检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:琚春华[1] 王伟明[1] 王光明[1] 姚庆栋[2]
机构地区:[1]杭州商学院计算机与信息工程系,杭州310035 [2]浙江大学信息与智能研究所,杭州310027
出 处:《计算机工程》1999年第6期19-20,57,共3页Computer Engineering
基 金:浙江省自然科学基金
摘 要:在并行黑板模型研究的基础上[1],提出了将写生式分割策略用于桥梁目标识别的图象分割思想。基于该分割思想,在黑板模型试验床CPES上建立了问题求解模型,并进行了桥梁目标识别。实验结果表明,上述方法在识别速度和识别虚警概率等方面效果较好。Based on the research of parallel black board model, this paper presents a method of image sketch segmentation for bridge object recognization and the model of problem solving for bridge target recognization on blackboard tested CPES. The result of experiment shows above method having good features for bridge recognization.
关 键 词:桥梁 目标识别方法 黑板模型 人工智能 图象识别
分 类 号:U446.2[建筑科学—桥梁与隧道工程] TP391.41[交通运输工程—道路与铁道工程]
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