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驾驶模式

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1.1.1驾驶模式

1.1.1.1非限制人工驾驶模式(OFF)

[1]司机用ATC切除选择开关切除ATC。此旁路开关阻断了ATC紧急制动输出以及其他

阻止列车运行的输出。列车完全由人工驾驶,车载设备不控制列车运行,司机根据

调度命令和地面信号的显示驾驶列车。列车运行的安全由联锁设备、调度人员、司

机共同保证。

[2]非限制人工驾驶模式(OFF)的应用条件:

当CC设备不可用时,列车将立即实施紧急制动。列车完全停止后,司机可在得到调度员的授权后切除车载ATC,以OFF模式驾驶列车运行。

1.1.1.2限制向前人工驾驶模式(RMF)

[1]列车以不超过25km/h的速度运行。列车的监控、运行、制动及开关车门由司机操

作,车载设备对列车速度进行25km/h的超速防护,以及对列车完整性、车门状态、列车倒溜等进行监督。

[2]限制向前人工驾驶模式(RMF)的应用条件:

在正常运营模式下仅用于列车进行定位前、初始化后或列车在车辆基地/停车场运行。

对于降级模式,当列车故障时,可以此驾驶模式将其撤出正线运营;或当列车因故障停车后,以此驾驶模式行驶至下一站。

1.1.1.3限制向后人工驾驶模式(RMR)

[1]列车允许以低于5km/h的速度反向运行最多10m(暂定)。当退行达到10m或退行

速度超过5km/h时,ATP会触发紧急制动,须由车辆缓解紧急制动。

[2]限制向后人工驾驶模式(RMR)的应用条件:

RMR模式可在列车错过精确停车位置若干米(不超过最大可退行距离)后,后退以纠正列车停车位置(经调度员授权)。

1.1.1.4ATP监督下的人工驾驶模式(ATPM)

[1]列车的监控、运行、制动及开关车门和地下站屏蔽门(高架站安全门)在车载ATP

设备监督下由司机操作。ATP子系统保证列车的运行安全,司机根据DMI及DTI显

示的辅助驾驶信息,人工驾驶列车,ATP对列车的运行进行完全地自动防护。所有

必要的驾驶信息将在车载信号显示器上显示。

[2]ATP人工驾驶模式(ATPM)的应用条件:

在CBTC运营模式下应用ATPM驾驶模式时需要DCS、ZC、LC、CBI和CC全部可用。

在BM运营模式下应用ATPM驾驶模式时需要,DCS有线网络、CBI和CC可用。

启用此驾驶模式前,车载ATP必须完成自检。

在需要司机人工控制列车运行或ATO模式故障时,使用该模式。

1.1.1.5列车自动驾驶模式(ATO)

[1]本模式是在司机监视下的自动驾驶模式,在线列车的启动、加速、巡航、惰行、制

动、精确停车均由ATO子系统根据ATS指令自动控制(CBTC模式下),除发车需要

司机确认外,不需司机操作,列车的车门和地下站屏蔽门(高架站安全门)控制,可自动控制也可手动控制。此模式下门控制允许以下几种方式:

自动开门,自动关门;

自动开门,人工关门;

人工开门,人工关门。

[2]列车自动驾驶模式(ATO)的应用条件:

ATO根据ATS的命令自动平滑调整列车运行(CBTC模式下),ATO驾驶模式提供最佳的舒适性和调整功能;

CBTC模式下,当DCS、ZC、LC、CBI和CC都正常运行时,列车可以ATO驾驶模式在正线任何ZC控制区域内运行;

BM模式下,当DCS有线网络、CBI和CC及CC与车辆牵引制动的接口正常运行时,ATO模式有效,司机可以ATO模式驾驶。

1.1.1.6驾驶模式之间的转换

[1]驾驶模式间的转换符合安全、高效、操作简单的原则,确保驾驶模式转换时列车运

行的安全。在ATC控制区内转换为限制人工驾驶模式的过程中车载信号设备具有相

应的安全保证措施。

[2]各驾驶模式之间可采用人工转换,在某种情况下也可自动转换。

驾驶模式转换表

原驾驶模式

转换后驾驶模式

ATO自动

驾驶模式

ATP监督下的

人工驾驶模式

限制人工

驾驶模式

非限制人工

驾驶模式

ATO自动驾驶模式无论列车处于

运行或停车状

态,司机都可使

列车立刻处于

该模式。

正线需停车后人工转

换;在出入段/场线转

换轨,当速度低于

25km/h时可不停车转

换。

驾驶员确认列

车停车后,使用

ATC切除开关切

除ATC。

ATP监督下的人工驾驶模式列车处于运行(满

足一定条件下)

或停车状态,司

机均可使列车处

于该模式

正线需停车后人工转

换;在出入段/场线转

换轨,当速度低于

25km/h时可不停车转

换。

驾驶员确认列

车停车后,使用

ATC切除开关切

除ATC。

限制人工驾驶模式列车获得定位

并接收到正确

的移动授权后,

自动转换为该

模式。

驾驶员确认列

车停车后,使用

ATC切除开关切

除ATC。

非限制

人工驾驶模式

车载ATP设备可用时,列车停车后,驾驶员将ATC切除开关恢复至ATC正常位。

[3]上述驾驶模式除运用于CBTC连续控制级外还应可运用于点式后备控制级。

1.1.2折返模式

[1]高桥西站、望春桥站、东环南路站具备无人自动折返功能,保证其所有折返轨均具

有无人自动折返功能。鼓楼站的停车线以及梁祝站、樱花公园站、海晏北路站的单

渡线都可用做特殊情况下的临时折返,均应考虑列车的各种折返作业。

[2]列车折返方式分为站前折返方式和站后折返方式。

[3]列车站前折返和站后折返时,列车换端过程中保持对车辆的监控。CBTC模式下,

换向后的可用驾驶模式维持不变。

[4]列车站后折返方式分为ATO驾驶模式无人自动折返、ATO驾驶模式有人自动折返、

ATP监督下的人工折返模式、限制人工折返模式、非限制人工折返模式。列车能采

取以下几种折返模式实现折返:

ATO无人自动折返:ATS将自动办理折返所需进路。列车在站台区域停稳,司机拔掉驾驶室钥匙后,通过按压ATB按钮,将驾驶模式转换至自动折返模式,

司机再按压站台自动折返按钮,ATO 将自动选择控制驾驶室并驾驶列车运行至

折返区域,在规定位置停车后,自动换端,并控制列车自动驾驶至发车站站台

停车,完成自动折返功能;

ATO有人自动折返:CBTC模式下,司机在ATO模式下进行折返,ATS将自动办理折返所需进路,司机须同时按压两个车载ATO启动按钮,列车自动进入折返

线停车,司机换端后再次同时按压两个车载ATO启动按钮,列车自动驾驶至发

车站站台停车;BM模式下,在出站信号机开放后,如果车载点式变量有效时

间未失效,ATO按钮灯点亮,司机需看到允许信号后同时按压两个ATO按钮,

列车以ATO驾驶模式运行;如果车载点式变量有效时间已失效,司机只能以

RM模式驾驶列车运行。如果司机在禁止信号显示时同时按压两个ATO按钮,

列车越过出站信号机前的有源信标获取点式变量信息后立即实施紧急制动,并

保证列车在保护区段内停止。此距离的详细计算依据在设计联络阶段提供。

ATP监督下的人工驾驶折返:CBTC模式下,司机在车载ATP设备监督下人工驾驶列车运行到折返线并停车,司机换端后,在ATP监督下人工驾驶列车进入发

车股道并定位停车。司机按压开门按钮打开车门和地下站屏蔽门(高架站安全

门);BM模式下,出站信号机开放后,如果车载点式变量有效时间未失效,司

机以ATPM模式驾驶列车低速越过出站信号机前的有源信标获取点式变量信

息,若变量信息为禁止状态,列车实施紧急制动,若变量信息为允许状态,司

机驾驶列车运行到折返线并停车;如果车载点式变量有效时间已失效,司机只

能以RM模式驾驶列车运行到折返线并停车。司机换端后以RM模式驾驶列车越

过信号机前方的有源信标,获取点式变量信息。若变量信息为允许状态,列车

将自动升级为ATPM驾驶模式。

限制人工折返模式:在此模式下,司机控制列车运行,司机人工驾驶列车运行到折返线并停车,司机换端后,人工驾驶列车进入发车股道并定位停车,司机

人工控制车门和站台屏蔽门/安全门;整个折返过程中,车载ATP限制列车在

某一固定的低速(如25km/h)之下运行。

非限制人工折返模式:在此模式下,司机根据调度命令和地面信号的显示,人工驾驶列车运行到折返线并停车,司机换端后,再人工驾驶列车进入发车股道

并定位停车,司机人工控制车门和站台屏蔽门/安全门。

1.1.3运营模式描述

1.1.3.1CBTC运营模式

[1]正常运营在CBTC模式下进行,即列车可通过无线通信连续地更新线路变量信息。

[2]CBTC模式下,下列驾驶模式可用:

RMF或RMR模式;

ATPM模式;

ATO模式。

1.1.3.2BM 运营模式

[1]降级运营通常在BM模式下进行,即列车通过有源信标以点式方式来更新线路变量

信息。当CBI和CC正常运行时,该模式可用。

[2]点式防护模式下,下列驾驶模式可用:

RMF或RMR模式;

ATPM模式;

ATO模式。

1.1.3.3联锁控制级运营模式

[1]在此模式下,联锁将通过控制信号机和道岔来确保列车的行车安全以及行车间隔。

当CBI正常运行时,该模式可用。

[2]联锁控制级运营模式下,仅RM驾驶模式可用。

1.1.3.4运营模式之间的转换

[1]预知的无线通信故障

当列车在第一站台停靠时,如果驾驶员接到控制中心关于前方站间通信故障的通知,驾驶员可以主动通过人机界面上的BM按钮选择后备运营模式,使得列车可以不停车顺利通过站间故障区。当列车在第二站台停靠时,驾驶员主动取消后备模式,当CC收到“允许”状态的CBTC运行授权终点后,可以人工切换到CBTC下的ATPM模式。

通信故障

图5.6-1预知故障

[2]突发的无线通信故障

当列车在站间行驶时,前方无线通信突然发生故障,此时CC立即启动紧急制动,直至列车停稳。驾驶员只能选择以RM模式人工驾驶前行。直到列车通过故障区域,无线恢复,当列车收到“允许”状态的CBTC运行授权终点后,可以自动切换到CBTC下的ATPM模式。后方的列车收到监控中心的通知后,按照预知故障处理。

图5.6-2突发的无线通信故障

1.1.3.5 混合运营模式

卖方提供的信号系统的正常运营模式是CBTC 模式,BM 模式和联锁控制模式作为降级运营模式。系统可以支持不同模式的混合运营。

CBTC 列车追踪非CBTC 列车:

? 轨旁信号机常态处于灭灯状态,当ZC 判断信号机前方一定区域内为非CBTC

车时,会向CBI 发送点灯命令,CBI 在收到该命令后会立即点亮该信号机。此

时,该架信号机的显示将遵循后备模式的联锁规则。而后续CBTC 列车前方的

信号机,将依然保持灭灯状态。

? 由于非CBTC 列车无法发送位置报告,此时系统将通过计轴设备获知该列车的

置信息,后续CBTC 列车能够追踪到前方非CBTC 列车占用计轴区段的边界处。

BM 模式下允许信号,此信息

通过继电接口发送至LEU

CBTC 模式下室外灭灯,允

许信号由CBI 发送至ZC BM 模式下禁止信号,此信息通过继电接口发送至LEU CBTC 模式下室外灭灯,禁止信号由CBI 发送至ZC

CBTC 列车非CBTC 列车停车点ATP 曲线

非CBTC 列车追踪CBTC 列车:

? 非CBTC 列车前方信号机自动转为点灯模式,信号机显示遵循后备模式联锁规

则。 io failure 无线通信故障

无线通

通信故障

BM 模式下允许信号,此信息通过继电接口发送至LEU CBTC 模式下室外灭灯,允许信号由CBI 发送至ZC BM 模式下禁止信号,此信息

通过继电接口发送至LEU

CBTC 模式下室外灭灯,禁

止信号由CBI 发送至ZC 非CBTC 列车CBTC 列车

当非CBTC 列车驶入进路内方并接近另一架信号机后,该信号机将自动为非

CBTC 列车点亮,根据后备模式联锁规则,信号机开放会检查点式闭塞分区的

空闲状态。非CBTC 列车能够追踪到前方CBTC 列车占用进路的始端信号机。

BM 模式下允许信号,此信息通过继电接口发送至LEU CBTC 模式下室外灭灯,允许信号由CBI 发送至ZC BM 模式下禁止信号,此信息

通过继电接口发送至LEU

CBTC 模式下室外灭灯,禁

止信号由CBI 发送至ZC 非CBTC 列车CBTC 列车

1.1.4 列车出入车辆基地/停车场

在出入段/场线靠近车辆基地/停车场侧,分别设置2段转换轨,转换轨是正线进出车辆基地/停车场的转换区域。出入段/场线纳入正线控制范围。

1.1.4.1 进入正线

在列车出库前,车载设备上电自检,自检通过后,列车以RM 模式从车辆基地/停车场运行至转换轨,列车在转换轨进行初始化定位。

列车在接收到ZC 下发的移动授权后可以不停车由RM 模式自动转换至CBTC 模式下的ATPM 模式运行;如列车未收到ZC 下发的移动授权,列车经过BM 模式初始化信标后可以不停车由RM 模式自动转换到点式下的ATPM 模式运行。

1.1.4.2 进入车辆基地/停车场

在CBTC 或BM 模式下,当列车进入车辆基地/停车场前,列车以ATPM 或ATO 模式运行,移动授权终点为转换轨ATC 控制区边界。当速度降到RM 模式允许最大速度以下时,信号车

载显示器提示司机可切换至RM模式运行,司机按压RM按钮,列车可以不停车进入车辆基地/停车场。

1.1.5列车出入正线存车线

[1]高桥西站、望春桥站、东环南路站的存车线具有无人自动折返功能。

[2]正线存车线上布置无源信标和有源信标,提供BM和CBTC功能。

[3]列车可以BM和CBTC模式出入存车线。若列车正常进入存车线且车载设备未关机,

当出存车线的信号机开放,列车可正常以BM或CBTC模式离开存车线。

[4]当列车车载信号设备在存车线上重新启动并通过自检后,司机以RM模式驾驶列车

离开存车线并经过2个连续信标后实现定位。列车在接收到ZC下发的移动授权后

可以不停车由RM模式自动转换至CBTC模式下的ATPM 模式运行;如列车未收到ZC

下发的移动授权,列车以RM模式运行,直至在站台接收点式变量信息后可以不停

车由RM模式自动转换到点式下的ATPM模式运行。

1.1.6列车站间运行

[1]列车在满足规定的安全间隔和运营间隔要求的前提下在区间自动追踪运行。

[2]在ATO自动运行模式下,区间停车采用一次制动模式保证乘客的舒适性;列车在区

间停车后,当ATP允许列车运行时,ATO自动启动列车。ATC系统可根据时刻表和

列车运行的实际偏离时间在一定范围内(具体在设计联络阶段确定)动态调整列车

的停站时间和区间运行时间。

[3]在保证行车安全和满足运营能力要求的前提下,列车在区间运行以节能运行和舒适

运行为目标。列车在区间正常运行的情况下,信号系统尽量按一次性的牵引、惰行

和制动速度曲线运行,减少列车的牵引及制动次数。

1.1.7列车在站作业

[1]列车进站停车时信号系统采取一次性制动(连续制动曲线)的方式,即一次性制动

至目标停车点,中途不得缓解,且在进站前无非线路限速要求的减速台阶,以确保

达到规定的旅行速度,并提高旅客的舒适度。

[2]在满足舒适度和停车精度要求的前提下,列车在车站规定的位置停车,当列车停稳

后,车载设备才允许打开对应侧车门及屏蔽门/安全门。

[3]列车在车站停车误差超过±0.5m但小于10m(暂定),ATP将实施保护,车门和屏

蔽门/安全门不能打开,列车可按规定的速度后退调整,若停到位,则可通过人工

开门按钮来开启车门和屏蔽门。若列车在车站停车误差大于10m,则列车只能跳停

至下一站停车。

1.1.8列车救援

当正线上运营列车故障时,后续列车以限制人工驾驶模式接近故障列车实施救援,ATP 系统应能对救援列车连挂故障列车后的编组列车和后续追踪列车实施安全运行保护。联挂后的列车须以非限制人工驾驶(OFF)模式驾驶,司机须严格按照轨旁信号显示以及调度命令行车。联挂后的列车对后续列车的正常运行不造成影响。

1.1.9列车运行结束作业

列车回车辆基地/停车场不再继续运行时,进行列车运营结束作业处理,即在当日运行计划中消去运营结束的列车。在终点站或在其他站停留不再运营、临时退出运营的列车,除在运行计划中标记外,也进行列车运营结束作业处理。

1.1.10列车在车辆基地/停车场内作业

车辆基地/停车场内的作业主要有列车出入段/场的列车作业和段/场内的调车作业及试车线的试车作业。车辆基地内的试车作业需在DCC室与试车线控制室完成控制权的交接后方可进行。车辆基地/停车场内列车采用限制人工驾驶模式或非限制人工驾驶模式运行。

1.1.11工程车的运行模式

正常情况下,工程车在非运营时段上线运行。工程车不装设车载ATP设备,司机以调度命令和地面信号的显示为依据驾驶列车,列车运行的安全由联锁设备、司机、调度员等共同保证。

模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛

模式识别研究进展 刘成林,谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题,就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展,最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统,是人和动物获取外部环境知识,并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程,是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的,如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来,由于人工智能更关心符号信息和知识的推理,而模式识别更关心感知信息的处理,二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习,后来人工神经网络重新受到重视,统计学习逐渐成为主流,与模式识别中的学习问题渐趋重合,重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题(如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等),形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化(如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小)的过程,也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象,它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等,以及面向应用(如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等)的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展,本文侧重于2000年以后的研究进展。

模式识别特征选择与提取

模式识别特征选择与提取 中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系 班级:信科11-1班,学号:08113545,姓名:褚钰博 联系方法(QQ或手机):390345438,e-mail:390345438@https://www.wendangku.net/doc/6d16710875.html, 日期:2014 年06月10日 摘要 实际问题中常常需要维数约简,如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等,而特征提取是对特征空间进行变换,将原始特征空间映射到低维空间中。 本文是对主成分分析和线性判别分析。 关键词:特征选择,特征提取,主成分分析,线性判别分析 1.引言 模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征,并将样本划分为相应的模式类别,获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计,都是在d(变量统一用斜体)维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要,但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要,甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性,即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内,这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之,如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起,再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。 基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的:主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时,获得的主成分是去了新的物理意义,难以理解,并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合,设计多种相似性度量准则,通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征,将主成分又重新映射到原始空间,来理解成主成分的实际意义。 基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合,分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序,来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析,冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验,验证其性能。

模式识别期末试题

一、填空与选择填空(本题答案写在此试卷上,30分) 1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于(1);判别域代数界面方程法属于(3)。 (1)无监督分类 (2)有监督分类(3)统计模式识别方法(4)句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用(4)进行相似性度量。 (1)距离测度(2)模糊测度(3)相似测度(4)匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有(1)(3)(4)。 (1)(2) (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在(2)中进行。 (1)二维空间(2)一维空间(3)N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有(1);线性可分、不可分都适用的有(3)。 (1)感知器算法(2)H-K算法(3)积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有(1)(2)(4)。 (1)({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) (2)({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) (3)({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) (4)({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有(计算模式距离的测度、(聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目))。 10、欧式距离具有( 1、2 );马式距离具有(1、2、3、4 )。 (1)平移不变性(2)旋转不变性(3)尺度缩放不变性(4)不受量纲影响的特性 11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是(正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的 正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。)。 12、感知器算法1。 (1)只适用于线性可分的情况;(2)线性可分、不可分都适用。

模式识别特征提取

特征提取 SIFT算法提取步骤 SIFT算法提取特征点的主要步骤: (1)检测尺度空间极值点 检测尺度空间极值的目的是确定特征点位置和所在尺度组。即先使用高斯过滤器对原始图像进行若干次连续滤波建立第一个尺度组,再把图形减小到原来的一半,进行同样的高斯滤波形成第二个尺度组。之后,重复操作直到图像小于某一个给定阀值为止。接下来对每个尺度组中的高斯图像进行差分,形成高斯差分尺度组(DoG尺度图像)。

图3-1 尺度空间的构造 在上面建立的DoG尺度空间金字塔中,为了检测到DoG空间的最大值和最小值,DoG尺度空间中中间层(最底层和最顶层除外)的每个像素点需要跟同一层的相邻8个像素点以及它上一层和下一层的9个相邻像素点总共26个相邻像素点进行比较,以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到局部极值,如图3-2所示 图3-2 DoG空间局部极值检测 在图3-2中,标记为叉号的像素若比相邻26个像素的DoG值都大或都小,则该点将作为一个局部极值点。被检测工件的高斯滤波图像如图3-3所示。

图3-3 原始图像和部分高斯滤波图像 (2)精确定位极值点 由于DoG值对噪声和边缘较敏感,因此,在上面DoG尺度空间中检测到局部极值点还要经过进一步的检验才能精确定位为特征点。一般通过二阶Taylor 展开式计算极值点的偏移量,获得亚像素定位精度,同时通过阈值设置剔除差异小的点。最终保留下来的点称为特征点,特征点的检测是在尺度空间中进行的,特征点保持为尺度不变量。各层图像特征点如图3-4所示。

图3-4 各层图像的特征点 (3)为每个关键点指定方向参数 σ—尺度空间坐标 O —组(octave)数 S —组内层数 在上述尺度空间中,O 和S ,σ的关系如下: ()[][]2,...,0,1,...,02 ,0+∈-∈=+S s O o s o S s o σσ (3-10)

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多,从图像模式识别提取的特征对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中,基于形状特征的识别方法,其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述,形成可视特征矢量,以完成不同图像的分类,常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像,通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外,近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入,模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式,如采用统计模式识别的方法,所面临的一个困难就是特征提取的问题,它所要求的特征量十分巨大,要把某一个复杂模式准确分类很困难,从而很自然地就想到这样的一种设计,即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合,而子模式又分为若干基元,通过对基元的识别,进而识别子模式,最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语,短语又由单词,单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言,称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后,利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法,以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式,经基元提取形成描述模式的基元串(即字符串)。句法分析根据文法推理所推断的文法,判决有序字符串所描述的模式类别,得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法,描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法,类似于统计模式识别的训练过程,必须事先采集足够多的训练模式样本,经基元提取,把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法,它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界,利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2,该模型主要包括两种操作模型:训练和分类,其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分,并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析,找出规律性的认识,并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中,预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中,被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题,并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结,最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代,随着计算机的出现和人工智能的发展,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域,目前广泛应用的文字识别( MNO)就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为,模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地(或者人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本,模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器,通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1,标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器,分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器,得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法,例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

模式识别文献综述

模式识别文献综述 摘要 自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题,就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展,最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统,是人和动物获取外部环境知识,并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程,是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的,如 Rosenblatt 的感知机[1]和 Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来,由于人工智能更关心符号信息和知识的推理,而模式识别更关心感知信息的处理,二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在 20 世纪 80 年代以前也偏重于符号学习,后来人工神经网络重新受到重视,统计学习逐渐成为主流,与模式识别中的学习问题渐趋重合,重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题(如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等),形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化(如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小)的过程,也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象,它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等,以及面向应用(如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等)的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于 Jain 等人的综述[3]已经全面介绍了 2000 年以前模式分类方面的进展,本文侧重于 2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾 现代模式识别是在 20 世纪 40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。在更早的时候,已有用光学和机械手段实现模式识别的例子,如在 1929 年 Gustav Tauschek 就在德国获得了光学字符识别的专利。作为统计模式识别基础的多元统计分析和鉴别分析[4]也在电子计算机出现之前提出来了。1957 年IBM 的 C.K. Chow 将统计决策方法用于字符识别[5]。然而,“模式识别”这个词被广泛使用并形成一个领域则是在 20 世纪 60 年代以后。1966 年由 IBM 组织在波多黎各召开了第一次以“模式识别”为题的学术会议[6]。Nagy 的综述[7]和 Kanal 的综述[8]分别介绍了 1968 年以前和1968-1974的研究进展。70年代几本很有影响的模式识别教材(如Fukunaga [9], Duda & Hart [10])的相继出版和 1972 年第一届国际模式识别大会(ICPR)的召开标志着模式识别领域的形成。同时,国际模式识别协会(IAPR)在 1974 年的第二届国际模式识别大会上开始筹建,在 1978年的第四届大会上正式成立。 统计模式识别的主要方法,包括 Bayes 决策、概率密度估计(参数方法和非参数方法)、特征提取(变换)和选择、聚类分析等,在 20 世纪 60 年代以前就已经成型。由于统计方

模式识别方法简述

XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年xx月xx日

模式识别方法简述 摘要:模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的,属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词:模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起,人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的,属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在科学研究和生产实践中的应用是相当广泛的, 但往往因所需处理的影响因子过多, 过于复杂, 给问题的研究和解决增加了困难。多因子问题的目标( 结果或性能) 与影响因子之间难以找出直接的联系, 或是很难直接用理论的途径解决, 在各因子之间一时也找不到明显的关联。计算机模式识别的引入给复杂问题的解

特征选择、特征提取MATLAB算法实现(模式识别)

6特征选择 6.1问题 对“threethreelarge.m”数据,采用任意一种特征选择算法,选择2个特征 6.2思路 采用简单特征选择法(simple feature selection approach),首先计算每一个特征的分类能力值,再选择出其中最大分类能力的l个特征。 6.3结果 eigs=8.92340.00000.0767 SelectedFeature=13 也就是说,选取x和z坐标作为特征。 6.4代码 %特征选择代码,见FSthrthrlrg.m文件 m1=[0,0,0];m2=[0,0,0];m3=[0,0,0];m=[0,0,0]; for i=1:200 m1(1)=m1(1)+(x1(i,1)-m1(1))/i; m1(2)=m1(2)+(x1(i,2)-m1(2))/i; m1(3)=m1(3)+(x1(i,3)-m1(3))/i; end; for i=1:190 m2(1)=m2(1)+(x2(i,1)-m2(1))/i; m2(2)=m2(2)+(x2(i,2)-m2(2))/i; m2(3)=m2(3)+(x2(i,3)-m2(3))/i; end; for i=1:210 m3(1)=m3(1)+(x3(i,1)-m3(1))/i; m3(2)=m3(2)+(x3(i,2)-m3(2))/i; m3(3)=m3(3)+(x3(i,3)-m3(3))/i; end; m(1)=(m1(1)+m2(1)+m3(1))/3; m(2)=(m1(2)+m2(2)+m3(2))/3; m(3)=(m1(3)+m2(3)+m3(3))/3; sw1=zeros(3,3);sw2=zeros(3,3);sw3=zeros(3,3);sw=zeros(3,3);sb=zeros(3,3); for i=1:200 sw1=sw1+([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1)'*([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1); end; for i=1:190 sw2=sw2+([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2)'*([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2); end; for i=1:210 sw3=sw3+([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3)'*([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3); end; N1=200;N2=190;N3=210;N=N1+N2+N3;

特征选择、特征提取matlab算法实现(模式识别)

6 特征选择 6.1 问题 对“threethreelarge.m”数据,采用任意一种特征选择算法,选择2个特征 6.2 思路 采用简单特征选择法(simple feature selection approach),首先计算每一个特征的分类能力值,再选择出其中最大分类能力的l个特征。 6.3 结果 eigs = 8.9234 0.0000 0.0767 SelectedFeature = 1 3 也就是说,选取x和z坐标作为特征。 6.4 代码 % 特征选择代码,见FSthrthrlrg.m文件 m1=[0,0,0]; m2=[0,0,0]; m3=[0,0,0]; m=[0,0,0]; for i=1:200 m1(1)=m1(1)+(x1(i,1)-m1(1))/i; m1(2)=m1(2)+(x1(i,2)-m1(2))/i; m1(3)=m1(3)+(x1(i,3)-m1(3))/i; end; for i=1:190 m2(1)=m2(1)+(x2(i,1)-m2(1))/i; m2(2)=m2(2)+(x2(i,2)-m2(2))/i; m2(3)=m2(3)+(x2(i,3)-m2(3))/i; end; for i=1:210 m3(1)=m3(1)+(x3(i,1)-m3(1))/i; m3(2)=m3(2)+(x3(i,2)-m3(2))/i; m3(3)=m3(3)+(x3(i,3)-m3(3))/i; end; m(1)=(m1(1)+m2(1)+m3(1))/3; m(2)=(m1(2)+m2(2)+m3(2))/3; m(3)=(m1(3)+m2(3)+m3(3))/3; sw1=zeros(3,3); sw2=zeros(3,3); sw3=zeros(3,3); sw=zeros(3,3); sb=zeros(3,3); for i=1:200 sw1=sw1+([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1)'*([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1); end; for i=1:190 sw2=sw2+([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2)'*([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2); end; for i=1:210 sw3=sw3+([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3)'*([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3); end; N1=200; N2=190; N3=210; N=N1+N2+N3;

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