多目标跟踪智能辅助分析及自动化标注系统

为解决多目标跟踪数据标注困难，对于常用的数据标注工具缺乏智能标注辅助、自动化多目标跟踪等功能的问题，设计并实现一个具备智能辅助和自动化标注功能的多目标跟踪自动化标注系统。人工标注方面该系统提供自动绘制跟踪轨迹、自动修改标签以及自动隐藏遮挡的智能辅助功能；自动化标注方面该系统部署多个深度学习算法，包括目标检测框架Faster R-CNN和YOLOX、多目标跟踪算法SORT、DeepSORT、MOTDT、ByteTrack。通过该系统与labelme、labelImg、VoTT、CVAT的足球场内球员多目标跟踪数据标注实验，验证了该系统在多目标跟踪数据标注工作上的优越性。     

CAD系统智能化尺寸标注沉浸环境的研究与实现

通过对三维参数化特征造型系统的尺寸标注子系统的需求模型、框架模型、对象模型的分析和比较,提出了智能化尺寸标注系统的整体框架模型相关键算法,重点分析了智能判断、智能捕捉、智能吸附三种智能化手段的实现方法,设计并实现了一个智能化的尺寸标注沉浸环境。     

一个实现多种切分标注算法的系统

介绍了一个对汉语语料进行切分标注的系统——SEGPOS。该系统采用模块化设计，具有灵活的算法实现、替换机制，并能动态扩展各类数据资源，为开发切分、标注算法，进行多种算法的横向比较研究，提供了一个良好的平台。给出了在SEGPOS上实现的多种切分、标注算法的测试结果和分析。     

基于特征智能参数化的设计模型及实例

本文介绍了一个基于特征智能参数化ＣＡＤ系统的设计模型有运行实例。该系统依据形状特征建立包括拓扑关系数据和几何数据在内的工程图样数据库，从而实现产品的智能参数化设计，该系统以机床主轴组件设计作为实例运行，使其智能参数化的设计思想得以具体实现     

基于特征智能参数化的设计模型及实例

本文介绍了一个基于特征管能参数化CAIJ系统的设计模型及运行实例。该系统依据形状特征建立包括拓扑关系数据和几何数据在内的工程图样数据库，从而实现产品的智能参数化设计。该系统以机床主轴组件设计作为实例运行，使其智能参数化的设计思想得以具体实现。     

Docker容器化下的遥感算法程序集成方法

目的 近年来，随着我国遥感技术的快速发展，遥感数据呈现出大数据的特点，遥感数据的时效性增强，针对新环境下遥感算法编程语言众多，程序运行和部署环境需求多样，程序的集成和部署困难的问题，提出了一种遥感算法程序快速封装与Docker容器化系统集成架构。方法 该系统架构主要包括：1）遥感算法程序的镜像自动化封装制作；2）镜像的分发管理，达到算法程序镜像的共享；3）遥感信息产品生产流程的容器化编排服务，将相关联的算法程序镜像串联，以满足特定遥感信息产品的生产；4）容器的调度运行，调用镜像，实现特定遥感产品的容器化运行。本文在上述容器化系统集成架构下，以Landsat5数据的NDVI、NDWI信息产品的生产作为容器化生产实例，并同物理机、KVM （kernel-based virtual machine）虚拟机在运行时间、内存占用量、部署效率等性能进行了对比。结果 Docker容器虚拟化环境下的产品生产和物理机环境下在运行时间和内存占用量上几无差别，优于KVM虚拟机。Docker容器虚拟化环境和KVM虚拟机环境下在部署上能够节省大量时间，相比于物理机环境能够提高部署效率。结论 容器化的系统集成方式能够有效解决遥感算法程序集成和部署困难的问题，有利于遥感算法程序的复用和流程的共享，提高系统集成效率，具备较强的遥感数据实时快速处理能力。     

XML Schema制导的多媒体检索系统设计与实现

针对基于内容的检索技术在高层语义检索方面的不足,论文提出了一种通过XML大纲(schema)制导进行多媒体标注和检索的方法,即首先以schema来定义多媒体数据的结构,然后以schema制导的方法对多媒体内容进行标注和检索,并尝试采用基于SMIL的技术来实现检索结果的超媒体合成。为实现通用性,提出了schema制导树生成的一般算法,以及检索条件到XQuery查询语句的转换方法,最后描述了一个该方法的具体实现——Schema制导的多媒体标注和检索系统SDMMRS。     

SWMRD:一个面向互联网的制造资源智能发现系统

为了对面向互联网这一海量资源库中提供准确的、自动的、智能的发现制造资源服务,提出一套基于语义网的制造资源智能发现方法.该方法以制造资源本体与知识一体化建模为基础,通过聚焦爬虫从互联网中获取制造资源信息,形成语义标注实例;建立多层次智能发现检索模型,实现制造资源的精确检索、模糊检索、语义检索以及智能推理功能.为直观表达查询语义结构与概念间的关联性,研制了图形化语义查询前端,并在此基础上开发并实现一套制造资源智能发现系统SWMRD.最后展示了系统实例.     

军事工程毁伤评估的组合智能模型

鉴于军事工程毁伤的复杂性,提出了基于组合智能评估模式的军事工程毁伤评估模型。以军事工程毁伤评估体系结构及其特征与功能约束为基础,设计军事工程毁伤效果组合智能评估的构件化模式,建立军事工程毁伤效果组合智能评估机制;以智能优化算法提高军事工程毁伤效果评估效率为目标,设计了一种易于仿真推理的军事工程毁伤效果组合智能评估流程。以人工神经网络为主体,集成小波分析和遗传算法,建立军事工程毁伤效果评估的非线性智能组合评估模型,应用于军事工程抗精确打击毁伤分析。案例表明,非线性组合智能评估模型充分发掘不同算法的差异优势,仿真实验验证了组合设计的可行性。     

煤矿安全隐患智能语义采集与智慧决策支持系统

针对现有煤矿安全隐患智能语义采集与决策系统存在欠缺智能语义提取功能和多属性互联检索分析与决策功能、智能化程度不高等问题,设计了一种基于改进卷积神经网络(CNN)和蚁群算法(ACO)的煤矿安全隐患智能语义采集与智慧决策支持系统。该系统采用基于CNN的智能语义采集模型,利用CNN算法匹配出相似度最高的近义关键词,通过映射表关联到标准关键词,解决了相近语义的关键词匹配精度不高的问题;采用基于ACO的智慧检索模型,通过ACO算法负反馈和正向加强的方式标记高频度检索条例,实现了被检索的高频度条例的智能显示。实验与应用结果表明,该系统可实现多属性语义关键词的互联查询、高频度检索条例的智能显示、隐患问题相关数据的实时跟踪、数据统计图的多样化显示、决策分析预警简报的智能生成等功能。     

个性化智能信息检索的设计与实现

文章提出了一个佣性化智能信息检索系统NetLooker,它是智能登记处检索领域的重要研究课题。系统运用人工智能的方法,采用两层分布式智能体Agent技术、相关反馈学习算法、信息滤波算法,面向用户个性化模式来设计和实现。系统采用两层交互机制,支持个性化检索和浏览式检索两种信息检索方式,有良好的交互方式、能智能适应用户兴趣和信息源的变化。它可应用于WWW、电子商务等分布式系统中进行信息检索,因此具有理论价值和使用价值。     

基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用

集中器在智能抄表系统中有着重要的中继作用,为实现电能计量自动化向智能化的转变,如何结合新的通信技术和智能计算技术,开发新一代智能集中器迫在眉睫.主要讨论如何实现基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用.首先分析了具有边缘计算功能的智能集中器设计可行性方案,然后重点讨论了基于边缘计算的数据采集算法,包括数据库构建、数据筛选、数据清洗方法,最后讨论了数据融合与决策管理,提出了一类智能运维方法.所提出的设计思路能实现电能计量大数据的分布式计算,降低云计算数据中心的计算压力,有效提高电能计量系统运维效率.     

基于聚类的图像视觉内容检索和索引

图像是一种典型的可以大量获取的多媒体数据，对它们进行内容管理具有实际意义，描述在BOIC系统中提出并实现的基于聚类机制的图像视觉内容检索和索引方法．首先给出以视觉特征、空间结构、语义注释等来表示图像内容的模型；然后给出基于该模型的三个检索算法，包括基于视觉感知的颜色检索算法、轮廓检索算法、主色调扩展检索算法；最后给出采用集簇算法时媒体数据进行聚类的索引机制．它建立聚类索引表来缩小查询范围，从而提高了检索效率。     

科技资源分类检索系统的设计与实现

针对科技资源检索中存在的问题,提出分类检索系统结构,论述分类检索系统的设计及实现,包括数据获取、数据分类、分类索引策略、分类查询和结果排序算法。通过对分类分布式检索深入研究分析,实现科技资源共享平台检索系统,系统的试运行结果证明了其可行性与高效性。     

利用频繁模式挖掘进行图像标注

在基于内容的图像检索与计算机视觉研究领域中，如何将底层的视觉特征与高层的语义信息相联系，即如何有效地根据图像的底层特征提取其表达的语义概念是备受关注的难题之一。特别是当图像包含了多个语义概念时，问题就变得更为棘手了。本文中，我们提出一种基于图像底层特征值频繁模式的语义概念标注方法，针对图像分块的特点实现了一组有效的模式挖掘算法，并设计了标注规则的生成算法。权威的真实数据集上的实验表明我们的方法在对含有多个语义概念的图像进行概念标注时要比之前的一些算法效果更好。     

基于MiniGUI的图像即时处理终端实现的关键技术

以现代嵌入式电子产品中图像处理终端为研究对象,本文对图像即时编辑功能进行了分析和设计。基于嵌入式删开发平台,使用MiniGUI嵌入式图形界面开发系统,最终实现一个可完成图像浏览、更新、标注、以及利用二分聚类算法实现搜索功能的图形界面应用程序,实现了图像的即时处理,并提高了图像检索速度。     

融合标签自适应重构机制的情感分类研究

本文提出一种融合标签自适应重构机制的半监督情感分类方法，用于实现对数据噪声的标注与过滤。本文将提出的标签自适应重构机制分别引入到逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯及线性支持向量机情感分类算法中，以西安疫情防控为例采集微博、豆瓣及知乎等社交媒体上的网络舆情数据，基于上述构建的社交网络数据进行验证实验。实验结果表明，本文提出的融合标签自适应机制的情感分类模型在情感分类准确性上有显著提升。     

基于卷积神经网络的多标签图像自动标注

如今生活中,图像资源无处不在,海量的图像让人应接不暇。如何快速有效地对这些图像信息进行查询、检索和组织,成为了当前亟需解决的热门问题。而图像自动标注是解决基于文本的图像检索的关键。文中提出的这套基于深度学习模型中的卷积神经网络模型的多标签图像自动标注系统,实现了多标签损失排名函数,完成了多标签数据的训练与测试。在实验验证上,先选取CIFAR-10数据集进行算法的有效性测试,然后选取多标签图像数据集Corel 5k进行定量测试比较,结果表明,该算法的综合性能指标与现有算法相比有较大的提升。     

基于MiniGUI的图像即时处理终端实现的关键技术

以现代嵌入式电子产品中图像处理终端为研究对象,本文对图像即时编辑功能进行了分析和设计。基于嵌入式ARM开发平台,使用MiniGUI嵌入式图形界面开发系统,最终实现一个可完成图像浏览、更新、标注以及利用二分聚类算法实现搜索功能的图形界面应用程序,实现了图像的即时处理,并提高了图像检索速度。     

一种基于个性化需求的智能配镜算法研究

为实现基于用户个性化需求信息的智能配镜功能,构建用户个性化需求信息数据模型。搭建智能配镜眼镜模型库,建立用户个性化需求信息与眼镜模型库之间的智能匹配模型。将智能匹配流程划分为基于DFS的眼镜模型库检索、基于语义相似度的眼镜框型匹配、面部参数匹配、优化调整四个阶段。设计实现了用户个性化需求信息与眼镜模型库之间的智能匹配算法。应用该智能匹配算法开发智能配镜系统,并与关键词匹配算法进行对比,验证了该智能匹配算法的合理性及有效性。