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基于智能多代理的复杂场景钢坯字符切分算法
  • ISSN号:1003-501X
  • 期刊名称:光电工程
  • 时间:0
  • 页码:91-100
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉工程大学图像处理与智能控制实验室,武汉430074, [2]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目(50975211,61175013);武汉市科技攻关项目(200810321164);湖北省自然科学基金(2010CDB11107);武汉市科学带头人计划项目(Z201051730001)
  • 相关项目:生产线场景复杂光照条件下钢坯在线检测识别理论及关键技术
中文摘要:

在生产线钢坯检测识别过程中,如何准确地切分生产线实际复杂场景下的钢坯端面字符是一个高度复杂的智能问题。为了解决这一复杂问题,本文提出了一种基于智能多代理者的字符切分处理方法,将分控制层中的字符区域分割与切分、区域合并、区域分裂、特征计算等功能子程序作为个体代理者,主控制层作为主控代理者对这些个体代理者根据具体需要进行统一分工协调,同时各子代理者的切分信息反馈给主控代理者作为分析、控制各子代理者的重要因素,进而完成钢坯号字符的精确切分。实验结果表明,本文提出的算法能对复杂场景中的钢坯字符完成精确的切分,具有良好的稳定性与准确性,解决了复杂场景中的钢坯字符准确切分的问题,为后续钢坯字符的识别提供了保证。

英文摘要:

In the process of billet detection and recognition, how to accurately divide the characters at ends of steel in the complex scene is a highly complicated intelligence problem. In order to solve this complex problem, a segmentation algorithm based on intelligent multi-agent is proposed in this paper. The algorithm takes these functions: the segmentation of characters, the combination of regions, the division of regions and the calculation of features, as the agents in the subordinate control layer. And then, these agents work in coordination with each other in the control of the master agent. Moreover, the segmentation information is fed back to the master agent to control and analyze the agents. At last, the billet characters are divided accurately through the proposed algorithm of intelligent multi-agent. The segmentation experimental results show that the proposed algorithm divides the billet characters in the complex scene accurately and steadily. What's more, the algorithm solves the difficult problem of the accurate segmentation of billet characters in the complex scene, and provides the guarantee for the characters recognition

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期刊信息
  • 《光电工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院光电技术研究所 中国光学学会
  • 主编:罗先刚
  • 地址:四川省成都市双流350信箱
  • 邮编:610209
  • 邮箱:oee@ioe.ac.cn
  • 电话:028-85100579
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-501X
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1346/O4
  • 邮发代号:62-296
  • 获奖情况:
  • 四川省第二次期刊质量考评自然科学期刊学术类质量...,四川省第二届优秀期刊评选科技类期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14003