自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：車牌定位 字符分割 字符識(shí)別

1.引言

隨著汽車數(shù)量的不斷遞增，擺在面前的是巨大的交通壓力，現(xiàn)代交通的發(fā)展迫切要求實(shí)現(xiàn)交通管理的自動(dòng)化。因?yàn)檐嚺铺?hào)碼是車輛的唯一“身份”標(biāo)識(shí)，所以車牌識(shí)別系統(tǒng)可以作為車輛自動(dòng)識(shí)別的一種重要形式， 對(duì)于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測(cè)，交通控制于誘導(dǎo)，機(jī)場(chǎng)，港口，小區(qū)的車輛管理，停車自動(dòng)收費(fèi)，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域。因此對(duì)基于特征的車牌識(shí)別算法的研究在大型停車場(chǎng)的管理系統(tǒng)和交通事故的破案方面具有特別重要的實(shí)際應(yīng)用意義。

2.車牌識(shí)別原理及流程

車牌自動(dòng)識(shí)別是利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和車牌字符識(shí)別算法等。

本文設(shè)計(jì)的車牌識(shí)別系統(tǒng)總結(jié)了車牌識(shí)別技術(shù)的歷史，分析了車牌識(shí)別的研究現(xiàn)狀，對(duì)存在問(wèn)題和意義提出了本設(shè)計(jì)的新方案。本設(shè)計(jì)的流程包括車牌圖像采集，圖像預(yù)處理，車牌定位，車牌字符分割，車牌字符的識(shí)別等幾個(gè)部分。

3.各模塊的實(shí)現(xiàn)

3.1 圖像采集?？紤]圖像對(duì)后續(xù)操作的影響，圖像在拍攝時(shí)采用人工拍攝選取車牌最佳拍攝環(huán)境。

3.2 圖像預(yù)處理。本算法中預(yù)處理是對(duì)圖像進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)和二值化，。目的是突出車牌的主要特征，以便更好地提取車牌。

3.3 車牌定位。從預(yù)處理后的汽車圖像中分割出車牌圖像。即在一幅車輛圖像中找到車牌的位置。本文采用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和邊緣特征的車牌定位方法。即先對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后再對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行大范圍搜索， 再用開(kāi)閉合運(yùn)算來(lái)填補(bǔ)車牌區(qū)域內(nèi)細(xì)小孔洞和去除噪聲， 進(jìn)而增強(qiáng)車牌區(qū)， 使車牌區(qū)成為一個(gè)連通區(qū)域， 找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來(lái)。該方法有效改進(jìn)了傳統(tǒng)的車牌定位方法， 提高了車牌定位的速度和準(zhǔn)確度。

3.4 字符分割及歸一化。即對(duì)獲得的車牌分離出單個(gè)字符以便字符識(shí)別。本文采用改進(jìn)的投影法。即將垂直投影法和固定邊界法相結(jié)合，達(dá)到了更好的分割效果。計(jì)算出列方向像素值之和。選取一較小的像素和閾值，找到車牌上漢字的左端，在用該閾值繼續(xù)尋找漢字右端的同時(shí)，根據(jù)車牌標(biāo)準(zhǔn)，利用高與寬的比例關(guān)系找到漢字的右端。重復(fù)該方法找到其他字符的左右端，然后將字符逐一分割。歸一化則是將分割出來(lái)的字符大小歸一化。

3.5 字符識(shí)別。將字符轉(zhuǎn)換為文本形式直接顯示出來(lái)。 本文采用的識(shí)別方法是基于模板匹配的車牌識(shí)別方案。首先取字符模板，接著依次取待識(shí)別字符與模板進(jìn)行匹配，將其與模板字符相減，得到的0越多那么就越匹配。把每一幅相減后的圖的0值個(gè)數(shù)保存，然后找數(shù)值最大的，即為識(shí)別出來(lái)的結(jié)果。

4.識(shí)別結(jié)果

5.結(jié)論

本文主要解決了以下問(wèn)題：⑴在背景的圖象中如何定位分割牌照區(qū)域；⑵對(duì)分割下來(lái)的牌照字符如何提取具有分類能力的特征；⑶如何識(shí)別字符。在車牌字符識(shí)別系統(tǒng)的研究領(lǐng)域，近幾年出現(xiàn)了許多可行的識(shí)別技術(shù)和方法，從這些技術(shù)和方法中可以看到兩個(gè)明顯的趨勢(shì)：⑴單一的識(shí)別技術(shù)無(wú)法達(dá)到理想的結(jié)果，多種方法的有機(jī)結(jié)合才能提高系統(tǒng)有效識(shí)別能力。本文的設(shè)計(jì)，也汲取了以上一些算法的思想，反復(fù)比較，綜合分析；⑵在有效性和實(shí)用的原則下。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，表明該車牌識(shí)別系統(tǒng)可有效地識(shí)別多幅車牌，但對(duì)于識(shí)別傾斜、污損比較嚴(yán)重的車牌方面的技術(shù)還有待解決。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉屹松.基于模板匹配車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究實(shí)現(xiàn)[碩士學(xué)位論文].北方工業(yè)大學(xué)，2009

[2]劉智勇.基于MATLAB的車牌定位.中國(guó)科學(xué)院，2000

第2篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：射頻識(shí)別 物流 RFID

一、射頻識(shí)別技術(shù)綜述

射頻識(shí)別技術(shù)（Radio Frequency Identification Technology，簡(jiǎn)稱RFID）是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，它主要依靠射頻信號(hào)來(lái)自動(dòng)定位目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，整個(gè)識(shí)別過(guò)程不需要人工參與，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別。

從八十年代開(kāi)始這項(xiàng)技術(shù)走向了成熟，它比同期或早期的接觸式識(shí)別技術(shù)更靈活，RFID系統(tǒng)的射頻卡和讀寫器不用接觸就可以完成識(shí)別的工作，因此它可以應(yīng)用在更廣泛的場(chǎng)合。它的產(chǎn)品形狀和大小各異，如：卡片型、硬幣型和有印刷天線的紙張等，但它們的基本的功能是一樣的，只要配合專用讀寫器，就能夠從外部寫入或讀取信息。

雖然RFID的功能比較單一，卻在服飾業(yè)、食品業(yè)和物流業(yè)等許多行業(yè)起到了革命性的影響，主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的條形碼系統(tǒng)已經(jīng)逐漸被RFID系統(tǒng)代替。在諸如美國(guó)的WalMart、英國(guó)的特易購(gòu)Tesco和德國(guó)的Metro等大型世界級(jí)連鎖零售企業(yè)，都為了提升企業(yè)內(nèi)部物流系統(tǒng)的效率，采用RFID系統(tǒng)。由此可見(jiàn)，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在全世界的零售業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響，而零售業(yè)又與現(xiàn)代物流業(yè)關(guān)系密切，應(yīng)當(dāng)考慮基于射頻識(shí)別技術(shù)來(lái)建立智能化的物流管理體系。

二、射頻識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)分析

射頻識(shí)別具有技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)。以前的條形碼技術(shù)已經(jīng)使用了很長(zhǎng)時(shí)間，但現(xiàn)在這種技術(shù)在許多情況下已經(jīng)不能滿足使用者的需要了，條形碼雖然成本便宜，但它的存儲(chǔ)量很小，而且使用時(shí)不能改寫，這些缺點(diǎn)都限制了它在物流領(lǐng)域的應(yīng)用前景。在信息時(shí)代的背景底下，用戶對(duì)大存儲(chǔ)量信息載體和無(wú)線信息交流方式有了強(qiáng)烈的需求，并且要在現(xiàn)代物流管理中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別，提高物流管理的效率，RFID技術(shù)在技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)就有了更加廣闊的應(yīng)用空間。

射頻識(shí)別具有應(yīng)用方面的優(yōu)勢(shì)。在物流領(lǐng)域，無(wú)論是傳統(tǒng)的管理方式，還是在更強(qiáng)調(diào)智能化管理的今天，物流管理最終的目標(biāo)都是要通過(guò)向商品流通過(guò)程中的對(duì)象提品或服務(wù)，用來(lái)?yè)Q取更多的利潤(rùn)。而將RFID技術(shù)應(yīng)用到商品從生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)送以及商品流通的完整物流管理流程里，能在很大程度上幫助物流企業(yè)提高業(yè)務(wù)的效率。

三、基于射頻識(shí)別技術(shù)的智能化物流管理

將射頻識(shí)別技術(shù)RFID與現(xiàn)代的物流管理相結(jié)合，將會(huì)極大地提升物流管理的智能化水平，其必將成為現(xiàn)代物流發(fā)展的趨勢(shì)。

1、貨物運(yùn)輸

RFID系統(tǒng)可以在貨物運(yùn)輸過(guò)程中，實(shí)時(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸?shù)牡攸c(diǎn)，自動(dòng)收集貨物的信息，減少了貨物運(yùn)輸過(guò)程中人為參與的環(huán)節(jié)，以此獲取更準(zhǔn)確的貨物信息，實(shí)現(xiàn)貨物的在途控制。這樣，就可以隨時(shí)地監(jiān)控全局，更好地調(diào)整資源和勞動(dòng)力的配置，合理調(diào)度和分配運(yùn)輸工具，有效利用了工作時(shí)間，降低了物流成本，提高生產(chǎn)效率。

2、入庫(kù)發(fā)貨

在倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)貨口處，貼有電子標(biāo)簽的貨物通過(guò)閱讀器自動(dòng)采集信息，完成盤點(diǎn)并將信息輸入主機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。入庫(kù)時(shí)，RFID系統(tǒng)可以根據(jù)貨物標(biāo)簽中所記錄的相關(guān)數(shù)量和體積等信息，給出最合適的倉(cāng)儲(chǔ)位置，以達(dá)到倉(cāng)儲(chǔ)空間的最優(yōu)化利用。入庫(kù)后，則通過(guò)閱讀器自動(dòng)完成清點(diǎn)作業(yè)，并更新庫(kù)存信息；發(fā)貨時(shí)，由另一讀寫器識(shí)別并將信息輸入中央管理器，告知它被放在哪個(gè)位置。尤其在危險(xiǎn)品貨物的入庫(kù)和發(fā)貨時(shí)，有更大的優(yōu)勢(shì)，避免的工作人員直接接觸貨物所可能造成的傷害。

3、商品庫(kù)存

將RFID系統(tǒng)應(yīng)用于商品的庫(kù)存管理，可以通過(guò)無(wú)線射頻自動(dòng)收集信息，完成商品入庫(kù)的記錄工作，管理中心可以實(shí)時(shí)地了解倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)存了多少商品，能夠精確地監(jiān)控貨物的流動(dòng)情況，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存情況的實(shí)時(shí)控制，這樣可以增加處理貨物的速度，還可以監(jiān)視貨物的其他信息，極大地增加了清點(diǎn)工作的透明度，提高了管理效率。

4、倉(cāng)庫(kù)安全

電子物品監(jiān)視系統(tǒng)(EAS)是一種設(shè)置在需要控制物品出入的門口的RFID技術(shù)，這個(gè)系統(tǒng)用來(lái)保證倉(cāng)儲(chǔ)安全，防止商品被盜，主要應(yīng)用在商店、圖書(shū)館和數(shù)據(jù)中心等地方，當(dāng)未被授權(quán)的人從這些地方取走物品時(shí)，EAS系統(tǒng)會(huì)及時(shí)發(fā)出警告。首先在將EAS標(biāo)簽粘在物品上，當(dāng)物品被正常購(gòu)買或者合法移出時(shí)，在出口通過(guò)一定的設(shè)備使EAS標(biāo)簽失活，就可以順利取走。非法物品經(jīng)過(guò)門口時(shí)，EAS裝置能自動(dòng)檢測(cè)標(biāo)簽的活性，立刻發(fā)出警告。

5、搬運(yùn)裝卸

在火車運(yùn)輸中，將射頻卡安裝在車廂頂部，讀寫器安裝在鐵路運(yùn)輸沿線上，通過(guò)讀取的數(shù)據(jù)，能獲取火車的身份和監(jiān)控火車的完整性，以防止遺漏在鐵軌上的車廂發(fā)生撞車事故。目前，射頻自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)遍布全國(guó)14個(gè)鐵路局。

6、流通加工

用RFID技術(shù)在生產(chǎn)流水線上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制、監(jiān)視，提高生產(chǎn)率，改進(jìn)了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，降低了生產(chǎn)成本。將RFID設(shè)備裝配在加工流水線上，應(yīng)用智能標(biāo)簽有助于大量地生產(chǎn)用戶特殊定制的產(chǎn)品。用戶可以從上萬(wàn)種零部件中，選擇自己需要的特殊顏色、型號(hào)和樣式等，而且這種射頻卡可重復(fù)使用，每個(gè)射頻卡上保存有描述產(chǎn)品的詳細(xì)要求，流水線的每個(gè)工作點(diǎn)都有讀寫器，這樣可以保證產(chǎn)品在流水線上能順利的完成裝配和加工的任務(wù)。

7、事故監(jiān)控

當(dāng)事故發(fā)生，即使司機(jī)不知自己所在位置，也可以通過(guò)在沿途設(shè)置的RFID監(jiān)測(cè)點(diǎn)得到反饋的信息，管理中心可以迅速準(zhǔn)確地了解事故發(fā)生的位置與運(yùn)送貨物的安全情況，保證在最快是時(shí)間內(nèi)緊急救援，減少貨物的損失，降低物流風(fēng)險(xiǎn)和成本，提高物流效率。

四、射頻識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用上的局限性

射頻識(shí)別技術(shù)可以廣泛應(yīng)用到物流的很多方面，但是也存在了一些制約其發(fā)展的因素：

1、價(jià)格是RFID走向大面積市場(chǎng)應(yīng)用的最大障礙

RFID標(biāo)簽的成本比較高，如果應(yīng)用在集裝箱或者汽車、電器冰箱之類的大宗商品上，成本不算什么；但如果商品本身價(jià)格比較低，這一技術(shù)的成本就顯得比較高了。

2、RFID技術(shù)存在安全隱患

RFID標(biāo)簽無(wú)法對(duì)閱讀器進(jìn)行身份驗(yàn)證，當(dāng)RFID標(biāo)簽接近閱讀器時(shí)，就會(huì)無(wú)條件的發(fā)出信號(hào)，無(wú)法辨別閱讀器是否合法，這會(huì)帶來(lái)比較大的安全隱患，可能造成貨品信息的泄露。

3、RFID技術(shù)缺少統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

目前RFID技術(shù)存在兩個(gè)基礎(chǔ)技術(shù)協(xié)議，分別是MIT Auto-ID Center與日本的Ubiquitous ID Center提出的，兩種標(biāo)準(zhǔn)都有不同廠商支持，采用何種協(xié)議會(huì)影響對(duì)應(yīng)廠商的市場(chǎng)份額，進(jìn)而影響整個(gè)射頻識(shí)別產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

1 張敏；現(xiàn)代物流與可持續(xù)發(fā)展[D]；山東農(nóng)業(yè)大學(xué)；2004年

2 包建榮；基于以太網(wǎng)傳輸射頻識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]；浙江工業(yè)大學(xué)；2004年

第3篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：RFID；系統(tǒng)；數(shù)據(jù)采集；資產(chǎn)全生命周期；智能識(shí)別；動(dòng)態(tài)管理

中圖分類號(hào)：TP315 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）10-2438-04

1 項(xiàng)目背景

隨著企業(yè)的不斷發(fā)展，信息化設(shè)備、檢測(cè)儀器、計(jì)量設(shè)備、生產(chǎn)設(shè)備、辦公設(shè)備等固定資產(chǎn)種類繁、數(shù)量多，這給資產(chǎn)管理部門帶來(lái)了很多的工作量，僅每年兩次的資產(chǎn)盤點(diǎn)就占用了資產(chǎn)管理部門大部分精力。在國(guó)家對(duì)資產(chǎn)管理越來(lái)越重視的大環(huán)境下，為了進(jìn)一步完善目前的資產(chǎn)管理系統(tǒng)，加大資產(chǎn)管理的力度，保證資產(chǎn)的安全和數(shù)據(jù)的可靠，尤其加強(qiáng)對(duì)一些貴重資產(chǎn)和調(diào)撥頻率高的設(shè)備管理成為資產(chǎn)管理部門的重點(diǎn)工作。

射頻識(shí)別技術(shù)RFID（Radio Frequency Identification Technology）是從八十年代起走向成熟的一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，它通過(guò)射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。相對(duì)于條形碼技術(shù)有非接觸式、非視線識(shí)別、可擦寫信息、更大的讀寫距離、大容量（相對(duì)條形碼）、可多個(gè)識(shí)別等突出優(yōu)勢(shì)，因此，將RFID技術(shù)引入資產(chǎn)管理的應(yīng)用中，充分發(fā)揮RFID優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)適應(yīng)性更強(qiáng)、安全性更高、數(shù)據(jù)信息更可靠的RFID資產(chǎn)管理系統(tǒng)，可以加大和加快對(duì)企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)的改造。

2 管理現(xiàn)狀

目前，資產(chǎn)管理部門采用傳統(tǒng)的手工記錄方式加Excel表格方式來(lái)實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)管理中資產(chǎn)數(shù)據(jù)的錄入和統(tǒng)計(jì)，隨著資產(chǎn)不斷增多，目前的管理方法已開(kāi)始跟不上管理要求，表現(xiàn)如下：

1） 資產(chǎn)的盤點(diǎn)、清查時(shí)，管理人員需一一手工確認(rèn)資產(chǎn)上信息登記卡，工作量巨大。

2） 資產(chǎn)臺(tái)帳分級(jí)多，統(tǒng)計(jì)、查詢麻煩。歸口實(shí)物臺(tái)帳、財(cái)務(wù)資產(chǎn)臺(tái)帳、各使用部門資產(chǎn)臺(tái)帳，臺(tái)帳眾多，容易造成數(shù)據(jù)管理的混亂。

3）無(wú)法將采購(gòu)合同、項(xiàng)目合同與資產(chǎn)管理相關(guān)聯(lián)。

4） 數(shù)據(jù)保存在單臺(tái)PC里，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

5） 無(wú)法追蹤資產(chǎn)狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)包括在庫(kù)、已入賬（驗(yàn)收后）、報(bào)損、待報(bào)損、未入賬（已簽合同采購(gòu)，但未入賬）等資產(chǎn)全生命周期管理。

6） 設(shè)備出入時(shí)無(wú)法自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確審核確認(rèn)，資產(chǎn)的安全性低。

3 建設(shè)目標(biāo)

本系統(tǒng)的目標(biāo)是依托RFID的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)安放在資產(chǎn)上的標(biāo)簽，利用先進(jìn)的RFID設(shè)備對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集，經(jīng)后臺(tái)應(yīng)用軟件的智能決策，提高資產(chǎn)管理的信息化、自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，通過(guò)查詢系統(tǒng)可以明確地查到每項(xiàng)資產(chǎn)的狀態(tài)、去向、使用人、使用年限等信息，在資產(chǎn)盤點(diǎn)時(shí)能有效降低員工勞動(dòng)強(qiáng)度，最大限度的提高效率、準(zhǔn)確率；實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)管理部門的合同管理，方便查找合同與資產(chǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從管理上加大對(duì)資產(chǎn)的管理針對(duì)性。

4 系統(tǒng)構(gòu)架和組成

4.1 基于RFID技術(shù)的企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

如圖1所示。

4.2 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)組成分為三個(gè)部分：RFID設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)器，資產(chǎn)管理應(yīng)用軟件。

4.2.1 RFID設(shè)備

包含了RFID固定設(shè)備、智能手持終端、標(biāo)簽等設(shè)備，主要用于收集原始數(shù)據(jù)。同時(shí)把采集到的信息傳送給資產(chǎn)管理軟件。

4.2.2 網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)器設(shè)備

資產(chǎn)管理RFID系統(tǒng)所需要的網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)器設(shè)備。

4.2.3 資產(chǎn)管理應(yīng)用系統(tǒng)

接收、處理來(lái)自RFID設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)，根據(jù)具體要求完成數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、查詢、存儲(chǔ)或共享等，包括手持終端應(yīng)用軟件。

5 系統(tǒng)功能模塊

根據(jù)工作流程中需求，資產(chǎn)管理軟件系統(tǒng)需包括合同管理模塊、資產(chǎn)管理模塊、查詢統(tǒng)計(jì)模塊、系統(tǒng)管理模塊、提示管理模塊、手持機(jī)模塊、接口擴(kuò)展預(yù)留模塊等。

5.1 模塊設(shè)計(jì)圖

5.2 合同管理

將購(gòu)買資產(chǎn)的合同按合同管理的要求錄入系統(tǒng)，同時(shí)按合同中的設(shè)備清單錄入資產(chǎn)管理系統(tǒng)，完成資產(chǎn)和合同的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

5.2.1 合同信息錄入

將合同中體現(xiàn)的所有信息錄入到資產(chǎn)系統(tǒng)中，包括合同中發(fā)生的資產(chǎn)類型、數(shù)量、單價(jià)等。

5.2.2 合同信息修改功能

當(dāng)合同中輸入的信息保存后，發(fā)現(xiàn)有錯(cuò)誤數(shù)據(jù)時(shí)，可將此合同從系統(tǒng)中調(diào)出，對(duì)錯(cuò)誤信息進(jìn)行修改。

5.2.3 合同信息查詢功能

可根據(jù)合同編號(hào)、合同發(fā)生日期、合同輸入日期、合同狀態(tài)等條件對(duì)合同內(nèi)容進(jìn)行查詢。

5.3 資產(chǎn)管理

5.3.1 資產(chǎn)驗(yàn)收管理

驗(yàn)收合同中采購(gòu)的資產(chǎn)，驗(yàn)收無(wú)誤后在資產(chǎn)管理系統(tǒng)中錄入資產(chǎn)信息。

5.3.2 資產(chǎn)盤點(diǎn)管理

資產(chǎn)盤點(diǎn)管理是在資產(chǎn)管理系統(tǒng)中按使用部門或資產(chǎn)類別等多種方式自動(dòng)生成資產(chǎn)盤點(diǎn)任務(wù)，并可將盤點(diǎn)任務(wù)下載到手持PDA中。盤點(diǎn)人員使用PDA對(duì)指定資產(chǎn)進(jìn)行盤點(diǎn)操作，盤點(diǎn)完成后盤點(diǎn)數(shù)據(jù)回傳到系統(tǒng)中，對(duì)比后形成盤盈、盤虧報(bào)表。

5.3.3 資產(chǎn)領(lǐng)用管理

資產(chǎn)領(lǐng)用人首先填寫申請(qǐng)，通過(guò)相關(guān)審批環(huán)節(jié)后領(lǐng)取資產(chǎn)，資產(chǎn)管理員錄入資產(chǎn)領(lǐng)用信息后，使用PDA到倉(cāng)庫(kù)讀取領(lǐng)用資產(chǎn)的標(biāo)簽和資產(chǎn)領(lǐng)用人員員工卡，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)與使用人員的關(guān)聯(lián)綁定。

5.3.4 資產(chǎn)退還管理

資產(chǎn)用完后需要退還倉(cāng)庫(kù)的，由資產(chǎn)當(dāng)前使用人將資產(chǎn)送到資產(chǎn)管理辦，資產(chǎn)辦人員使用PDA讀取退還資產(chǎn)信息，修改資產(chǎn)狀態(tài)、使用人、存放地點(diǎn)等信息，并打印退還單據(jù)。

5.3.5 資產(chǎn)調(diào)撥管理

由資產(chǎn)的使用人辦理調(diào)撥手續(xù)，通過(guò)相關(guān)負(fù)責(zé)人審批后送資產(chǎn)管理辦，資產(chǎn)辦人員使用PDA讀取調(diào)撥資產(chǎn)信息，修改資產(chǎn)使用部門、使用人、存放地點(diǎn)等信息，并打印調(diào)撥單據(jù)。

5.3.6 資產(chǎn)報(bào)損管理

資產(chǎn)報(bào)損時(shí)，修改資產(chǎn)的狀態(tài)，快速實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)報(bào)損管理。

5.4 查詢統(tǒng)計(jì)

可按資產(chǎn)分類、品牌、入庫(kù)時(shí)間、盤點(diǎn)、領(lǐng)用、退還情況及合同信息進(jìn)行查詢；并可按按照管理要求，統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，如年度資產(chǎn)購(gòu)入數(shù)量、資產(chǎn)總額等，生成報(bào)表。

5.5 外出資產(chǎn)驗(yàn)證查詢

由于資產(chǎn)在外出時(shí)是通過(guò)外出審批過(guò)程的，所在保安處根據(jù)資產(chǎn)標(biāo)簽進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)資產(chǎn)的放行情況是否為可放行。示意圖如圖3所示。

當(dāng)設(shè)備外出審批通過(guò)后，管理人員在本模塊內(nèi)設(shè)置設(shè)備外出權(quán)限。當(dāng)設(shè)備外出時(shí)，安置在門口的識(shí)別設(shè)備自動(dòng)采集到設(shè)備上的標(biāo)簽信息，同時(shí)把信息回傳給系統(tǒng)驗(yàn)證，系統(tǒng)驗(yàn)證通過(guò)后，在門衛(wèi)處的屏幕上顯示允許外出，提示門衛(wèi)放行。

當(dāng)未經(jīng)許可的設(shè)備外出時(shí)，驗(yàn)證不通過(guò)系統(tǒng)能以聲音的方式提示告警。

5.6 信息提醒

系統(tǒng)提醒功能是根據(jù)借用資產(chǎn)應(yīng)退還的日期，提醒資產(chǎn)管理人員，當(dāng)日是否有資產(chǎn)需要退還。

5.7 系統(tǒng)維護(hù)

5.7.1 員工信息維護(hù)

包括員工信息數(shù)據(jù)導(dǎo)入和權(quán)限設(shè)置。

員工信息數(shù)據(jù)可從現(xiàn)有辦公的0A系統(tǒng)中導(dǎo)入，本模塊中提供數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口。對(duì)員工的訪問(wèn)資產(chǎn)管理系統(tǒng)的權(quán)限進(jìn)行相關(guān)設(shè)置。

5.7.2 資產(chǎn)類別信息維護(hù)

資產(chǎn)類別信息可從現(xiàn)有的財(cái)務(wù)EAS系統(tǒng)中導(dǎo)入，本模塊中提供數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口。

5.8 手持機(jī)系統(tǒng)管理

類似與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)驗(yàn)收、盤點(diǎn)、領(lǐng)用、退還等功能。

6 系統(tǒng)效能

整個(gè)系統(tǒng)管理系統(tǒng)采用先進(jìn)的RFID 技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)資產(chǎn)的狀態(tài)及流向，真正實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)信息化動(dòng)態(tài)管理，系統(tǒng)同管理手段的結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)管理的信息化、自動(dòng)化、智能化和柔性化，在提高效率的同時(shí)，加大管理的力度。

1） 提高效率。系統(tǒng)自動(dòng)采集資產(chǎn)信息，在整個(gè)環(huán)節(jié)中大大的提高工作效率、提高信息透明化。

2） 提高資產(chǎn)盤點(diǎn)的確認(rèn)率。系統(tǒng)采集信息準(zhǔn)確，大大提高了將來(lái)資產(chǎn)易維護(hù)和安全性，最大限度的減少人工記錄和統(tǒng)計(jì)的失誤率。

3） 實(shí)時(shí)記錄資產(chǎn)的狀態(tài)信息。

4） 智能決策支持。

系統(tǒng)高效的、快捷、準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)功能（比如資產(chǎn)總量、資產(chǎn)分布、使用情況、資產(chǎn)狀態(tài)等相關(guān)數(shù)據(jù)的快速統(tǒng)計(jì)）能給管理層決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

5） 智能提示

對(duì)資產(chǎn)歸還時(shí)間、設(shè)備維護(hù)時(shí)間可提供條件式的預(yù)警提示功能，方便管理部門進(jìn)一步了解資產(chǎn)使用情況。

6） 出入口信息智能確認(rèn)

出入口的審核確認(rèn)，自動(dòng)、快速、識(shí)別距離遠(yuǎn)識(shí)別，大大提高資產(chǎn)的安全性。

7） 采用高新技術(shù)，能大大提高管理力度，樹(shù)立企業(yè)新形象。

7 結(jié)論與展望

RFID技術(shù)在資產(chǎn)管理的應(yīng)用有著廣泛的應(yīng)用，而本資產(chǎn)管理RFID系統(tǒng)在中心的使用，讓實(shí)現(xiàn)管理變?yōu)榭赡堋?/p>

近年來(lái)，作為國(guó)家政府部門，在資產(chǎn)管理環(huán)節(jié)下大力度來(lái)加強(qiáng)管理，其出發(fā)點(diǎn)就是讓資源為社會(huì)提供高效優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)?；赗FID技術(shù)的企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)的使用為企業(yè)不同部門、不同性質(zhì)的資產(chǎn)分類管理提供了客觀基礎(chǔ)，資產(chǎn)管理變得信息化、透明化、科學(xué)化，對(duì)資產(chǎn)實(shí)行分類、分級(jí)管理，明確不同的管理目標(biāo)，有助于增強(qiáng)管理的針對(duì)性，形成資產(chǎn)管理的合力，改變當(dāng)前的資產(chǎn)管理不善的局面。同時(shí)，本系統(tǒng)的實(shí)施，不僅實(shí)現(xiàn)了資產(chǎn)管理的有據(jù)可查，提高了管理的權(quán)威性，也能給企業(yè)資產(chǎn)的分配提供合理規(guī)劃依據(jù)，使資產(chǎn)的運(yùn)行具有穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 高峰.基于RFID 的零售業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)管理信息系統(tǒng)應(yīng)用設(shè)計(jì)[D].杭州：浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文，2008.

[2] 張文豐.RFID技術(shù)在企業(yè)資產(chǎn)管理的應(yīng)用[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化，2008（21）.

[3] 楊智明.保山學(xué)院固定資產(chǎn)管理系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)[D].昆明：云南大學(xué)碩士論文，2010.

[4] 褚方鴻.英特爾基于 RFID 技術(shù)的倉(cāng)儲(chǔ)管理解決方案[J].權(quán)威論壇，2006（8）.

[5] 張暉，王東輝.RFID 技術(shù)及其應(yīng)用的研究[J].微計(jì)算機(jī)信息，2007（11）.

[6] 張于芝.無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)及其在圖書(shū)館的應(yīng)用[J].現(xiàn)代情報(bào)，2007（2）.

第4篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

【關(guān)鍵詞】小波包分解特征融合;PCA

1.引言

人臉識(shí)別是人類視覺(jué)中最杰出的能力之一，但由于受技術(shù)條件的限制發(fā)展緩慢，因而在最初的二三十年里關(guān)于這個(gè)課題只有少量的論文出現(xiàn)。二十世紀(jì)六十年代，Bledsoe提出了人臉識(shí)別的半自動(dòng)系統(tǒng)模型與特征提取方法。二十世紀(jì)七十年代，美、英等發(fā)達(dá)國(guó)家開(kāi)始重視人臉識(shí)別的研究工作并取得進(jìn)展。1972年Harmon用交互式人臉識(shí)別方法在理論上與實(shí)踐上進(jìn)行了詳細(xì)的論述。就在這一年，Skai設(shè)計(jì)了人臉圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。八十年代初T.minami研究出了優(yōu)于Sakai的人臉圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。進(jìn)入九十年代后，由于微電子、計(jì)算機(jī)等技術(shù)的發(fā)展，加上人們對(duì)人臉圖像自動(dòng)識(shí)別的迫切需求，利用人臉圖像進(jìn)行自動(dòng)的人臉識(shí)別和身份驗(yàn)證的研究變得非常熱門，應(yīng)用上取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。

人臉識(shí)別（Face Recognition）一般可以描述為：給定一靜止或動(dòng)態(tài)圖像，利用己有的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)確認(rèn)圖像中的一個(gè)或多個(gè)人。從廣義上講，其研究?jī)?nèi)容包括以下五個(gè)方面：（1）人臉檢測(cè)（Face Detection）：即從各種不同的場(chǎng)景中檢測(cè)出人臉的存在并確定位置。這一任務(wù)主要受光照、噪聲、頭部?jī)A斜度以及各種遮擋的影口向。（2）人臉表征（Face Representation）：即確定表示檢測(cè)出的人臉和數(shù)據(jù)庫(kù)中的己知人臉的描述方式。通常的表示方法包括幾何特征（如歐氏距離、曲率、角度籌）、代數(shù)特征（如矩陣特征矢量）、固定特征模板、特征臉、云紋圖等。（3）人臉鑒別（Face工dent1facation）：即通常所說(shuō)的人臉識(shí)別，就是將待識(shí)別的人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中的己知人臉比較，得出相關(guān)信息。這一過(guò)程的核心是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺硎痉绞脚c匹配策略。（4）表情分析（Facial Expression Analysis）：即對(duì)待識(shí)別人臉的表情進(jìn)行分析，并對(duì)其加以分類。（5）物理分類（Physical Classification）：即對(duì)待識(shí)別人臉的物理特征進(jìn)行分類，得出其年齡、性別、種族等相關(guān)信息。本課題的研究?jī)?nèi)容屬干狹義的人臉識(shí)別方法，不涉及表情識(shí)別和物理分類方面。一個(gè)人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)包括三個(gè)主要技術(shù)環(huán)節(jié)，如圖1所示：

圖1 人臉識(shí)別系統(tǒng)

2.PCA變換的人臉識(shí)別原理

2.1 對(duì)低頻分量進(jìn)行PCA特征提取

對(duì)人臉圖像訓(xùn)練樣本依次進(jìn)行一級(jí)小波分解，用低頻分量做訓(xùn)練樣本集。總體散布矩陣Cx按公式（1）建立：

（1）

其中：x――低頻訓(xùn)練樣本向量;mx――低頻訓(xùn)練樣本集的均值向量。總體散布矩陣，Cx是一個(gè)實(shí)對(duì)稱矩陣，可以找到它的一組N個(gè)正交特征值，令ei和（i=1，2，3，…，N）分別為Cx的特征向量和特征值，將特征值按降序排列。對(duì)應(yīng)特征值選取d個(gè)特征向量排列組成低頻變換矩陣A.通過(guò)公式（2）求出特征向量個(gè)數(shù)d：

（2）

其中為按降序排列的頭k個(gè)特征值，為按要求設(shè)定的閾值.將低頻訓(xùn)練樣本集中的低頻分量向變換矩陣投影，得到一組低頻訓(xùn)練樣本投影系數(shù)：

i=1，2，3，…，N （3）

2.2 對(duì)高頻分量進(jìn)行PCA特征提取

對(duì)原始圖像訓(xùn)練樣本依次進(jìn)行一級(jí)小波分解，對(duì)兩個(gè)高頻分量加權(quán)求和，并以此高頻分量作為訓(xùn)練樣本集。得到一組高頻訓(xùn)練樣本投影系數(shù)：

（4）

i=1，2，3，...，N （5）

L1，L2表示LH，HL兩個(gè)高頻區(qū)域分量，，表示分配給兩個(gè)高頻區(qū)域分量的權(quán)重系數(shù)。

1）對(duì)所有訓(xùn)練樣本A進(jìn)行二層小波包分解得A1與Ah=2，…，16;

2）采用式（6）求2至5號(hào)高頻子圖的加權(quán)平均圖像;

（6）

3）分別對(duì)A1、Ah繼續(xù)PCA變換，得高頻子圖與低頻子圖的主分量Y1與Yh;

4）對(duì)Y1與Yh采用式進(jìn)行融合處理，融合公式如式（7）所示，得最終的鑒別向量Y;

（7）

識(shí)別階段：

1）對(duì)所有測(cè)試樣本B進(jìn)行二層小波包分解得與q=2，…，16;

2）用式（8）求后2至5號(hào)高頻子圖的平均圖像;

3）分別對(duì)B1、Bh進(jìn)行PCA變換，得高頻子圖與低頻子圖的主分量Z1與Zh;

4）利用式（9）對(duì)Z1與Zh采用式進(jìn)行融合處理，得最終的鑒別向量Z;

5）采用三階鄰近對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類。

由于該算法是先對(duì)圖像進(jìn)行小波包分解，先對(duì)低頻圖像進(jìn)PCA變換，然后對(duì)圖像高低頻圖像分別是PCA變換，因此稱其為WP2PCA，相應(yīng)的把對(duì)小波包分解，只對(duì)低頻圖像進(jìn)行PCA變換，用于識(shí)別的方法稱為WPPCA。

3.仿真實(shí)驗(yàn)與分析

在Pentium（R）4CPU2.4GHz，256M內(nèi)存，windows XP操作系統(tǒng)，Matlab7.0環(huán)境下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。

其中選取參數(shù)，，分類器采用3階鄰近作為準(zhǔn)則，距離為歐式距離。分別在ORL與YaleA人臉庫(kù)上對(duì)PCA、WPPCA、WP2PCA進(jìn)行了識(shí)別率的測(cè)試。試驗(yàn)1 ORL數(shù)據(jù)庫(kù)

ORL數(shù)據(jù)庫(kù)包含了40個(gè)不同人臉，我們?nèi)∑渲械?0個(gè)人的數(shù)據(jù)，每人10幅圖像，共300幅圖像，每幅圖像的大小為112*92，該庫(kù)包含了不同時(shí)間，不同視角，不同表情（閉眼、睜眼、微笑、吃驚、生氣、憤怒、高興）和不同的臉部細(xì)節(jié)（戴眼鏡、沒(méi)戴眼鏡、有胡子、沒(méi)胡子、不同發(fā)型）的條件下拍攝的。表1所示為Kq的計(jì)算結(jié)果。

在ORL每類訓(xùn)練樣本取5，對(duì)應(yīng)的測(cè)試樣本分別取5，抽取和特征維數(shù)（即對(duì)應(yīng)的投影空間向量數(shù)）分別為10、20、30、40、50、0、70、80、90、100、110、120，試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

YaleA庫(kù)由15個(gè)不同的人，每個(gè)人11幅圖像組成，包含了較大的光照和表情的變化，對(duì)該庫(kù)通過(guò)雙眼定位，提取人臉部分，并把每一幅圖像歸一化到46*58在YaleA每類訓(xùn)練樣本取6，對(duì)應(yīng)的測(cè)試樣本分別取5，抽取和特征維數(shù)（即對(duì)應(yīng)的投影空間向量數(shù)）分別為5、10、15、20、25、30、35、40、45、50，采用PCA，WPPCA，WP2PCA識(shí)別率如表3所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，WPPC與WP2PCA的最高識(shí)別率都搞CPA近2%，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，盡管WP2PCA與WPPCA的最高識(shí)別率都是90.7%，但WP2PCA比WPPCA的優(yōu)勢(shì)是當(dāng)特征維數(shù)為15時(shí)就達(dá)到最高識(shí)別率90.7%，而WPPCA當(dāng)特征維數(shù)為20時(shí)，才達(dá)到最高識(shí)別率90.7%。隨著特征維數(shù)的增加，三種方法的識(shí)別率都呈下降趨勢(shì)，這也說(shuō)明隨著特征維數(shù)的增加，一些冗余信息也隨之增加，從而使識(shí)別率下降。

4.結(jié)論

文中提出基于小波包與PCA分解相結(jié)合的特征級(jí)融合人臉識(shí)別方法，該方法既利用包含人臉大部分信息的低頻分量;又根據(jù)人臉特點(diǎn)，對(duì)高頻分量進(jìn)行了加權(quán)處理，充分利用高頻分量中有用的細(xì)節(jié)信號(hào)，提取出有助于提高識(shí)別率的高頻分量。利用高頻分量的有效信息與低頻分量的進(jìn)行融合，從而達(dá)到提高識(shí)別率的目的。實(shí)驗(yàn)證明此種方法可以明顯提高識(shí)別率，訓(xùn)練時(shí)間大幅減少。

參考文獻(xiàn)

[1]王昆翔，李衍達(dá)，周杰.關(guān)于人臉圖像自動(dòng)識(shí)別研究中的幾個(gè)問(wèn)題[J].公安大學(xué)學(xué)報(bào)，2001（1）.

[2]李剛，高政.人臉識(shí)別理論研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2003（3）.

[3]廖國(guó)瓊，劉云生.嵌入式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)ARTs-EDB事務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程，2005，31（16）：37-39.

[4]陳傳波，王樺.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)調(diào)度研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2005，25（9）：2004-2006.

第5篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞:倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng);條形碼;紡織企業(yè);計(jì)算機(jī)

中圖分類號(hào):TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1007-9599 (2010) 05-0000-02

Textile Warehouse Management System Application of BarCode

Gao Demei

(Shandong Silk Textile Vocational College,Zibo255300,China)

Abstract:From bar-code technology in the textile industry's need for storage management,benefits and the bar code is generated,printing, textile and other aspects of literacy Warehouse Management System application of bar code.

Keywords:Warehouse management system;Barcode;Textile enterprises; computer

一、紡織企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中條形碼應(yīng)用的必要性

紡織行業(yè)屬于勞動(dòng)密集型行業(yè),原料以及產(chǎn)品的出、入庫(kù)非常頻繁。采用傳統(tǒng)的手工方法已不能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展,具體表現(xiàn)在:庫(kù)存物資積壓多,資金周轉(zhuǎn)慢,原始單據(jù)繁多,信息利用率低,數(shù)據(jù)處理單調(diào),手工處理易出差錯(cuò)以及管理手段落后等,這些都給進(jìn)一步提高企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理工作的質(zhì)量和水平帶來(lái)很大的不便。

使用存庫(kù)管理系統(tǒng),可以及時(shí)了解生產(chǎn)動(dòng)態(tài)和庫(kù)存積壓,加速資金周轉(zhuǎn),同時(shí)可極大地減輕倉(cāng)庫(kù)管理人員的工作強(qiáng)度,提高勞動(dòng)效率,從而提高企業(yè)科學(xué)管理水平。然而,根據(jù)紡織企業(yè)的特點(diǎn),人員文化素質(zhì)較低,產(chǎn)品比較繁雜,如果使用一般的庫(kù)存管理系統(tǒng),可能會(huì)帶來(lái)以下問(wèn)題:

(一)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸入困難。倉(cāng)庫(kù)管理人員進(jìn)行貨物的入庫(kù)記帳工作,必須使用鍵盤輸入品名、單價(jià)、規(guī)格、數(shù)量等信息,速度緩慢且容易出差錯(cuò),特別是當(dāng)進(jìn)出倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)品多且操作人員不夠熟練時(shí),遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求。

(二)工作量巨大的倉(cāng)庫(kù)盤點(diǎn)工作仍需先手工登記,再輸入計(jì)算機(jī)完成,倉(cāng)庫(kù)管理人員的勞動(dòng)強(qiáng)度仍然很大。

(三)操作較為繁瑣。使用鍵盤操作倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng),就必須根據(jù)屏幕提示一步步地進(jìn)行工作,操作過(guò)程較復(fù)雜,一部分倉(cāng)庫(kù)管理人員缺乏對(duì)計(jì)算機(jī)的了解,不習(xí)慣使用鍵盤操作計(jì)算機(jī),完成其工作。

基于上面的考慮,在研制倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)時(shí),有必要融合條形碼自動(dòng)識(shí)別技術(shù),提高管理系統(tǒng)的自動(dòng)化程度。

與鍵盤輸入相比,條形碼輸入的速度是鍵盤輸入的幾倍,而且采用條形碼技術(shù)誤碼率低于百萬(wàn)分之一,這樣的特點(diǎn)保證了清點(diǎn)庫(kù)存產(chǎn)品時(shí)的效率和正確率。出入庫(kù)時(shí)使用條形碼識(shí)讀器掃描條形碼,簡(jiǎn)單迅速,不易出錯(cuò)。給每一包產(chǎn)品生成一個(gè)條形碼,若出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題,便可根據(jù)條形碼找到數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的記錄,從而找到相應(yīng)的責(zé)任人。

另外,條形碼標(biāo)簽易于制作,對(duì)設(shè)備和材料沒(méi)有特殊要求,識(shí)別設(shè)備操作容易,不需要特殊培訓(xùn),且設(shè)備也相對(duì)便宜。條形碼技術(shù)目前已比較成熟,在紡織企業(yè)使用條形碼技術(shù),能充分發(fā)揮條形碼技術(shù)的優(yōu)勢(shì),提高企業(yè)的管理水平。

二、條形碼簡(jiǎn)介

條形碼技術(shù)是以計(jì)算機(jī)技術(shù)、光電傳感技術(shù)和通信技術(shù)為基礎(chǔ)而發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)?，F(xiàn)在已經(jīng)成為信息數(shù)據(jù)自動(dòng)輸入、識(shí)別的重要方法和手段。

條形碼是一種可印制的機(jī)器語(yǔ)言,它采用二進(jìn)制的概念,以“0”和“l(fā)”表示編碼的特定組合單元,以規(guī)則排列的圖形符號(hào)來(lái)表示數(shù)據(jù)。

在使用中,條形碼符號(hào)由一個(gè)紅外線或可見(jiàn)光源照射,深色的模塊吸收光,淺色或空的模塊則將光反射回掃描器。掃描器將光的情況轉(zhuǎn)換成電子脈沖,譯碼器使用數(shù)學(xué)算法將電子脈沖轉(zhuǎn)換成一種二進(jìn)制碼,然后將譯碼后的信息傳送給一部手持式終端機(jī)、個(gè)人電腦、控制器或計(jì)算機(jī)主機(jī)。譯碼器可以內(nèi)嵌到掃描器中或外接。常見(jiàn)的掃描器使用可見(jiàn)光和紅外線發(fā)光二級(jí)管(LED),氮氖激光或固態(tài)激光二級(jí)管(可見(jiàn)光和紅外線)等光源來(lái)識(shí)讀條形碼符號(hào)。一些掃描器要求接觸符號(hào),另一些則可以從遠(yuǎn)至幾英尺以外的距離來(lái)識(shí)讀符號(hào)。

隨著現(xiàn)代化技術(shù)的應(yīng)用,條形碼技術(shù)因能為信息管理系統(tǒng)提供高效、快速、價(jià)格低廉的數(shù)據(jù)輸入途徑,而被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的信息管理系統(tǒng)中。

條形碼技術(shù)是在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用實(shí)踐中產(chǎn)生和發(fā)展起來(lái)的一種實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和自動(dòng)識(shí)別的技術(shù)。條形碼技術(shù)的應(yīng)用解決了數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)錄入的“瓶頸”問(wèn)題,為制造業(yè)物料管理提供了有力的技術(shù)支持。

條形碼編碼又是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。條形碼編碼信息能夠在分布廣泛的各種設(shè)備形成的網(wǎng)絡(luò)中傳遞。

三、紡織企業(yè)應(yīng)用條形碼技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

條形碼本身不是一套系統(tǒng),而是一種十分有效的識(shí)別工具,它提供準(zhǔn)確及時(shí)的信息來(lái)支持成熟的管理系統(tǒng)。條形碼技術(shù)是迄今為止最經(jīng)濟(jì)、實(shí)用的一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。

把條形碼技術(shù)應(yīng)用與庫(kù)存管理系統(tǒng)中,主要利用條形碼技術(shù)以下幾個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn):

第一, 輸入速度快,與鍵盤輸入相比,條形碼輸入的速度是鍵盤輸入的幾倍。

第二,可靠性高,鍵盤輸入數(shù)據(jù)出錯(cuò)率為三百分之一,利用光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)出錯(cuò)率為萬(wàn)分之一,而采用條形碼技術(shù)誤碼率低于百萬(wàn)分之一。

第三,采集信息量大,利用傳統(tǒng)的一維條形碼一次可采集幾十位字符的信息。二維條形碼更可以攜帶數(shù)千個(gè)字符的信息,可以包含圖形或漢字,并有一定的自動(dòng)糾錯(cuò)能力。

第四,經(jīng)濟(jì)性好,比起其它的自動(dòng)識(shí)別技術(shù),條形碼印刷和識(shí)讀設(shè)備的價(jià)格便宜,并且,隨著電子技術(shù)的發(fā)展,相關(guān)設(shè)備還在不斷地降低價(jià)格。

第五,靈活實(shí)用,條形碼標(biāo)識(shí)既可以作為一種識(shí)別手段單獨(dú)使用,也可以和有關(guān)識(shí)別設(shè)備組成一個(gè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化識(shí)別,還可以和其他控制設(shè)備聯(lián)接起來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化管理。另外,條形碼標(biāo)簽易于制作,對(duì)設(shè)備和材料沒(méi)有特殊要求,識(shí)別設(shè)備操作容易,不需要特殊培訓(xùn),且設(shè)備也相對(duì)便宜。

條形碼技術(shù)目前已比較成熟,在紡織企業(yè)使用條形碼技術(shù),能充分發(fā)揮條形碼技術(shù)的優(yōu)勢(shì),提高企業(yè)的管理水平。

四、條形碼符號(hào)的生成與條形碼的印制

當(dāng)項(xiàng)目代碼確定以后,需將這個(gè)代碼的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化成為圖形化的條形碼符號(hào)。目前主要采用的是軟件生成方式,一般的條形碼打印設(shè)備和條形碼膠片生成設(shè)備均安裝了相應(yīng)的條形碼生成軟件。

條形碼是由一組按一定編碼規(guī)則排列的條、空符號(hào),而條形碼生成軟件則需根據(jù)條形碼的圖形表示規(guī)則,將數(shù)據(jù)化信息轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的條空信息,并且生成對(duì)應(yīng)的位圖。對(duì)于專用的條形碼打印機(jī),由于內(nèi)置了條形碼生成軟件,所以只要給打印機(jī)傳遞相應(yīng)的命令,打印機(jī)就會(huì)自動(dòng)生成條形碼符號(hào)。而普通的打印機(jī)則需要專門的條形碼軟件來(lái)生成條形碼符號(hào)。需要生成條形碼的廠商可以自行編制條形碼的生成軟件,也可選購(gòu)商業(yè)化的編碼軟件,以便更加迅速、準(zhǔn)確地完成條形碼的圖形化編輯。

自行編制條形碼生成軟件:設(shè)計(jì)條形碼打印軟件的關(guān)鍵在于要了解條形碼的編碼規(guī)則和技術(shù)特性。條形碼是以條、空的寬度與組合方式來(lái)表達(dá)信息的,因此其條與空的尺寸精確與否直接關(guān)系到條形碼能否被正常地讀取。因?yàn)槟壳按蛴≡O(shè)備都是以點(diǎn)為基本打印單位,如果條形碼條、空的寬度不是點(diǎn)數(shù)的整數(shù)倍,則可能產(chǎn)生打印誤差,直接影響到條形碼的可識(shí)讀性。這也是為什么條形碼圖像經(jīng)過(guò)縮放后經(jīng)常不能被讀取的原因。另外,條形碼的條、空組合方式也因碼制不同而不同,因此編制軟件時(shí)需認(rèn)真查閱相應(yīng)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。

選用商業(yè)化的編碼軟件:選用商業(yè)化的編碼軟件往往是最經(jīng)濟(jì)、最快捷的方法。目前市場(chǎng)上有許多種商業(yè)化的編碼軟件,這些軟件功能強(qiáng)大,可以生成各種碼制的條形碼符號(hào),能夠?qū)崿F(xiàn)圖形壓縮、雙面排版、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、打印預(yù)覽和單個(gè)/批量制卡等功能。同時(shí),可以向應(yīng)用程序提供條形碼生成、條形碼設(shè)置、識(shí)讀接收、圖形壓縮和信息加密等二次開(kāi)發(fā)接口(用戶可以自己替換),還可以向高級(jí)用戶提供內(nèi)層加密接口等,而且價(jià)格也不高。

目前較為先進(jìn)的條形碼生成軟件有法國(guó)生產(chǎn)的CODESOFT,美國(guó)生產(chǎn)的Barcode等。最新版本的CODESOFT7軟件功能十分強(qiáng)大,支持所有主要的一維條形碼和二維碼,有通用版、專業(yè)版和企業(yè)版三種版本可供選擇,通用版僅用于條形碼的生成,價(jià)格比較便宜,而專業(yè)版和企業(yè)版則可以支持多種數(shù)據(jù)庫(kù),可以方便地連到企業(yè)的內(nèi)部信息系統(tǒng),但是價(jià)格要高于通用版。企業(yè)可以根據(jù)具體情況選用不同的版本。

對(duì)于一些紡織企業(yè)而言,有兩種實(shí)現(xiàn)方案,一是可以找專門的人開(kāi)發(fā),以方便以后的庫(kù)存管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員的調(diào)用;也可以把這任務(wù)一起承包給庫(kù)存管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì),如果能實(shí)現(xiàn),在兼容方面會(huì)減少很多矛盾,也節(jié)約不少財(cái)力和精力。

由于企業(yè)規(guī)模比較大,產(chǎn)品較多,因此打印任務(wù)是比較繁重的,因此,可以考慮采用專用的條形碼打印機(jī)。由于標(biāo)簽紙有些是貼在編織袋上,有的編織袋表面比較粗糙,用普通的標(biāo)簽紙?jiān)诎徇\(yùn)過(guò)程中很容易脫落,紡織企業(yè)可以與提供標(biāo)簽紙的廠家聯(lián)系,在紙上涂一層特殊的強(qiáng)力膠,很好的解決這個(gè)問(wèn)題,并且可以在編織袋的兩邊都貼上標(biāo)簽,將條形碼脫落的問(wèn)題降到最小。

五、條形碼硬件的選擇

條形碼識(shí)讀器也稱條形碼掃描器,利用光點(diǎn)與條形碼之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)來(lái)對(duì)條形碼數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。當(dāng)光點(diǎn)從左到右掃描完一個(gè)符號(hào)時(shí),因組成條形碼符號(hào)的元素對(duì)入光有不同的反射率,反射光的強(qiáng)度就會(huì)發(fā)生大小交替的變化,這種反射光強(qiáng)度的變化經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的光電接受系統(tǒng),會(huì)轉(zhuǎn)化成電壓信號(hào)的變化,經(jīng)整形,可輸出一系列與條形碼符號(hào)相對(duì)應(yīng)的方波信號(hào)。

條形碼識(shí)讀器根據(jù)用途不同,大體可以分為兩類:在線式條形碼識(shí)讀器和便攜式條形碼識(shí)讀器。在線式條形碼識(shí)讀器一般是非獨(dú)立使用的,在采集器與計(jì)算機(jī)之間由電纜連接傳輸數(shù)據(jù),不能脫機(jī)使用。便攜式條形碼識(shí)讀器是為適應(yīng)一些現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和掃描笨重物品的條形碼符號(hào)而設(shè)計(jì)的。便攜式條形碼識(shí)讀器中的基本數(shù)據(jù)必須通過(guò)PC的數(shù)據(jù)庫(kù)獲得,而存儲(chǔ)的操作結(jié)果也必須及時(shí)地導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。目前由于無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用,便攜式條形碼識(shí)讀器可以通過(guò)無(wú)線電波和PC、服務(wù)器進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通信和遠(yuǎn)程控制。操作員能將所有操作后的數(shù)據(jù)在第一時(shí)間存入數(shù)據(jù)庫(kù),即將數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)延伸到每一個(gè)操作員的手中。

根據(jù)紡織企業(yè)倉(cāng)庫(kù)的具體情況,考慮到產(chǎn)品的體積比較大而且使用電纜易在紡織品倉(cāng)庫(kù)中引起火災(zāi),可以選擇使用便攜式條形碼識(shí)讀器。

總之,紡織企業(yè)的倉(cāng)庫(kù)管理采用的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中引用條形碼技術(shù)是十分必要的,是解決現(xiàn)存問(wèn)題的有力手段。

參考文獻(xiàn):

[1]張艷.條形碼在圖書(shū)館的應(yīng)用及打印生成方法.科技情報(bào)開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì),2004,14(8):41

[2]張成,袁冰,王杰等.條碼技術(shù)在立體倉(cāng)庫(kù)物料管理中的應(yīng)用.中國(guó)制造業(yè)信息化,2003,32(10):76

[3]張成.條碼技術(shù)在電氣制造企業(yè)庫(kù)存和生產(chǎn)過(guò)程管理中的應(yīng)用研究[D].〔碩士學(xué)位論文〕.成都:四川大學(xué),機(jī)械制造及其自動(dòng)化,2004

[4]藍(lán)偉坤,陳東.條碼技術(shù)在倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].湖北工學(xué)院學(xué)報(bào)

第6篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞： 人臉識(shí)別； 數(shù)據(jù)采集； Adaboos算法； 考勤

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2017）04-53-03

Abstract： There are two kinds of traditional enterprise time and attendance system， the manual system and the timecard system. The manual system is of great workload and low efficiency， while the timecard system has the phenomenon of fake registration and loss of the card， resulting in a higher cost. Therefore the use of enterprise camera to develop a face-recognition based enterprise time and attendance system can greatly improve the efficiency of enterprise check work attendance and reduce the cost of attendance management. This paper introduces the research and development process and the research results of an enterprise's face-recognition based time and attendance system.

Key words： face recognition； data collection； Adaboos algorithm； check work attendance

0 引言

人臉圖像具有惟一性和穩(wěn)定性，因此人臉識(shí)別廣泛應(yīng)用于刑偵破案、視頻監(jiān)控、表情分析、日?？记诘葓?chǎng)合，逐漸成為人們工作和生活中的常用身份驗(yàn)證手段。人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于考勤系統(tǒng)，可以充分利用已經(jīng)建好的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)資源，更直觀、方便地核查身份。本文對(duì)應(yīng)用于考勤系統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)概述

本系統(tǒng)包含采集模塊和管理模塊兩大模塊。采集模塊主要包括視頻圖像的采集、處理、人臉檢測(cè)、人臉定位以及跟蹤；管理模塊主要包括人臉識(shí)別管理和考勤管理。系統(tǒng)架構(gòu)和工作流程如圖1所示。

系統(tǒng)分為服務(wù)器端、辦公室端和工廠端三部分。服務(wù)器端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀寫；辦公室端負(fù)責(zé)軟件系統(tǒng)設(shè)置、考勤人員錄入、人員人臉特征采集、考勤情況統(tǒng)計(jì)等等；工廠端為人員考勤點(diǎn)[1]。

人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的程序流程：管理員通過(guò)攝像頭將企業(yè)員工頭像錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，員工每次考勤時(shí)將臉部對(duì)準(zhǔn)攝像頭，系統(tǒng)提取頭像，經(jīng)視頻識(shí)別模塊與數(shù)據(jù)庫(kù)中照片比對(duì)，配對(duì)成功后記一次考勤，并將考勤數(shù)據(jù)發(fā)送到考勤數(shù)據(jù)處理模塊。考勤數(shù)據(jù)模塊與企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接，將考勤與員工的工資、獎(jiǎng)金掛鉤。圖2為識(shí)別程序流程圖。

2 數(shù)據(jù)庫(kù)整體框架

本系統(tǒng)首先通過(guò)登錄模塊來(lái)確保登錄用戶具有合法性，保障了系統(tǒng)的安全。本文將用戶分為管理員和普通用戶，普通用戶可以查看員工的考勤記錄和修改自己的密碼，而管理員可以對(duì)所有窗口進(jìn)行各種管理操作，如添加、刪除、修改員工基本信息，設(shè)置權(quán)限，添加員工請(qǐng)假信息等。其中本系統(tǒng)中還有一個(gè)人臉庫(kù)，它存儲(chǔ)每一個(gè)員工人臉照片，這些照片經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理，分別存放在以員工名字命名的文件夾中，為人臉庫(kù)的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)[2]。

用戶登錄窗口是整個(gè)系統(tǒng)的入口，在用戶成功登錄后就可以按照權(quán)限進(jìn)行相應(yīng)的操作。管理員權(quán)限登錄成功后可以進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉自動(dòng)識(shí)別、保存視頻圖像等功能，而普通用戶就沒(méi)有這個(gè)權(quán)限。普通用戶的權(quán)限是可以查詢員工的出勤信息、修改自己的密碼等功能。

用到數(shù)據(jù)庫(kù)的窗體主要有以下三個(gè)。

⑴ 員工注冊(cè)信息窗口，它用于管理員工的基本信息，包括員工信息的添加、刪除、修改和瀏覽等操作。

⑵ 員工出勤窗口，它用來(lái)記錄員工的出勤狀況如是否請(qǐng)假、遲到等，也包括對(duì)請(qǐng)假員工信息的錄入等。

⑶ 查詢窗口，它主要用來(lái)查詢員工的出勤信息，可以按多種條件進(jìn)行查詢，比如按具體的日期、是否遲到、是否請(qǐng)假、正常出勤等條件進(jìn)行查詢[3]。

3 人臉識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)

AdaBoost 算法以根弱學(xué)習(xí)的反饋信息自適應(yīng)性的調(diào)整錯(cuò)誤率下限，這就使得該算法更容易被應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題。同時(shí)，由于AdaBoost算法在效率上幾乎和原有的Boosting算法相差無(wú)幾，這就使得 Adaboost算法得到了極大的發(fā)展[4]。

Adaboost算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

⑴ 設(shè)輸入M個(gè)訓(xùn)練樣本：{（x1，y1，…，（xm，ym））}，其中Xi∈X，Yi=（+1，-1），初始化樣本權(quán)重D1（i）=1/m，i=1，…，m。

⑵ 對(duì)每次訓(xùn)練都要進(jìn)行一次操作：對(duì)弱分類器空間的每個(gè)弱分類器h進(jìn)行操作為：將樣本空間X劃分為：X1，X2，…，Xn，計(jì)算每個(gè)劃分j=1，…，N及b={+1，-1}之間的區(qū)域標(biāo)識(shí)權(quán)重。得到每個(gè)弱分類器h 在各個(gè)劃分上的輸出值為：

，計(jì)算歸一化因子：。

⑶ 從弱分類器空間中選擇出使歸一化因子Z 最小化的弱分類器h并加入到強(qiáng)分類器中，則：Zmin（Z）。

模塊的輸入為所有訓(xùn)練樣本的特征集，經(jīng)過(guò)用戶指定的迭代次數(shù)T次后，共可得到T個(gè)分類能力比較強(qiáng)的弱分類器。在每次迭代時(shí)，根據(jù)訓(xùn)練樣本的權(quán)重來(lái)訓(xùn)練弱分類器，然后根據(jù)弱分類器的判斷結(jié)果和樣本的權(quán)重分布來(lái)選擇出一個(gè)錯(cuò)誤率最小的弱分類器以作為本次迭代選出的分類能力較強(qiáng)的弱分類器 h，最后通過(guò)增大h所錯(cuò)分的樣本權(quán)重值來(lái)更新每個(gè)訓(xùn)練樣本的權(quán)值，以便在下次迭代中，使這些被錯(cuò)分的樣本得到更多的重視，經(jīng)過(guò)迭代最后共可產(chǎn)生T個(gè)弱分類器，將這些弱分類器組合后便可得到分類能力較強(qiáng)的強(qiáng)分類器[5]。

4 結(jié)論與展望

本文針對(duì)鐳射卡考勤存在的問(wèn)題，運(yùn)用軟件工程的方法，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，并將其用于廣東順德科晟電子有限公司。

本文主要是做了以下幾方面的內(nèi)容：

⑴ 介紹了人臉識(shí)別的方法原理和比較有特色的人臉識(shí)別及其算法。

⑵ 根據(jù)順德科晟電子有限公司原有考勤管理系統(tǒng)存在的問(wèn)題，以及當(dāng)前認(rèn)人事考勤管理現(xiàn)狀，論證了對(duì)進(jìn)行人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的必要性和緊迫性。

⑶ 針對(duì)廣東順德科晟電子有限公司的考勤管理系統(tǒng)的現(xiàn)狀，按照軟件工程的思想完成了對(duì)人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

⑷ 設(shè)計(jì)了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)字典。

⑸ 完成了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

由于本人水平有限，本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)還存在許多不周全之處，在下一步研究中還需要改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 齊禮成.基于人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012.

[2] 郭磊.人臉檢測(cè)技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)[D].哈爾濱理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2009.

[3] 劉明寶，姚鴻勛，高文.彩色圖像的時(shí)人臉跟蹤方法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，1998.21（6）.

第7篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

1 引言

 

伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益發(fā)展，會(huì)更加迫切要求應(yīng)用目視解譯經(jīng)和知識(shí)知指導(dǎo)遙感圖像計(jì)算機(jī)解譯。遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)解譯是以遙感圖像為研究對(duì)象，在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)支持下，綜合運(yùn)用地學(xué)分析，遙感圖像處理，地理信息系統(tǒng)以及模式識(shí)別與人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)地學(xué)專題信息的智能化獲取[1]。基于遙感圖像可以客觀真實(shí)和快速獲取地球表層信息的優(yōu)勢(shì)，遙感數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于自然災(zāi)害評(píng)估，自然資源調(diào)查與評(píng)價(jià)，環(huán)境監(jiān)測(cè)與軍事偵察上等。因此，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行遙感圖像解譯，快速獲取地表不同專題信息，利用這些專題信息能夠迅速更新地理數(shù)據(jù)庫(kù)。這不僅是實(shí)現(xiàn)遙感圖像自動(dòng)理解的基礎(chǔ)之一，而且也是地理信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集自動(dòng)化研究的一個(gè)方向。本次論文是在充分了解綿陽(yáng)地域概況的情況下，并獲取綿陽(yáng)區(qū)域的TM影像圖，利用遙感軟件對(duì)該遙感影像進(jìn)行預(yù)處理后，建立解譯標(biāo)志，對(duì)遙感影像進(jìn)行人機(jī)交互解譯，完成矢量化地圖的制作，在GIS軟件中進(jìn)行屬性和拓?fù)潢P(guān)系的添加;矢量地圖和遙感影像疊加處理，最終得到功能齊全的遙感影像地圖。

 

2 遙感圖像預(yù)處理

 

遙感信息是對(duì)地表狀況的反映，但是衛(wèi)星姿態(tài)、搭載掃描系統(tǒng)引起的遙感圖像畸變大。所以空間分布特征被部分地歪曲了，因此要對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理。本次論文處理所用的遙感圖像為L(zhǎng)andsat-5衛(wèi)星獲取綿陽(yáng)區(qū)域的TM影像圖，該遙感圖像是在中國(guó)科學(xué)院數(shù)據(jù)共享平臺(tái)下載獲得。采用的是WGS-84坐標(biāo)。陸地衛(wèi)星提供的TM影像，其覆蓋范圍較大，宏觀綜合性強(qiáng)。TM圖像具有8個(gè)波段，信息量豐富。由于TM影像圖具有宏觀性強(qiáng)，信息量豐富的特點(diǎn)通過(guò)對(duì)其解譯和制圖，可獲得綿陽(yáng)地區(qū)豐富及具體的信息，繪制成詳細(xì)的區(qū)域地圖。

 

2.1 組合多波段數(shù)據(jù)

 

Landsat-5的TM影像共有7個(gè)波段，不同的波段組合可以增強(qiáng)不同的地表信息[2]。其中第3、第2、第1波段組合形成的真假彩色圖像雖然有理于各種地類識(shí)別。但是圖像平淡、色彩不飽和、信息量比較少。考慮到研究區(qū)域地表信息豐富，采用第4、第5，第3波段組合而成的非標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。將上述轉(zhuǎn)換的單波段IMG文件組合為一個(gè)多波段圖像文件。組合波段結(jié)果如圖1所示。

 

由圖1可知水體邊界、以及和水體有關(guān)的地物在圖像中比較清楚。河流、道路、橋梁邊界和輪廓清晰。房屋的布局清楚。街區(qū)內(nèi)部結(jié)果特征較為明顯。植被有較高的辨識(shí)度。

 

2.2 圖象幾何校正

 

由于容易受到衛(wèi)星姿態(tài)、搭載掃描系統(tǒng)引起的遙感圖像畸變大以及地表起伏等影響[2]。圖像必須經(jīng)過(guò)幾何校正。在圖像幾何校正過(guò)程中，采集控制點(diǎn)是一項(xiàng)非常重要工作?？刂泣c(diǎn)一般選擇圖像上特征較為明顯的點(diǎn)位。對(duì)于圖像使用選擇控制點(diǎn)的方法進(jìn)行幾何精糾正，在一幅遙感圖像上和對(duì)應(yīng)的地形圖上選擇至少9個(gè)分布均勻、特征明顯的典型地物目標(biāo)作為控制點(diǎn)，建立影像坐標(biāo)和地圖坐標(biāo)之間的變換關(guān)系，按照這個(gè)變換關(guān)系進(jìn)行控制點(diǎn)糾正。本文特征點(diǎn)采集與校正后結(jié)果如圖2，圖3所示。

 

2.3 紋理分析

 

遙感圖像的光譜信息是目視判讀的基本依據(jù)[3]。但是隨著圖像解譯與分析工作的深入開(kāi)展，光譜信息已經(jīng)不能快速有效地進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析和自動(dòng)識(shí)別。紋理特征作為遙感圖像中重要的信息，通過(guò)灰度值得變化和重復(fù)性來(lái)反映地表物體的粗糙度，能充分反映影像特征。因此，對(duì)紋理信息的提取對(duì)遙感圖像的識(shí)別起著重要作用。紋理分析通過(guò)在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析或三次對(duì)稱分析，使圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)，通過(guò)幾何校正以及紋理分析可以明顯看到綿陽(yáng)市區(qū)河流和主要街道以及房屋的輪廓信息。幾何特征尤為明顯。結(jié)果如圖4所示。

 

3 遙感圖像解譯

 

遙感影像的解譯標(biāo)志，是一種在遙感圖像上能反映和判別地物信息的影像特征。利用解譯標(biāo)志能直接在圖像上判別出相應(yīng)的地物，或者通過(guò)已識(shí)別出的地物或現(xiàn)象作進(jìn)一步的推理分析，判別出其它不易在遙感影像上直接解譯的目標(biāo)[4]。

 

3.1 非監(jiān)督分類

 

數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)解譯的基礎(chǔ)工作是數(shù)字圖像的分類。其方法包括：非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類，目的是實(shí)現(xiàn)遙感圖像信息提取。非監(jiān)督分類是在沒(méi)有訓(xùn)練場(chǎng)地作為樣本的前提下，根據(jù)像元間相似度的大小進(jìn)行歸類并且合并的方法。常用的方法是：分級(jí)集群法，動(dòng)態(tài)聚類法。動(dòng)態(tài)聚類法給出圖像粗糙的分類，然后在一定的原則下在不同的類別間重新組合樣本，一直到分類比較合理為止[7]。本文以動(dòng)態(tài)聚類法進(jìn)行非監(jiān)督分類ISODATA(迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù))方法在動(dòng)態(tài)聚類法中具有代表性。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況確定初始分類數(shù)，設(shè)置循環(huán)收斂閾值。執(zhí)行非監(jiān)督分類，獲得分類結(jié)果。圖5所示。

 

3.2 監(jiān)督分類

 

監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類的不同點(diǎn)是在遙感圖像上采樣區(qū)中圖像地物的類別屬性已有了先驗(yàn)的知識(shí)。這些先驗(yàn)知識(shí)通過(guò)實(shí)地的抽樣調(diào)查，配合人工目視判讀技術(shù)來(lái)獲取。采樣區(qū)已被選定，按照已知類別的特征去訓(xùn)練判別函數(shù)，先驗(yàn)的采樣區(qū)為訓(xùn)練區(qū)，其用途是訓(xùn)練判決函數(shù)。訓(xùn)練區(qū)是圖像上已知類別屬性的圖像地物構(gòu)成訓(xùn)練區(qū)。一旦訓(xùn)練區(qū)被選定后，相應(yīng)對(duì)象類別的紋理特征便可以用訓(xùn)練區(qū)中的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。

由非監(jiān)督分類結(jié)果和監(jiān)督分類結(jié)果可知研究區(qū)的河流、植被、街區(qū)、房屋等均能從遙感影像圖上快速提取出來(lái)。這為接下來(lái)的制圖工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

 

4 遙感制圖

 

4.1 遙感影像地圖

 

遙感影像地圖是以遙感影像并結(jié)合一定的地圖符號(hào)來(lái)體現(xiàn)制圖對(duì)影像地理空間和環(huán)境狀況的地圖[7]。在遙感影像地圖中，圖面內(nèi)容要素主要由影像構(gòu)成，輔助以一定的地圖符號(hào)來(lái)表現(xiàn)或說(shuō)明制圖對(duì)象。

 

4.2 矢量化地圖的制作

 

本文在遙感圖像預(yù)處理和解譯的基礎(chǔ)上進(jìn)行矢量化工作，在矢量化后還需在現(xiàn)場(chǎng)做進(jìn)一步的確認(rèn)，對(duì)錯(cuò)誤之處進(jìn)行及時(shí)修改。在修改后的矢量圖的基礎(chǔ)上使用ArcGIS軟件中先對(duì)矢量圖與遙感影像圖進(jìn)行配準(zhǔn)，結(jié)果見(jiàn)圖7。接著對(duì)矢量圖進(jìn)行屬性和拓?fù)潢P(guān)系的添加，最后經(jīng)矢量圖和遙感影像疊加處理完成遙感影像圖的制作。結(jié)果見(jiàn)圖8。

 

5 結(jié)論

 

利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行遙感圖像解譯，快速獲取地表不同信息，利用獲取的信息迅速地更新地理數(shù)據(jù)庫(kù)，這是實(shí)現(xiàn)遙感圖像自動(dòng)完善的基礎(chǔ)之一，也是地理信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集自動(dòng)化研究的一個(gè)方向，具有重要的理論意義和應(yīng)用前景。

 

遙感影像地圖具不僅具有原遙感圖像的影像內(nèi)容，還具有線劃要素，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)等，擁有直觀易讀的特點(diǎn)，與普通地圖相比，影像地圖具有豐富的地面信息，內(nèi)容層次分明，圖面清晰易讀，充分表現(xiàn)出影像與地圖的雙重優(yōu)勢(shì)。從而提高了地理信息為人們的視覺(jué)直接感知的可視化表達(dá)程度及輔助決策的準(zhǔn)確度，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中起重要的應(yīng)用價(jià)值。

 

第8篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：檔案庫(kù)系統(tǒng)；Modbus/TCP；自動(dòng)識(shí)別；COM

中圖分類號(hào)：TP31

隨著信息化建設(shè)的不斷深入，各單位已經(jīng)全面的使用電子檔案系統(tǒng)，電子檔案具有傳遞便捷、資源共享、查閱方便等多種好處，不過(guò)由于紙質(zhì)檔案的形成必須要經(jīng)過(guò)人工操作，對(duì)原文件的任何篡改都會(huì)留下痕跡，所以紙質(zhì)檔案在法律上的可信度很高，能夠起到原始憑證的作用。因此在實(shí)際工作中電子檔案并不能完全替代紙質(zhì)檔案，很多情況下還是需要用到紙質(zhì)檔案。如何將電子檔案利用與紙質(zhì)檔案管理結(jié)合起來(lái)，大幅度降低檔案維護(hù)成本，提搞檔案管理效率，成為目前迫切需要解決的問(wèn)題。

本文針對(duì)以上問(wèn)題，提出了自動(dòng)檔案庫(kù)系統(tǒng)的解決方案。自動(dòng)檔案庫(kù)由多層檔案柜、通信模塊和計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)等組成，能夠?qū)崿F(xiàn)檔案的自動(dòng)借閱和歸還，是綜合了信息自動(dòng)化、存儲(chǔ)和自動(dòng)識(shí)別技術(shù)于一身的立體集成化系統(tǒng)。設(shè)計(jì)該系統(tǒng)的目標(biāo)是為了減少檔案管理人員的工作量，對(duì)檔案管理的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，進(jìn)而規(guī)范檔案業(yè)務(wù)操作，提升檔案管理的自動(dòng)化水平，大大提高工作效率。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)分為三層：應(yīng)用管理層、檔案柜管理層和檔案柜控制層。應(yīng)用管理層與檔案柜管理層通過(guò)TCP協(xié)議進(jìn)行通信，檔案柜管理層與檔案柜控制層通過(guò)Modbus/TCP進(jìn)行通信，如圖1所示。

應(yīng)用管理層為檔案管理系統(tǒng)，它構(gòu)件了完整的檔案資源信息共享服務(wù)平臺(tái)，支持檔案管理全過(guò)程的信息化處理，主要包括以下功能：檔案接收、檔案移交、檔案查詢、檔案統(tǒng)計(jì)、檔案借閱、檔案歸還、檔案數(shù)據(jù)維護(hù)、檔案借閱記錄管理、檔案發(fā)送記錄管理、報(bào)表打印輸出、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等。

檔案柜管理層對(duì)檔案柜控制層的集中管理，包括兩個(gè)方面的內(nèi)容：把應(yīng)用管理層發(fā)來(lái)的指令轉(zhuǎn)化為對(duì)檔案柜控制層的指令，定時(shí)讀取檔案柜控制層的消息，并轉(zhuǎn)為系統(tǒng)事件通知應(yīng)用管理層進(jìn)行相應(yīng)。

檔案柜控制層根據(jù)檔案柜管理的指令，控制檔案柜的走層、檔案的存取、檔案盤庫(kù)等操作，實(shí)時(shí)根據(jù)傳感器改變狀態(tài)寄存器的內(nèi)容。

圖1 系統(tǒng)總體框架圖

2 基于Modbus/TCP的傳輸控制協(xié)議

Modbus是一種應(yīng)用層報(bào)文傳輸協(xié)議，用于實(shí)現(xiàn)不同類型的網(wǎng)絡(luò)連接的設(shè)備之間的客戶機(jī)服務(wù)器之間的通信。Modbus/TCP協(xié)議一種的開(kāi)放的通信協(xié)議，用戶可以根據(jù)需要靈活進(jìn)行擴(kuò)展。[1]它支持C/S模式，將應(yīng)用層的Modbus消息封裝成IP包在網(wǎng)絡(luò)上傳輸。[2]

Modbus/TCP是采用C/S模式來(lái)進(jìn)行報(bào)文傳輸，此模式基于4種類型報(bào)文，即請(qǐng)求（Modbus Request）、指示（Modbus Confirmation）、響應(yīng)（Modbus Indication）和證實(shí)（Modbus Response），如圖2所示。請(qǐng)求是客戶端發(fā)送給服務(wù)器用來(lái)啟動(dòng)報(bào)文，指示是服務(wù)端接收的請(qǐng)求報(bào)文對(duì)客戶端的反饋，響應(yīng)是服務(wù)器針對(duì)客戶端的請(qǐng)求發(fā)送的具體響應(yīng)，證實(shí)是在客戶端接收的響應(yīng)信息時(shí)給服務(wù)器的反饋。[3]

圖2 Modbus/TCP報(bào)文傳輸

協(xié)議檔案柜管理層由運(yùn)行在PC機(jī)上檔案柜管理程序構(gòu)成，檔案柜控制層由觸摸屏（TPC）和控制電機(jī)和傳感器的可編程邏輯器件（PLC）構(gòu)成。協(xié)議檔案柜管理層通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的Modbus/TCP協(xié)議，對(duì)各個(gè)觸摸屏（TPC）和可編程邏輯器件PLC的位變量、整型變量等的讀寫實(shí)現(xiàn)對(duì)檔案柜的遠(yuǎn)程測(cè)控，如圖3所示。

圖3 協(xié)議檔案柜管理層構(gòu)成圖

3 檔案自動(dòng)識(shí)別

目前成熟的檔案識(shí)別方法有條碼識(shí)別法[4]、RF識(shí)別法[5]。條碼識(shí)別法是在把打印好的條形碼粘貼到檔案盒上，把條形碼作為識(shí)別檔案的唯一標(biāo)示；RF識(shí)別法則是通過(guò)粘貼在檔案盒上的電子標(biāo)簽來(lái)識(shí)別檔案的。兩種識(shí)別方法特點(diǎn)不一，接下來(lái)對(duì)這兩種方法進(jìn)行具體討論。

使用條碼管理檔案，做法是為每個(gè)檔案盒編配唯一的條碼，條碼中包含特定規(guī)則的位置信息，然后將條碼貼到檔案盒外面的背脊上。一旦檔案盒中有檔案存入時(shí)，條碼、檔案盒和檔案就建立起了唯一的映射關(guān)系。將這種對(duì)應(yīng)關(guān)系信息錄入到計(jì)算機(jī)上的檔案管理系統(tǒng)中，為每一份檔案建立一條記錄，保存這份檔案對(duì)應(yīng)的條碼、在檔案柜中的位置、是否在柜等信息，這樣就打好了檔案識(shí)別的基礎(chǔ)。檔案首次入庫(kù)時(shí)，條碼與檔案的映射關(guān)系建立，數(shù)據(jù)庫(kù)中產(chǎn)生相關(guān)記錄。當(dāng)需要借閱或者歸還檔案時(shí)，檔案識(shí)別系統(tǒng)就可以通過(guò)條碼定位檔案盒，找到了檔案盒就相當(dāng)于找到了目標(biāo)檔案。

射頻識(shí)別系統(tǒng)由電子標(biāo)簽和閱讀器兩部分組成。在檔案識(shí)別系統(tǒng)中通常的做法是把閱讀器安裝在檔案柜中，把電子標(biāo)簽粘貼到檔案盒上。電子標(biāo)簽中保存的數(shù)據(jù)通過(guò)特定的編碼存儲(chǔ)在電子標(biāo)簽中，閱讀器可以非接觸的讀取電子數(shù)據(jù)。系統(tǒng)工作過(guò)程分為能力供給和信號(hào)識(shí)別兩個(gè)部分。其中能力供給指的是電子標(biāo)簽對(duì)電子標(biāo)簽閱讀器發(fā)出的微波查詢信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，把微波信號(hào)轉(zhuǎn)換為電流；信號(hào)識(shí)別指的是微波查詢信號(hào)經(jīng)過(guò)電子標(biāo)簽內(nèi)部的電路處理之后，攜帶了電子標(biāo)簽內(nèi)部存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息，利用電子標(biāo)簽自帶的微型天線返回到閱讀器中。經(jīng)過(guò)能力供給和信號(hào)識(shí)別兩個(gè)過(guò)程，閱讀器就可以拿到電子標(biāo)簽存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)檔案識(shí)別。以下針對(duì)條碼識(shí)別法、RF識(shí)別法分別比較兩者優(yōu)缺點(diǎn)，如表1所示。

表1 條碼識(shí)別法、RF識(shí)別法優(yōu)缺點(diǎn)比較

條碼識(shí)別法 RF識(shí)別法

掃描速度 掃描槍一次只能掃描一個(gè)條碼 RFID閱讀器可同時(shí)辨識(shí)讀取多個(gè)RFID標(biāo)簽

抗污染能力和耐久性 條形碼采用紙張打印，抗污染能力和耐久性差 RFID一般采用塑料材質(zhì)封裝，具有很強(qiáng)的耐污性和耐久性

穿透性和無(wú)屏障閱讀 在沒(méi)有阻擋和近距離的情況下，條碼才能被識(shí)別 RFID通信具有一定的穿透性，除金屬材質(zhì)外一般材質(zhì)都能穿透

成本 條碼和條碼掃描槍成本很低 RFID標(biāo)簽和RFID閱讀器成本較高

針對(duì)條碼識(shí)別法、RF識(shí)別法的特點(diǎn)，各單位可以根據(jù)需求選用不同的方案。條碼識(shí)別法和RF識(shí)別法在系統(tǒng)中識(shí)別和傳輸過(guò)程中，由于條碼被污染和斜放等情況，RF識(shí)別法信道中有噪聲干擾和標(biāo)示有重疊的情況，引起數(shù)字信號(hào)波形的失真導(dǎo)致錯(cuò)誤，針對(duì)錯(cuò)碼的問(wèn)題，通過(guò)兩種策略來(lái)處理。一種方法是在檔案標(biāo)識(shí)上設(shè)置冗余的信息位，在一定錯(cuò)誤率的情況下可以通過(guò)算法推算出錯(cuò)誤的信息，常用算法有循環(huán)冗余CRC校驗(yàn)；另外一種是設(shè)置校驗(yàn)位，通過(guò)校驗(yàn)位來(lái)驗(yàn)證發(fā)送的信息，驗(yàn)證不通過(guò)的情況下讓接收方請(qǐng)求重傳，常用算法有奇偶校驗(yàn)、漢明校驗(yàn)。因?yàn)闄n案柜在掃描槍掃描過(guò)程中一般都是一次掃描，所以我們一般采用糾錯(cuò)碼的策略來(lái)解決誤碼的問(wèn)題。

5 檔案自動(dòng)盤庫(kù)

為了解決人工歸還和借閱檔案時(shí)放錯(cuò)位置的問(wèn)題，設(shè)計(jì)檔案自動(dòng)盤庫(kù)功能，通過(guò)該功能可以對(duì)整個(gè)檔案柜的檔案進(jìn)行批量整理并與檔案信息系統(tǒng)中存放的檔案存放信息進(jìn)行核對(duì)修改。

自動(dòng)盤庫(kù)操作流程如下所示：（1）執(zhí)行檔案柜走層操作，準(zhǔn)確走到確定層；（2）啟動(dòng)盤庫(kù)掃描槍從左到右運(yùn)動(dòng)掃描整個(gè)層中的檔案，一層掃描完成后，盤庫(kù)掃描槍從右到左運(yùn)動(dòng)回到起始點(diǎn)再執(zhí)行走層動(dòng)作，直到掃描完畢，經(jīng)過(guò)掃描得到的柜號(hào)、層號(hào)、檔案標(biāo)識(shí)通過(guò)Modbus/TCP協(xié)議傳給檔案柜控制層，檔案柜控制層通知應(yīng)用層程序，對(duì)掃描的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；（3）檔案柜向上走一層，繼續(xù)流程2，直到完成所有層的掃描，自動(dòng)盤庫(kù)完成。

在進(jìn)行盤庫(kù)操作時(shí)，檔案柜控制層把盤庫(kù)掃描槍掃描到一個(gè)檔案標(biāo)識(shí)就會(huì)將柜號(hào)、層號(hào)、檔案標(biāo)識(shí)發(fā)送給檔案柜管理層，檔案柜管理層觸發(fā)應(yīng)用層程序的事件，應(yīng)用程序處理相應(yīng)事件顯示差異信息，用戶根據(jù)差異信息選擇進(jìn)行更新檔案存取信息和借閱情況。

5 檔案管理層接口規(guī)范

不同廠商采用的硬件類型一般是不同的，同一廠商的不同型號(hào)的設(shè)備通常也有所區(qū)別，傳統(tǒng)的檔案管理軟件基本都是針對(duì)某一款特定的檔案柜設(shè)計(jì)的，所以不具有通用性。硬件上一些小改動(dòng)或升級(jí)就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)應(yīng)用程序的大范圍改動(dòng)甚至重寫。傳統(tǒng)的檔案管理程序與設(shè)備是一一對(duì)應(yīng)的，每一種設(shè)備都需要開(kāi)發(fā)專用的管理程序和相應(yīng)驅(qū)動(dòng)。傳統(tǒng)檔案管理層的開(kāi)發(fā)示意圖如圖4所示。

圖4 傳統(tǒng)檔案管理層的開(kāi)發(fā)示意圖

在實(shí)際的大型檔案管理系統(tǒng)中，檔案柜類型往往不止一種，同種類型的檔案柜每隔一段時(shí)間也會(huì)進(jìn)行硬件升級(jí)，在這種情況下，檔案管理層的接口如果仍然按照傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，必然會(huì)帶來(lái)很多問(wèn)題，在很大程度上增加系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和維護(hù)的成本。在本文的檔案柜系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，檔案柜管理層為了實(shí)現(xiàn)與底層硬件設(shè)備的無(wú)關(guān)性，需要硬件設(shè)備已經(jīng)統(tǒng)一的基于COM組件，不同硬件設(shè)備指需要按照統(tǒng)一COM編寫自己組件，就可以實(shí)現(xiàn)協(xié)議檔案柜管理層對(duì)檔案柜控制層的操作，如圖5所示。

圖5 基于COM組件的檔案層接口規(guī)范

6 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)自動(dòng)檔案庫(kù)系統(tǒng)合理設(shè)計(jì)，將系統(tǒng)分為應(yīng)用管理層、檔案柜管理層和檔案柜控制層。應(yīng)用管理層與檔案柜管理層通過(guò)TCP/IP協(xié)議進(jìn)行通信，檔案柜管理層與檔案柜控制層通過(guò)Modbus/TCP協(xié)議進(jìn)行通信，針對(duì)人工歸還和借閱檔案時(shí)放錯(cuò)位置的問(wèn)題，專門設(shè)計(jì)檔案自動(dòng)盤庫(kù)功能，同時(shí)為了實(shí)現(xiàn)檔案柜管理層與底層硬件設(shè)備的無(wú)關(guān)性，制定了檔案管理層接口規(guī)范。實(shí)際使用表明：基于Modbus/TCP協(xié)議自動(dòng)檔案庫(kù)系統(tǒng)可以方便快捷的實(shí)現(xiàn)電子檔案系統(tǒng)與紙載檔案管理的無(wú)縫結(jié)合，在大幅度提高檔案的管理效率和檔案管理自動(dòng)化水平的同時(shí)，降低了檔案管理費(fèi)用和檔案管理人員的工作量，充分提高工作效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]喬永衛(wèi)，程帥.基于Modbus協(xié)議的自動(dòng)控制系統(tǒng)的通信研究[J].自動(dòng)化與儀表，2012（08）：34-37.

[2]白焰，鐘艷輝，秦宇飛.基于VC的Modbus協(xié)議通信測(cè)試軟件的實(shí)現(xiàn)―Modbus串口通信與Modbus/TCP通信[J].現(xiàn)代電力，2008（06）：76-81.

[3]翁建年，張浩，彭道剛.基于嵌入式ARM的Modbus_TCP協(xié)議的研究與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2009（10）：36-39.

[4]張應(yīng)福.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用[J].通信與信息技術(shù)，2010（01）：50-54.

[5]杜曉明，葛世倫.基于RFID和條形碼的中小企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)研究[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2010（02）：106-110.

[6]郎為民.射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)原理與應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006.

[7]康東，石喜勤，李勇鵬.射頻識(shí)別RFID核心技術(shù)與典型應(yīng)用開(kāi)發(fā)案例[M].北京：人民郵電出版社，2008.

[8]Don 本質(zhì)論[M].潘愛(ài)民，譯.北京：中國(guó)電力出版社，2001.

[9]（美）WilliamA.Shay.高傳善等譯.數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)教程[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005.

[10]胡嘯，陳星，吳志剛.無(wú)線射頻識(shí)別安全初探[J].信息安全與通信保密，2005（06）.

[11]柴先明，黃知濤.信道編碼盲識(shí)別問(wèn)題研究[J].通信對(duì)抗，2008（02）：1-4.

[12]Vaidya N，Das S R.RFID based networks exploiting diversity and redundancy[J].ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review，2008（01）：2-14.

[13]葉佳帆.基于modbus/tcp以太網(wǎng)技術(shù)的靜電除塵器的研究[D].碩博學(xué)位論文，2009.

第9篇：自動(dòng)識(shí)別技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：博客；Blog；Web；數(shù)據(jù)挖掘；算法；熱點(diǎn)話題挖掘；現(xiàn)狀

中圖分類號(hào)：TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）12-2771-03

1 博客簡(jiǎn)介

因特網(wǎng)（Internet）和萬(wàn)維網(wǎng)（WWW）的出現(xiàn)，改變了人們的工作方式和生活方式。個(gè)人網(wǎng)站、論壇（BBS）等給了人們自由發(fā)表信息的途徑，而博客（Blog）的出現(xiàn)，使人們更加方便的展示自我。由于具有開(kāi)放、簡(jiǎn)便易用的特點(diǎn)，使博客具有獨(dú)特的魅力，使用博客的用戶越來(lái)越多。

1.1 博客的定義

博客的英文名字Blog，來(lái)源于Web Log這個(gè)名稱。博客源于RSS技術(shù)，作者以日志風(fēng)格信息，讀者以評(píng)論方式與作者互動(dòng)，是一種自由、簡(jiǎn)單易用的信息傳播和互動(dòng)方式。

一個(gè)博客文章就是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，博客作者可以對(duì)文章分類。這些文章都按照發(fā)表日期的倒序排列，最新的文章在網(wǎng)頁(yè)最上面顯示。博客的內(nèi)容和題材，在合乎法律的要求下相當(dāng)廣泛，可以是新聞、時(shí)事評(píng)論、個(gè)人生活體驗(yàn)、購(gòu)物信息、專業(yè)技術(shù)技巧、學(xué)術(shù)知識(shí)、照片、小說(shuō)、產(chǎn)品等，有個(gè)人博客、公司博客、組織博客等。

1.2 博客的現(xiàn)狀

據(jù)估計(jì)，目前全球的博客運(yùn)營(yíng)網(wǎng)站有數(shù)十萬(wàn)個(gè)，有數(shù)億人使用博客。博客已經(jīng)成為個(gè)人、企業(yè)、組織、團(tuán)隊(duì)之間常用的溝通工具。2002年，中國(guó)大陸開(kāi)始有了博客服務(wù)網(wǎng)站?，F(xiàn)在中國(guó)大陸已經(jīng)有大量的博客服務(wù)網(wǎng)站，發(fā)展迅速。截止到2013年4月，新浪博客服務(wù)網(wǎng)站點(diǎn)擊數(shù)最高的個(gè)人博客已經(jīng)超過(guò)了21億次點(diǎn)擊，排在第二、第三的個(gè)人博客的點(diǎn)擊數(shù)均超過(guò)10億次，排在第100名的博客的點(diǎn)擊數(shù)也高達(dá)6千5百萬(wàn)（來(lái)自新浪博客總流量排行）。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心（CNNIC）統(tǒng)計(jì)顯示，截止到2012年底，我國(guó)擁有博客（個(gè)人空間）的網(wǎng)民有3.73億，占網(wǎng)民總數(shù)的66.1%[1]。從市場(chǎng)份額看，典型的博客網(wǎng)站有：QQ空間、新浪博客、博客大巴、搜狐博客、和訊博客、博客園、CSDN博客、博客網(wǎng)、網(wǎng)易博客、鳳凰博客、中國(guó)博客、天涯博客、百度空間等。

2 博客資源挖掘

近幾年來(lái)，由于博客的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外很多科研人員開(kāi)始對(duì)博客進(jìn)行研究，獲得了豐富的研究成果。目前的研究主要集中在對(duì)博客內(nèi)容進(jìn)行挖掘、檢索等方面。

2.1 國(guó)外對(duì)博客資源挖掘的研究

IBM的D.Gruhl、R.Guha、D.Liben-Nowell和A. Tomkins從宏觀、微觀兩個(gè)層次上研究了博客網(wǎng)站里的主題傳播特征和博客用戶之間的交互特征，通過(guò)數(shù)學(xué)模型抽取出博客網(wǎng)站里可以表示新主題的關(guān)鍵詞，并對(duì)不同時(shí)期的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，得出一些傳播特征[2]。日本的I.Ohmukai、H.Takeda、K.Numa等人利用語(yǔ)義網(wǎng)搜索技術(shù)建立一個(gè)更加方便發(fā)表博客的“語(yǔ)義博客系統(tǒng)”，并對(duì)信息的收集和發(fā)表的不同層次做了詳盡的分析[3]。HP實(shí)驗(yàn)室的E.Adar、L.Zhang對(duì)博客網(wǎng)站里的信息傳播進(jìn)行分類，設(shè)計(jì)出可視化的工具軟件來(lái)動(dòng)態(tài)顯示不同博客之間的互相鏈接，并提出了一種新的Rank搜索算法[4]。

博客上的信息是網(wǎng)絡(luò)信息的一種，但它又有自己的特點(diǎn)，對(duì)博客進(jìn)行研究，首先需要能夠識(shí)別博客信息。東京工業(yè)大學(xué)的T. Nanno、T. Fujiki、Y. Suzuki、M. Okumura等學(xué)者提出了基于對(duì)日期表示和對(duì)HTML文檔的分析來(lái)自動(dòng)收集、監(jiān)控、挖掘博客（Blog）的方法[5]。馬里蘭大學(xué)的Kolari P、Finin T、Joshi A等學(xué)者提出了基于向量空間模型（SVM）的博客識(shí)別和發(fā)現(xiàn)的方法，去掉了較好的效果[6]。博客與傳統(tǒng)的個(gè)人網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)絡(luò)日記不完全相同，T. Fujiki、T. Nanno、M. Okumura等學(xué)者通過(guò)對(duì)自動(dòng)提取的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞的分類、比較，區(qū)別出了博客和個(gè)人網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)日記的差異[7]。

2.2 國(guó)內(nèi)對(duì)博客資源的研究

在博客識(shí)別方面的研究，國(guó)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)比較可靠的方法或算法。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的張迪通過(guò)比較博客網(wǎng)頁(yè)和普通的Web網(wǎng)頁(yè)，提取出博客網(wǎng)頁(yè)的特征，從網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)下載得到的網(wǎng)頁(yè)中識(shí)別出博客網(wǎng)頁(yè)來(lái)，并且作者還對(duì)博客網(wǎng)頁(yè)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了抽取[8]。重慶大學(xué)的張程、陳自郁等人針對(duì)當(dāng)前因特網(wǎng)上大量出現(xiàn)的博客網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)分析博客網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、技術(shù)特征，結(jié)合網(wǎng)頁(yè)DOM節(jié)點(diǎn)特性，提出了基于DOM樹(shù)分析和模式匹配的博客網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)識(shí)別算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證[9]。河南大學(xué)的李旻提出了博客綜合特征空間的概念，并且詳細(xì)論述了該空間中三大類共五種博客特征的概念、定義和抽取方法。研究了網(wǎng)頁(yè)的形式化表示方法，分析了特征項(xiàng)的提取、選擇及權(quán)重計(jì)算的整個(gè)過(guò)程，在這基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出了基于標(biāo)簽信息的TF-IDF算法及標(biāo)簽權(quán)重調(diào)整方案。最后提出一種基于綜合特征空間的博客網(wǎng)頁(yè)識(shí)別算法，并將該算法運(yùn)用到基于頁(yè)面布局特征的博客網(wǎng)頁(yè)識(shí)別階段和基于文本內(nèi)容特征的博客網(wǎng)頁(yè)識(shí)別階段[10]。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的楊宇航、趙鐵軍、鄭德權(quán)、于浩提出了一種基于鏈接分析的對(duì)博客信息源進(jìn)行量化評(píng)估的方法，在這個(gè)基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)重要的博客信息源，既體現(xiàn)了博客信息的特點(diǎn)，又減少了作弊鏈接對(duì)結(jié)果的影響。作者用設(shè)計(jì)的博客信息源重要性評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，證明了該評(píng)估方法的有效性[11-12]。

對(duì)博客作者的個(gè)人信息進(jìn)行挖掘是博客數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)方面。上海交通大學(xué)的倪曉川通過(guò)挖掘博客網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容來(lái)獲得博客作者的個(gè)人信息，構(gòu)建博客作者的興趣集合，為此，他提出了一種采用文本分類技術(shù)的自動(dòng)挖掘博客作者興趣的方法。該方法使用多分類器連合的技術(shù)來(lái)提高分類的精度和挖掘結(jié)果的可靠性，并且使用自上而下的層次分類方法，挖掘出更具體的博客作者的興趣，而且興趣可以用層次結(jié)構(gòu)的形式展現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上作者還提出了對(duì)博客作者、博客文章進(jìn)行情感型和信息型判定的問(wèn)題，作者將該問(wèn)題看作是一個(gè)文本分類問(wèn)題，可以采用文本分類技術(shù)解決這個(gè)問(wèn)題[13]。

博客球是包含所有博客的虛擬社區(qū)或社交網(wǎng)絡(luò)的集合名詞，可以把它看成是一個(gè)超大型的原始數(shù)據(jù)庫(kù)。西南石油大學(xué)的季文韜通過(guò)搭建博客球數(shù)據(jù)庫(kù)集群環(huán)境，建立了一個(gè)大型的博客球矩陣，通過(guò)分析博客網(wǎng)頁(yè)中的各個(gè)指標(biāo)在矩陣中的權(quán)重從而確定矩陣元素。由于博客文章往往是個(gè)人所發(fā)，缺乏規(guī)范、約束，導(dǎo)致博客信息中存在不少噪音數(shù)據(jù)。于是作者采用奇異值分解（SVD）技術(shù)來(lái)對(duì)文本向量矩陣進(jìn)行降噪，除去噪音數(shù)據(jù)，并利用k-Means聚類算法對(duì)降噪后的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行聚類分析，從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息[14]。在論文中，作者通過(guò)分析、對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，找出有效的博客球聚類方法。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)的軒文烽針對(duì)現(xiàn)有的博客關(guān)鍵詞抽取算法依賴于外部資源和具體的文本格式這個(gè)問(wèn)題，提出了一種基于主題模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）的博客文章關(guān)鍵詞抽取算法，并通過(guò)與TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）和層次隱馬爾科夫模型（Hierarchical Hidden Markov Model，HHMM）的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，對(duì)該算法的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，最后運(yùn)用皮爾遜相關(guān)系數(shù)從關(guān)鍵詞權(quán)重與其詞頻之間的線性相關(guān)程度這一角度分析了該算法優(yōu)越性的原因。另外，作者通過(guò)比較、分析四種典型聚類算法K-means、K-means++、Markov Cluster、和Affinity Propagation，篩選出更適合博客關(guān)鍵詞抽取的算法Markov Cluster；以此為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一個(gè)用于對(duì)博客文章進(jìn)行主題聚類的算法，該算法能自動(dòng)對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行描述。作者還在傳統(tǒng)鏈接分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合博客網(wǎng)頁(yè)的關(guān)鍵特征，提出一種融合了用戶評(píng)論和正文相似性信息的博客文章排序算法[15]。

3 博客領(lǐng)域熱點(diǎn)話題挖掘

作為互聯(lián)網(wǎng)的一種應(yīng)用，博客已經(jīng)出現(xiàn)了較長(zhǎng)時(shí)間，但是對(duì)博客領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題挖掘并不是很多。

通常我們所理解的新聞熱點(diǎn)話題，一般都是通過(guò)該話題新聞報(bào)道的數(shù)量來(lái)表示。比如一個(gè)事件發(fā)生以后，很多媒體都對(duì)該事件進(jìn)行了報(bào)道，那么這個(gè)事件可以被認(rèn)為是熱點(diǎn)事件，關(guān)于這個(gè)事件的所有媒體的相關(guān)報(bào)道組成了一個(gè)熱點(diǎn)話題。但是對(duì)于博客上的熱點(diǎn)話題，則與新聞報(bào)道的熱點(diǎn)話題不同。因?yàn)椴┛臀恼率莻€(gè)人所發(fā)，一般情況下，不會(huì)出現(xiàn)象新聞熱點(diǎn)話題那樣有大量媒體進(jìn)行報(bào)道的情況，所以，我們判斷博客網(wǎng)站上的熱點(diǎn)話題，主要是依據(jù)博客文章的閱讀數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、收藏或轉(zhuǎn)載數(shù)量及時(shí)間等[16]。

運(yùn)用熱點(diǎn)話題檢測(cè)與跟蹤技術(shù)，將大量的博客信息按照話題進(jìn)行歸類和分組，對(duì)用戶感興趣的某些特定話題進(jìn)行跟蹤，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的服務(wù)，取代人工以簡(jiǎn)明、概要的方式呈現(xiàn)給用戶[17]。這種技術(shù)可以使用戶在動(dòng)態(tài)變化的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下找到自己需要的信息，使博客信息更有價(jià)值，更加準(zhǔn)確、有效地為用戶使用。

傳統(tǒng)的博客熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)主要是根據(jù)閱讀數(shù)量、評(píng)論數(shù)量等來(lái)得到的，并沒(méi)有考慮話題內(nèi)容和評(píng)論內(nèi)容[16]。為此，大連理工大學(xué)的時(shí)達(dá)明、林鴻飛提出了一種基于內(nèi)容相關(guān)度和語(yǔ)義分析的博客熱點(diǎn)話題檢測(cè)方法。該方法在考慮了評(píng)論數(shù)量的同時(shí)，還通過(guò)分析評(píng)論內(nèi)容與話題內(nèi)容的相關(guān)度并分析評(píng)論中的語(yǔ)義來(lái)計(jì)算話題在該博客中的熱度，最終完成該博客的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)[18]。實(shí)驗(yàn)表明，他們使用的方法是有效的。

華南理工大學(xué)的胡方濤在對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)進(jìn)行了一定的分析研究之后，通過(guò)已有的聚類算法將采集下來(lái)的博客數(shù)據(jù)聚類，形成話題。然后根據(jù)博客數(shù)據(jù)的特有屬性，提取出博客話題排序特征，最后通過(guò)熱點(diǎn)話題計(jì)算公式算出每個(gè)話題的熱度值，發(fā)現(xiàn)其中的熱點(diǎn)話題。對(duì)于熱度較高的話題，通過(guò)計(jì)算評(píng)論的情感來(lái)進(jìn)行話題支持度的分析[19]。熱點(diǎn)話題支持度的分析能夠使得網(wǎng)民在了解該熱點(diǎn)話題的同時(shí)，還能了解民眾對(duì)該熱點(diǎn)話題所持的一種情感態(tài)度。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文探討了博客資源數(shù)據(jù)挖掘、面向博客的熱點(diǎn)話題挖掘的研究現(xiàn)狀。博客數(shù)據(jù)挖掘是Web數(shù)據(jù)挖掘的一種具體應(yīng)用。雖然有不少研究者對(duì)博客數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了研究，但從整體上看，與Web數(shù)據(jù)挖掘比較，對(duì)面向博客的數(shù)據(jù)挖掘的研究還是很少。筆者以博客（或Blog）加挖掘作為篇名關(guān)鍵詞在知網(wǎng)上搜索，截止到2013年4月，只搜索到28篇文獻(xiàn)，而以Web（或網(wǎng)絡(luò)）加挖掘作為篇名關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，搜索到了4057篇文獻(xiàn)。關(guān)于博客挖掘的文獻(xiàn)只占Web挖掘文獻(xiàn)的0.69%。這與我國(guó)3.73億網(wǎng)民擁有博客、個(gè)人博客網(wǎng)站有21億的點(diǎn)擊數(shù)這樣的博客使用現(xiàn)狀顯然不符。對(duì)博客數(shù)據(jù)挖掘，還有很大的研究空間。

參考文獻(xiàn)：

[1] 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）.第31次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[EB/OL]. http：//.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201301/P020130122600399530412.pdf.

[2] Gruhl D， Guha R， Liben-Nowell D，Tomkins A.Information Diffusion through Blogspace[C].ACM WWW， 2004.

[3] Ohmukai I， Takeda H， Numa K.Personal Knowledge Publishing Suite with Weblog， Workshop on the Weblogging Ecosystem[C].Aggregation，Analysis and Dynamics，2004.

[4] Adar E，Zhang L.Implicit Structure and the Dynamics of Blogspace， Workshop on the Weblogging Ecosystem at the 13th International World Wide Web Conference[C].New York，2004.

[5] Nanno T， Fujiki TSuzuki，YOkumura M.Automatically Collection， Monitoring， and Mining Japanese Weblogs[C].WWW，2004.

[6] Kolari P， Finin T， Joshi A. SVMs for the blogosphere： Blog identification and splog detection. In： Proc. of the AAAI Spring Symp. on Computational Approaches to Analyzing Weblogs[C].California： AAAI Press，2006：92-99.

[7] T. Fujiki， T. Nanno， M. Okumura. Differences between Blogs and Web Diaries[C]. WWW2005， Chiba， Japan， 2005，5： 10-14.

[8] 張迪.中文Blog網(wǎng)頁(yè)識(shí)別與內(nèi)容抽取研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2007.

[9] 張程，陳自郁，古平， 等.基于DOM樹(shù)結(jié)構(gòu)的Blog網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2008（5）：1489-1491.

[10] 李旻.基于綜合特征空間的Blog網(wǎng)頁(yè)識(shí)別方法研究[D].開(kāi)封：河南大學(xué)，2009.

[11] 楊宇航，趙鐵軍，鄭德權(quán)，等.基于鏈接分析的重要Blog信息源發(fā)現(xiàn)[J].中文信息學(xué)報(bào)，2007，21（5）：68-72.

[12] 楊宇航，趙鐵軍，鄭德權(quán)，等.基于鏈接分析的重要Blog信息源發(fā)現(xiàn)[A].孫茂松，陳群秀.內(nèi)容計(jì)算的研究與應(yīng)用前沿——第九屆全國(guó)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C].北京：清華大學(xué)出版社，2007.

[13] 倪曉川.博客作者興趣挖掘與博客信息、情感分析的研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2008.

[14] 季文韜.基于數(shù)據(jù)挖掘的博客球聚類研究[D].成都：西南石油大學(xué)，2011.

[15] 軒文烽.面向主題的博客資源挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2011.

[16] 劉旭.博客熱點(diǎn)話題挖掘方法[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010.

[17] 丁偉莉.中文Blog熱門話題檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2007.