1) The route identifying of model smart-car
模型小车路径识别
3) path identification
路径识别
1.
The parametric network model is established on the basis of precise path identification.
利用支撑树理论确定路网中需添加标识站的位置和数量,在实现准确路径识别的基础上建立参数化路网模型,给出了网状路网下基于矩阵运算的通行费精确清分算法。
2.
According to the characteristics of networking toll expressways,a path identification method based on probability analysis was proposed.
根据高速公路联网收费的特点,提出了一种基于概率分析的路径识别方法。
4) path recognition
路径识别
1.
The Design of Path Recognition Image Sensor Based on FPGA;
基于FPGA的路径识别图像传感器的设计
2.
In order to improve the adaptability of the vision navigation system to various environments for the agricultural vehicles,the influence of the complicated environment on the path recognition was investigated.
为提高农用车辆视觉导航系统对不同环境的适应性,研究了田间地头、天空以及树木等复杂环境对路径识别的影响。
3.
AGV vision-guided control technology involves two key aspects of path recognition and track.
路径识别和路径跟踪是AGV视觉导引控制中的 2个关键问题 ,本文利用颜色信息识别路径 ,采用模糊控制策略跟踪路径 ,系统的鲁棒性高 ,同时也兼顾了系统的实时性要求。
5) route recognition
路径识别
1.
Combining with actual state and development trend of route recognition technology under the condition of network tolling,taking the route recognition of hengyang-shaoyang highway for example,the idea and the solve scheme of route recognition has been put forward,which has some practical significance.
结合联网收费环境下现有路径识别技术现状及发展趋势,以衡阳至邵阳高速公路路径识别为例,提出路径识别问题的解决思路和此环路的解决方案,具有一定的实际意义。
2.
This system uses CCD camera as its route recognition device,extracts its route information through image recognition,uses the minimum square fitting method to judge the current track information,adjusts steering angle by using fuzzy control method,controls the DC motor through the speed of fuzzy set methods.
设计了一种能路径识别与智能跟踪的单片机控制智能小车系统。
3.
How to precisely obtain route information in the system of route recognition is critical.
在路径识别系统中,如何准确地获取路径信息是一个关键,通常可采用光电管或CCD传感器,以在智能运动小车中的应用为例,介绍了CCD路径识别系统的设计过程,相对于光电管,CCD摄像头具有分辨率高、功耗低、前瞻性好等优点,从而可以获取更多的路径信息。
6) Road recognition
路径识别
1.
In this paper, an algorithm of road recognition is introduced, which is a key technology for the visual guidance in the non-structured agriculture environment.
针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像 ,探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征 ,并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点 ,运用路径知识启发机制识别出行走路径。
2.
The paper has focused on the algorithms for vision based automated guidance system, which included algorithms of field road recognition, stereovision-based field environment.
田间车辆的自动导航技术是一个首先需要解决的基础问题,本文研究的主要内容是基于机器视觉的田间自动导航系统,包括田问路径识别算法、基于立体视觉的田间环境3D重构方法和自动导航方法、车辆姿态估计算法,具体如下: 1) 按照生物机器人概念构建田间导航平台。
补充资料："泛魔"识别模型
一种以特征分析为基础的图像识别系统。1959年B.塞尔弗里吉把特征觉察原理应用于图像识别的过程，提出了"泛魔"识别模型。这个模型把图像识别过程分为不同的层次，每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。塞尔弗里吉把每种特征分析机制形像地称作一种"小魔鬼"，由于有许许多多这样的机制在起作用，因此叫做"泛魔"识别模型。这一模型的特点在于它的层次的划分。
"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条