关键词： 中国计算机学会   中国自动化学会   计算机视觉   模式识别   人工智能学会  

摘要： 第七届中国模式识别与计算机视觉大会(The 7th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision,PRCV 2024)将于2024年10月18—20日在乌鲁木齐举办。PRCV2024由中国自动化学会、中国图象图形学学会、中国人工智能学会和中国计算机学会联合主办。

关键词： 机器视觉技术   整地机械   智能化控制   图像处理   模式识别   农田效率  

摘要： 为了提高农田整地效率、减少资源浪费以及改善土壤质量,该研究通过对整地机械在田间工作过程的分析,基于机器视觉技术,利用高分辨率的摄像设备对整地区域进行图像采集与分析,获取土壤质量、杂草分布等信息,同时借助图像处理与模式识别技术,对图像数据进行处理和分析,实现对植物区域、土壤区域和杂草区域的识别与定位,将识别得到的信息与预先设定的整地参数相结合,自动调整整地机械工作模式、深度和速度,以实现精准的整地操作。通过在实际农田环境中的试验验证,证明了基于机器视觉技术的整地机械智能化控制在提高整地效率、降低能耗、改善土壤质量等方面的显著效果。

关键词： 模式识别   人面像岩画   丝绸之路历史文化  

摘要： 大麦地岩画是由这一区域的许多北方游牧民族和部落创作的图形符号系统。从大麦地岩画中筛选屡屡出现的“■”“■”“■”这三种典型图形符号作为研究对象,这些符号具有和甲骨文相同的象形、指事的功能。因此将计算机模式识别技术与传统方法的结合运用于岩画研究中,对典型岩画图形符号与甲骨文字形进行相似性识别,可以突破传统释义的局限性,给岩画的释义提供新的媒介,为中华文明起源研究提供依据和线索。

关键词： 点云技术   文化景观遗产   空间模式   模式识别   锡拉木伦庙  

摘要： 各类遗产景观的空间模式具有重要的历史价值,对当代人居环境的可持续发展具有重大指导意义。然而传统的空间模式识别方法缺乏科学的参量体系,导致相关保护手段的无力及景观特征的消失。本研究从遗产景观保护的视角出发,以内蒙古锡拉木伦庙为具体研究对象,利用点云技术进行测绘、构建三维模型,通过现代的数字化手段对遗产景观不同尺度上的空间构形、视觉特征和要素组成进行定量化分析,从而全面梳理锡拉木伦庙的景观风貌与核心特征。本研究成果能够支撑遗产景观空间特征定量化研究,有助于探明遗产景观特征的本质和核心价值,为解读传统景观的营建思想提供全新的视角和工具。

关键词： 泥浆泵   故障诊断   深度学习   集合经验模态分解   时频图   模式识别  

摘要： 采用信号处理方法较难提取到清晰、有效的泥浆泵故障特征,传统机器学习方法需要用其他信号处理方法提取原始信号故障特征,不能充分挖掘深层隐层特征。提出基于EEMD-CNN的泥浆泵故障诊断方法提取泥浆泵故障特征,首先对采集的3种状态泥浆泵振动信号进行EEMD分解之后进行重构,去除与故障特征无关的噪声以及其他信息,通过短时傅里叶变换将一维时域信号转变为二维时频图,并输入CNN网络中进行模式识别。经实验验证,该方法针对3种状态下的泥浆泵故障诊断准确率达到97%,极大提高了故障诊断的准确率。

关键词： 铆钉内部缺陷   检测系统   模式识别   特征融合  

摘要： 针对车身用铝合金板内部铆钉缺陷特征提取难度大、缺陷类型与程度识别准确率低的问题,提出一种基于高斯卷积深度信念网络与双向长短期记忆网络相结合的铆钉失效缺陷诊断模型与检测方法。首先,面向5种铆钉断裂缺陷设计试件并搭建自动检测系统,通过规划和调整探头姿态有效地降低提离效应对检测信号的影响。其次,设计双网络融合诊断模型提取和学习多维度缺陷特征信息,解决检测曲线中由时序变化特性和空间分布状态表征的缺陷信息提取难题。实验结果表明,与传统卷积网络及单一深度信念网络相比,优化后算法诊断模型的平均准确率为99.85%,相比提升了14.54%,且具有良好的通用性和鲁棒性,可实现铆钉内部缺陷的在线诊断。

关键词： 模式识别   人面像岩画   丝绸之路历史文化  

摘要： 贺兰山地处古代丝绸之路北道,是东西文明交流的关键节点。利用模式识别等数字技术,以贺兰山的人面像岩画为研究对象,构建贺兰山人面像岩画数据集并训练图像识别模型,成功实现了对人面像岩画的数字化识别,初步展示了模式识别等数字技术在岩画研究方面的潜力。研究结果显示多数人面像岩画能够在短时间内被准确识别,可以有效降低个体视觉和经验判断的误差,可以辅助科研人员进行人面像岩画识别,这在岩画研究中具有一定的实用价值,也为深入挖掘岩画文化信息提供了新路径。

关键词： 声发射   源定位   伞状定位阵列   定位传感器   模式识别  

摘要： 针对传统声发射源定位方法对储罐底板中心位置附近声发射信号接收不佳的问题,设计出一种8⁃4⁃2⁃1型伞状定位阵列,通过改变定位传感器组合,并将模式识别技术融入到新型阵列定位算法中,解决了罐底定位容易出现的漏定位和伪定位等问题,最后通过对比试验对该定位阵列的效果进行验证。试验结果表明,新型定位算法对罐底中心位置的定位精度提升了10.99%,重复定位、伪定位问题对定位结果的影响降低了31.22%。

关键词： 光纤光学   分布式光纤传感   多维度传感   模式识别   卷积神经网络  

摘要： 基于双马赫-曾德尔干涉(DMZI)型分布式光纤振动传感系统与无人机(UAV)视频监测系统,通过卷积神经网络同步对光信号和无人机视频信号进行模式识别,从多维度对多类别扰动事件进行精准检测.与传统的模式识别方法相比,所提方案将两个不同维度上的信号有效结合,实现了不同维度上模式识别方法的优势互补,将识别信号的时间维度加入识别,解决了静态信号识别事件有限、准确率较低的问题.为了验证所提方案的可行性和有效性,对常见的9种传感行为(攀爬、轰砸、剪切、脚踢、重敲击、轻敲击、拉扯、摇晃、无入侵)进行了实验测试和分析.实验结果表明,所提出的多维度模式识别方案可以对9种入侵事件达到99.58％的平均测试准确率,并且平均识别时间为0.16 s,短于系统的采样时间0.3 s,满足实际工程应用的需求.

关键词： 数据挖掘   仪器检验检测   方法优化   模式识别  

摘要： 本文旨在基于数据挖掘技术探讨仪器检验检测方法的优化路径.首先,本文通过深入分析数据挖掘技术在仪器检验检测中的应用优势,提出了一套完整的优化流程,包括数据收集与预处理、模式识别与分析、检测流程优化、预测模型构建以及结果验证与反馈.其次,通过聚类分析和关联规则挖掘等数据挖掘技术,分析了检测数据的关键模式和趋势.最后,进一步探讨了如何调整检测参数和流程,以提高检测效率和精度.期望通过本文的研究,能够实现仪器性能的预测和维护需求,优化设备管理,并对仪器检验检测情况进行持续改进.