北方工业大学计算机学院 作品数:344 被引量:1,190 H指数:14 相关作者: 吴洁明 席军林 曾德攀 关瑜 柳静华 更多>> 相关机构: 太原科技大学计算机科学与技术学院 北京航空航天大学计算机学院 清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 北京市自然科学基金 北京市大学生科学研究与创业行动计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 电子电信 交通运输工程 更多>>
基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法 被引量:3 2017年 针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随车辆组。实验结果表明,与排列组合算法及FP-Growth算法相比,PFID算法消耗内存更少,响应时间更短,在秒级响应时间内能找到伴随车辆组,达到及时预警目的。 王路辉 王桂玲关键词:智能交通系统 SPARK 图书在版编目自动辅助标引方案初探 2015年 本文论述了全文检索技术和中文分词技术的技术特征,给出了方案的实施思路、实施流程、功能架构等,并对方案进行了实验验证。该方案可以实现计算机辅助标引,可以有效提高图书在版编目(CIP)标引人员工作效率。 耿锐关键词:图书在版编目 中文分词 自动标引 Canny算子与小波变换相结合的道路边缘特征提取算法 2015年 提出了Canny算子与小波变换相结合的道路边缘特征提取算法。首先用Canny算子对原图像提取边缘,与原图像进行叠加,再用小波变换对此图像进行二次边缘提取,有效地提取道路边缘特征,避免了Canny算子提取道路边缘不连续现象和小波变换提取边缘时出现的虚假边缘信息。 张永梅 王世伟 许静关键词:阈值 CANNY算子 小波变换 非平稳与非完美通信条件下的CI分布式算法 2017年 在无线传感网中,传感节点需从物理世界中估计一些兴趣参数,因此分布式估计是一个重要问题.为解决这一问题,该文发展了CI(consensus-plus-innovations)分布式算法,并从理论上分析了非平稳条件及非完美通信条件下CI分布式算法的均值收敛性能,说明CI分布式算法是均值收敛的,此外还分析了算法的渐进正态性.研究表明,非平稳条件和非完美通信条件并不影响CI算法的收敛性和渐进正态性,但会影响渐进方差.通过仿真验证了CI分布式算法的合理性. 匡红梅 李伟关键词:分布式估计 非平稳 基于数据链的软件故障定位方法 被引量:9 2015年 软件中存在的故障很多与数据流紧密相关,对数据流故障定位是一个具有相当难度的研究问题.通过分析变量的定义-使用关系和变量间的依赖关系,并跟踪程序运行时各种操作对变量值的影响,即,变量操作状态的变化等基本信息,提出了一种综合考虑变量操作状态变化以及变量操作状态间依赖关系的数据链模型,利用该模型对程序中数据流故障进行定位.经过实验验证,所提出的基于数据链的故障定位方法的定位结果与基于定义-使用对、基于程序切片、基于概率依赖图和基于语句覆盖这4种典型的故障定位方法进行了对比,取得了更好的定位效果. 杨波 吴际 刘超关键词:故障定位 数据流 数据链 软件测试 基于特征自学习的交通模式识别研究 被引量:5 2019年 针对目前交通模式识别以人工设计特征为主,特征设计主观性强、区分度不高的问题,本文依据深度学习理论,建立了基于卷积神经网络的特征自动学习模型。该模型利用卷积神经网络自动学习深度特征,然后与人工特征共同用于交通模式识别。模型基于微软Geo Life数据,针对不同特征组合与分类方法设计实验,实验结果表明模型能学习到高区分度深度特征、有效提高交通模式识别准确率。 王昊 刘高军 段建勇 薛媛媛 冯卓楠关键词:交通模式识别 基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究 被引量:4 2016年 针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法;在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型;在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像;实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。 张永梅 张晨希 郭莎关键词:图像拼接 基于纹理的三维书籍模型单侧页面提取方法 2018年 模型分割在实际工程中有重要的应用价值。针对三维书籍模型的点云分割,提出了一种基于纹理的单侧书籍页面提取方法。对于获取的三维书籍模型以及散乱纹理图像,首先将模型的散乱纹理转化为有序纹理,将像素值从RGB空间转换到HSI空间,根据H(色调)和I(亮度)去掉模型背景点云;然后根据书脊线像素在有序纹理图像中的分布特性,计算纹理图像中的书脊线,再利用最小二乘法拟合出书脊线的三维空间方程,进而求出分割左右页面的空间平面,最终完成单侧页面的提取。实验结果表明,该方法针对三维书籍模型能够快速稳定地提取出单侧页面,具有较高的准确性。 童立靖 王凤鹤 李斌关键词:点云分割 HSI色彩空间 最小二乘法 基于DTBNN的双阈值图像分割方法 2016年 为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络;最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选,并计算出被测图像的上下灰度阈值,完成对图像的双阈值分割。仿真实验表明,该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较好的上下限分割阈值,与最大类间方差双阈值法和最大熵双阈值法比较,能够在动态图像中实现双阈值分割。 付永强 宋丽华 李也白 马礼关键词:双阈值 图像分割 基于统计和特征相结合的查询纠错方法研究 被引量:3 2016年 【目的】提高搜索引擎查询纠错过程中的准确率和召回率,改善用户的检索体验。【方法】提出一种基于统计和特征相结合的查询纠错模型,建立混淆集生成模型,将用户输入的查询关键字生成其对应的混淆集;建立混淆集排序模型,对混淆集中的词条进行排序,选出混淆集中最佳的词条与用户输入的查询关键字对照,以此达到查错纠错的目的。【结果】实验结果证明该模型在搜索引擎查询时具有较好的效果,测试集在110k时的准确率和召回率分别达到92.2%和95%,相对于N-gram纠错模型准确率和召回率分别提高13.6%和8.3%。【局限】该模型中混淆集的生成规则有限、模型的训练需要大量的计算。【结论】本模型能够提高搜索引擎查询的准确率及效率,改善用户的检索体验。 段建勇 关晓龙关键词:N-GRAM模型