基于Opencv的车牌识别研究与分析

通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。     

潜力学科学术评价研究综述

通过文献调研与分析,从研究指标、方法体系和应用场景3个方面对潜力学科进行了调研、分析与归纳,评述了其研究现状,提出了未来的重点研究方向,指出当前的潜力学科研究已日趋成熟,利用相关方法体系可以有效识别出潜力学科并进行相应的未来发展预测,为我国的学科建设提供学科服务及科研竞争力的分析,从而助力我国"双一流"建设的稳步发展。     

基于Rao-Stirling指数和LDA模型的领域学科交叉主题识别——以纳米科技为例

【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将 Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数 测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题 识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科 交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基 于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主 题研究提供一种新视角。     

企业核心竞争力的识别与评价研究

从核心竞争力的本质特征出发,设计识别企业核心竞争力要素指标的程序,构建识别和评价企业核心竞争力的指标体系;建立判定企业核心竞争力强弱的综合评价模型,采用多层次模糊综合评价法进行综合模糊评价,并给出判定准则。     

基于人工智能的海南黄花梨木与越南黄花梨木识别研究

为实现对海南黄花梨木及越南黄花梨木成品家具在无损伤的情况下进行分类识别,本文通过采集成品家具纹理图像并分别对图像在RGB和HSV颜色空间下的颜色直方图各分量的峰值进行分析,计算图像灰度共生矩阵(GLCM)在步长d取值为2和4的情况下4个方向上图像纹理的对比度、相关性、熵、平稳度、能量,5个特征值用SPSS软件做显著性分析。通过分析最终确定R、G、B、V、相关性、对比度、能量,7个特征值作为海南黄花梨与越南黄花梨识别的特征值向量,通过对比BP神经网络与SVM向量机2种识别方法,发现SVM向量机准确率更高,准确率可达到94%。结果表明本文方法可作为一种在无损伤的情况下识别海南黄花梨木与越南黄花梨木成品家具的可靠方法。     

基于专利共类的关键核心技术识别模型构建及应用——以光刻技术为例

[研究目的]基于专利数据系统、客观地识别关键核心技术,有助于丰富关键核心技术的识别方法,帮助中国更加科学的实施战略布局。[研究方法]在界定关键核心技术概念的基础上,提出一种基于专利共类的关键核心技术识别方法。首先依据技术的共现度大小,筛选热点技术作为研究对象,通过技术相似度、技术影响力和技术增长潜力率识别核心技术和潜力技术,在此基础上,借助社会网络分析法,以核心技术和潜力技术为节点,共现强度为边,计算结构洞并排序,选取排名前20位作为关键核心技术。[研究结论]以光刻技术为例进行案例研究,结果显示微生物或酶、光学元件、对表面涂布流体的一般工艺等技术是光刻技术领域的关键核心技术,有助于中国掌握技术发展趋势、合理配置资源、获取竞争优势。     

基于AHP-QFD的产业竞争情报需求识别方法研究

[研究目的]产业竞争情报需求识别是当前急需解决的重要问题之一,基于层次分析法及质量功能展开研究产业竞争情报需求识别分析框架,为产业竞争情报需求识别提供新的理论研究思路。[研究方法]构建面向客户需求的产业竞争情报任务AHP-QFD分析模型,开展客户需求重要度分析,识别出情报关键任务,并以湖南省工程机械产业关键情报需求识别为例开展了实证研究。[研究结论]基于AHP-QFD的产业竞争情报需求识别,创新性地将客户情报需求通过标准化、流程化的方法转化为关键情报任务,形成了工程化思维的情报需求开发范式,为情报需求识别提供有效的实践方法。     

基于深度学习的机器人目标识别实验教学设计与改革

设计了一个自追踪摄像头云台控制机器人实验。文章从人体的检测定位及云台控制方面阐述了系统的设计思路,利用机器视觉技术得到了人体目标在视角中的坐标,又对舵机进行了目标控制。追踪目标的过程最终以Mobile Net-SSD网络模型为基础,通过深度可分离的整合设计,改善了现有整合网络的复杂参数问题,从而优化了网络结构。后期将引导学生从改进本实验模型结构和图像预处理等方面提高最终算法的检测速度、检测准确率、识别准确率等。该实验设计涉及学科较为综合,功能扩展性好,实用性强,是机器人教学、机器学习实践与嵌入式系统相融合的创新实验项目。