码能力可以更好地表示拓扑信息,因而得到广泛应用.但是,现有基于Transformer的NAS预测器依然存在三个问题:其一是在预处理阶段,传统的One-hot编码方式描述节点特征的能力较弱,只能区分不同操作节点类型,而难以表达操作的细节特征,如卷积核尺寸等.其二是在编码阶段,Transformer的自注意力机制导致模型结构信息缺失;其三是在评估阶段,现有的Transformer预测器仅使用多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)对前向传播图进行精度预测,忽略了反向传播梯度流对预测精度的影响,因此难以真正拟合NAS评估中的正、反向交替信息流图,导致预测器精度与实际运行精度误差波动极大(10%~90%).为解决上述问题,本文提出了一种基于Transformer结构增强的NAS性能预测方法.首先,在预处理阶段,本文提出了一种超维嵌入方法增加输入数据维度以强化节点操作的参数描述能力,其次,在编码阶段将Transformer编码后的信息与图结构信息共同输人一个图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN),弥补由自注意力机制引起的结构缺失.最后,在性能评估阶段,本文构建了同时包含前向传播和反向传播的全训练图,并将数据集信息、图结构编码与梯度编码共同输入到GCN网络预测器中,使预测结果更贴近模型真实性能.实验结果表明,本方法与目前最先进方法相比,肯德尔相关系数提高了7.45%,训练时间减少了1.55倍。 展开更多
关键词 预测器 NAS TRANSFORMER GCN EMBEDDING
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面向空间场景建模的三角网格神经辐射场模型压缩 被引量:1
15
作者 李中衡 周轶丁 +4 位作者 冯新健 张秋光 王晶 郭宇 王海岳 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第6期844-853,共10页
为解决神经辐射场渲染方法模型内存占用过大的问题,提出了神经三角网格算法。通过在训练好的三维网格模型中构建顶点特征向量,利用传统渲染管线中的光栅化计算射线与三角网格的交点,并通过重心坐标获得对应交点的特征。在多个公开数据... 为解决神经辐射场渲染方法模型内存占用过大的问题,提出了神经三角网格算法。通过在训练好的三维网格模型中构建顶点特征向量,利用传统渲染管线中的光栅化计算射线与三角网格的交点,并通过重心坐标获得对应交点的特征。在多个公开数据集上的实验结果表明:所提方法在保证渲染质量的前提下,只需要较小的存储空间来存储神经辐射场模型,模型的压缩率达到了25%。可视化的实验结果表明:所提方法能够得到高质量的新视角合成结果。该方法能够剔除场景中无用点的特征和场景内部的特征,减小模型的存储空间,此外三角网格的顶点特征能够直接利用顶点索引获取,从而能够在嵌入式设备上应用。 展开更多
关键词 模型压缩 神经辐射场 光栅渲染 神经三角网格
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粒子滤波算法 被引量:195
16
作者 王法胜 鲁明羽 +1 位作者 赵清杰 袁泽剑 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1679-1694,共16页
粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性采... 粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性采样密度的选择问题,综述了重要性采样密度选择方法.对重采样技术及样本匮乏问题进行了深入的分析,讨论了算法收敛性分析的最新进展.对自适应粒子滤波算法以及粒子滤波算法在各主要应用领域的进展进行了论述.最后对粒子滤波算法的研究前景提出了展望. 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性采样密度 重采样 自适应粒子滤波 收敛性分析
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一种非线性扩散滤波器的设计方法及其应用 被引量:22
17
作者 袁泽剑 郑南宁 +1 位作者 张元林 郭震 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1072-1076,共5页
非线性滤波器在保留图像重要特征方面表现出良好的性能 .这些非线性图像滤波大多源于求解初始值为输入图像的非线性扩散方程 .设计合适的扩散系数可以控制扩散方程的扩散行为 ,使得在平滑图像的同时能够保留图像的重要特征信息 .该文给... 非线性滤波器在保留图像重要特征方面表现出良好的性能 .这些非线性图像滤波大多源于求解初始值为输入图像的非线性扩散方程 .设计合适的扩散系数可以控制扩散方程的扩散行为 ,使得在平滑图像的同时能够保留图像的重要特征信息 .该文给出了一种非线性异性扩散滤波器的设计方法 .通过引入图像特征来选取合适的局部坐标系 ,将整体坐标系中的扩散系数矩阵的设计问题转化为局部坐标系中沿各坐标方向的扩散系数的设计 .这种设计方法简单 ,便于更好地理解扩散滤波器的扩散行为 ,具有更加明确的物理意义 .实验结果说明了此方法的可行性 ,在图像的保边光滑处理方面具有明显的效果 . 展开更多
关键词 非线性扩散滤波器 设计方法 异性扩散 坐标变换 扩散系数矩阵 图像处理 图像滤波 图像特征
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基于ICP算法和粒子滤波的未知环境地图创建 被引量:33
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作者 祝继华 郑南宁 +1 位作者 袁泽剑 何永健 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1107-1113,共7页
为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图,本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point,ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法,该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描... 为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图,本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point,ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法,该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描数据进行配准,并将配准结果代替误差较大的里程计读数,以改善基于里程计读数的建议分布函数;同时通过采用改进的抽样策略,提高了粒子滤波过程中的抽样效率,降低创建地图所需的粒子数,仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 同时定位与地图创建 最近点迭代法 Rao-Blackwellized 粒子滤波 建议分布函数
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行驶车辆牌照自动识别系统 被引量:37
19
作者 郑南宁 张西宁 +1 位作者 戴莹 朱海安 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1991年第1期43-54,共12页
本文介绍行驶车辆牌照自动识别系统,利用CCD工业电视摄像机不断获取运动车辆的正面车头图象、实时地送入计算机,然后根据图象的纹理结构,从图象背景中分离出牌照,再应用模式识别技术对牌照上的汉字省名和数字进行识别,并针对动态图象的... 本文介绍行驶车辆牌照自动识别系统,利用CCD工业电视摄像机不断获取运动车辆的正面车头图象、实时地送入计算机,然后根据图象的纹理结构,从图象背景中分离出牌照,再应用模式识别技术对牌照上的汉字省名和数字进行识别,并针对动态图象的模糊,牌照底色灰度不一,牌照可能被污染、畸变等现象提出了解决方法。 展开更多
关键词 汽车 牌照 自动识别系统 计算机
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高斯-厄米特粒子滤波器 被引量:77
20
作者 袁泽剑 郑南宁 贾新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF . 展开更多
关键词 状态估计 粒子滤波器 高斯-厄米特滤波 序贯重要性抽样 重要性概率密度函数
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