模式識別智能系統的案例
車牌識別系統車牌識別算法停車場使用智能車牌識別系統的作用
目前，智能車牌識別系統已得到了廣闊的應用空間，通過整體性改進措施和完善程度，得到了應有的模式空間，因人流量在城市中不斷擴增，對智能車牌識別系統而言，已經在交通行業取得了完善的進展程度，通過整體范圍的改進得到了應該發展的空間模式。
于智能車牌識別系統而言,其是對停車場進行了一個智能化的管理模式，通過高度化得管理進程，從而節省人工費用。另外就是當車輛到達出入口的時候，整個車牌識別系統將會遠距離式的，自動、快速的識別其相關進出模式，利用高科技手段獲得更大化的發展進程;
智能車牌識別系統整體在進行安裝、維護、管理以及使用的過程當中表現的更加細膩，其優點更是顯而易見：
一、智能車牌識別系統是采用非接觸感應卡管理，車牌識別技術,一車一識別，避免一位多車的情況;
二、出入口智能車輛識別設備,均可實現無人值守,車輛自動識別入場，智能化管理、控制構造和工作流程，使系統設備能夠穩定有序的工作；
三、智能車輛管理軟件為停車場管理者提供詳細的監控管理功能,管理人員無需理會智能車牌識別系統硬件的具體操作;
四、智能車牌識別系統模塊化的配置構造可順應各種現場裝置環境，如：雙車道、單車道、出入口別離、出入口一體等，先進的工作流程使智能車牌識別系統各局部可以獨立運轉，可依據現場環境的可布線靈敏水平，決議聯網或脫機的工作方式，但智能車牌識別系統的功能不受影響；
五、智能車牌識別系統道閘采用搶先的壓鑄成型四桿傳動機構，選用優化過的低發熱一體化電機，控制器一并集成了升優先、地感/紅外和壓力波三重防砸功用，配合帶有橡膠條的防砸桿，確保車輛平安進出萬無一失；因此使智能車牌識別系統具有出眾的穩定性和平安性。
停車場所及小區出入口管理單靠人工去記來往車輛的車牌號碼和停靠時間是非常困難的，不但會出現錯誤，還需投入大量的資金、物力、人力。
展開 模式識別綜述
一、引言
模式識別是研究如何讓機器能觀察環境，并從環境背景中將感興趣的目標提取分離、分類的過程；給定一個模式，它的識別、分類包含以下兩方面的任務：指導性分類及非指導性分類。所以識別問題基本等價于分類、分組的問題，類（組）的概念是有設計者指定的或有算法依據數據在一定的相似性準則下建立的。
模式識別應用的領域越來越廣，從生物學、數據挖掘、文檔分類、文檔圖像分析、工業自動化、多媒體數據庫檢索、語音識別到遠程遙感等方面。而且不同的場景應用的方法還有差別，這主要由數據的類型（空間維數）、類別信息等決定；對于一個模式識別系統，其速度、準確性及花費仍然是考慮的方面。
模式識別系統一般包含以下三個處理步驟：數據的采集、特性及決策；而問題域就決定了傳感器、預處理技術、特性建立機制及決策模型等方面的技術。對于一個定義很好的、模式緊湊的識別問題（如小類內偏差，大類間偏差），這種情況用一個簡單的決策模型就會得到較好的結果。已知的模式識別方法可分為四個大的方面：模板匹配、統計模式識別、語法及結構匹配和神經網絡，下面先對這四個方面進行簡單的闡述。
1、模板匹配
這時出現較早的一種方法，而且實現起來也較簡單，匹配是個通用的操作，用于定義兩個實體間的相似性程度，一般是采用二維模板，匹配的要素一般采用像素、曲線及形狀信息，當然在定義模板及相似性函數時要考慮到實體的姿態及比例問題，這種方法一般不需要訓練，實際上模板就是由訓練集建立起來的。
這種方法的主要缺點是處理圖像的扭曲效果不好，如圖像投影的畸變教嚴重時。
展開 電力巡檢進入智能化時代 無人機開啟智能巡檢新模式
未來，在無人機與安防行業的科技進步下，無人機智能安防也將逐步擴大應用領域，將更加智能、更加精準、更加人性化。
文章來源于網絡（侵刪）
『轉貼』第五屆小波分析與模式識別國際會議
[ 會議基本信息 ]
會議名稱（中文）：
第五屆小波分析與模式識別國際會議
會議名稱（英文）：
International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition
所屬學科：
電子、通信與自動控制技術 計算機科學技術 信息科學與系統科學 數學
會議類型：
國際會議
會議論文集是否檢索：
SCI EI
開始日期：
2007-11-2
結束日期：
2007-11-4
所在國家：
中華人民共和國
所在城市：
北京市 海淀區
具體地點：
主辦單位：
北京科技大學
三個相關概念：深度學習Vs機器學習Vs模式識別
本文我們來關注下三個非常相關的概念（深度學習、機器學習和模式識別），最熱門的科技主題（機器人和人工智能）的聯系。
圖1 人工智能并非將人放入一臺計算機中（圖片來源于 WorkFusion 的博客）
環繞四周，你會發現不缺乏一些初創的高科技公司招聘機器學習專家的崗位。而其中只有一小部分需要深度學習專家。我敢打賭，大多數初創公司都可以從最基本的數據分析中獲益。那如何才能發現未來的數據科學家？你需要學習他們的思考方式。
三個與“學習”高度相關的流行詞匯
模式識別（Pattern recognition）、機器學習（machine learning）和深度學習（deep learning）代表三種不同的思想流派。模式識別是最古老的（作為一個術語而言，可以說是很過時的）。機器學習是最基礎的（當下初創公司和研究實驗室的熱點領域之一）。而深度學習是非常嶄新和有影響力的前沿領域，我們甚至不會去思考后深度學習時代。我們可以看下圖所示的谷歌趨勢圖。可以看到：
1）機器學習就像是一個真正的冠軍一樣持續昂首而上；
2）模式識別一開始主要是作為機器學習的代名詞；
3）模式識別正在慢慢沒落和消亡；
4）深度學習是個嶄新的和快速攀升的領域。
2004年至今三個概念的谷歌搜索指數（圖來源于 谷歌趨勢 ）
1. 模式識別：智能程序的誕生
模式識別是70年代和80年代非常流行的一個術語。它強調的是如何讓一個計算機程序去做一些看起來很“智能”的事情，例如識別“3”這個數字。而且在融入了很多的智慧和直覺后，人們也的確構建了這樣的一個程序。例如，區分“3”和“B”或者“3”和“8”。早在以前，大家也不會去關心你是怎么實現的，只要這個機器不是由人躲在盒子里面偽裝的就好（圖2）。
展開 重磅 |《智能家電語音識別與交互技術白皮書》出爐
本白皮書通過對用戶需求、基礎技術需求和交互需求進行研究分析，闡述了在產品聲學結構設計、遠場語音識別、分布式喚醒、降噪處理等方面
所面臨的挑戰
，并結合當前智能語音技術解決方案的
能力現狀
，對前端處理、定向拾音、喚醒技術、標準和檢測等領域進行了
研究分析
，同時對麥克風系統設計、揚聲器系統設計、電控系統設計分享了
實戰開發經驗
，為智能家電語音識別與交互技術質量提升提供了
產業指引
。
點擊下圖，即可查看/下載白皮書
或手機掃描如下二維碼 ↓
展開 人工智能賦能醫療領域，創造全新醫療模式
人工智能的興起給傳統的各個產業都帶來了沖擊和變革，尤其是在醫療行業，人工智能的加持，創造了全新的醫療模式，激發了無限的發展機遇。
隨著技術的發展，人工智能產業得到了快速發展。并已經在不知不覺間滲透到人類生活的方方面面。從離我們最近的智能手機，智能汽車、可穿戴設備、無人銀行到各類機器人的發明應用，人工智能似乎無所不在。
最近，西門子利用人工智能技術完成了一項“數字心臟”技術，讓大家再一次把目光聚集到了醫療領域。眾所周知，心臟是一個人的發動機，其精密復雜程度可見一斑。而如今可以根據患者的心臟建立準確的3D心臟模型，更好的幫助醫生進行模擬診斷、模擬手術，而且還可以進行基本的預測，極大地提升了手術的成功率。
人工智能在醫療行業的成功應用，讓我們看到了人工智能在醫療領域的發展潛力。這主要得益于兩個方面，一是中國的人口數量龐大，可以滋生出充足的醫療數據可供研究；二是我國的醫療市場龐大，可以為各種人工智能企業的發展提供機會。
當前人工智能和醫療結合已經是大勢所趨，虛擬助理、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究報告等領域已經開始逐漸引入人工智能技術。近年來，人工智能+醫療在醫療領域的發展如火如荼。
前瞻產業研究院發布的《2018—2023年中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，2016年中國醫療人工智能的市場規模就已達96.61億元，2018年有望達到200億元，預計到2020年我國健康醫療大數據行業市場規模將突破800億元。
如此龐大的市場，讓更多企業看到了人工智能在醫療領域的發展機會，并紛紛在醫療行業開始布局。阿里巴巴搭建了阿里健康平臺，主要用于產品追溯、醫藥電商、醫療服務網絡和健康管理等領域。
展開 鐵水運輸開啟“無人化”作業模式，助力企業智能化升級
隨著科技的不斷創新發展，鑄造車間鐵水轉運也實現了自動化模式，通過上海匯聚自動化科技有限公司鐵水自動搬運系統的成功應用，徹底改變了爐前的傳統操作形式，實現鐵水的自動接取、運送、傾倒、返回作業，鐵水自動化搬運系統，徹底改變了傳統的作業模式，自動無人操作，24小時三班制連續生產，防范安全事故的發生，最大程度的降本提效。
核心優勢對比
一、操作對比：
1、普通搬運方式：在爐前承接鐵水后，再通過行車或人工叉車方式運送鐵水包到澆鑄區，鐵水包在運輸過程中，易晃動，必須采用輔助設備進行固定防止晃動，以便安全作業，且需要2-3名員工進行操作，費時費力。
2、OMV鐵水自動搬運：從接鐵水開始，到傾倒完成后重新返回爐口下方，開始下一循環接鐵水，全程無需人工操作，采用激光導航，無線通訊系統，可自動接取、運送、傾倒、返回作業。
展開 智能客服系統，智能在何處？
由于移動互聯網的大力發展，加上企業客戶需求的大力推動，客戶對服務的需求已經逐漸從人工轉移到線上，企業企圖拓展更多的客戶服務渠道，降低人工客服的參與，提高服務智能化；隨著人工智能的發展，智能客服系統贏得了不少市場，相信也有不少客戶聽說過或已經使用過美洽智能客服系統了，美洽智能客服系統擁有在線客服、呼叫中心、客服機器人、工單系統和營銷機器人等產品，企業可以單獨使用某個產品或者是幾大產品聯動，來實現完美的客戶服務，提高企業服務營銷水平，增強企業競爭力。
那它到底有多智能呢？
一、快速溝通
毫無疑問，有問題時，客戶希望立即溝通，無論是售前還是售后，高效、及時是企業和客戶雙方都希望的，不僅能夠提高客戶滿意度，還能幫助企業降本增效。
美洽智能客服系統支持全渠道接入，無論是在哪個渠道，所有企業與客戶能夠產生聯系的地方，只需要一個美洽工作臺，即可實現跨渠道的對話體驗。
支持在線聊天與語音通話有效結合，成倍提高客服服務效率。
二、智能化服務
通過客服機器人智能回復客戶消息，讓客戶的問題得到高效的回復與解決，降低企業的人力成本（客服人員熟悉業務時間較長且綜合素質要求高，企業的人力成本代價比較高），通過知識庫自動回復，分析客戶語義，當企業擁有多業務線時，還可以配置多個客服機器人來完成客戶接待，并且能很好的解答客戶問題。
它不像人工客服那樣受情緒干擾，能夠一直保持充沛的精力和熱情去接待每一個客戶，現在的客戶對服務的要求越來越高，希望得到優質的服務，客服機器人能夠最大程度的提高客戶對服務的評價，并且客服人員可以將精力放在更有意義的工作上去，從繁瑣無效的工作中解放出來。
展開 打破數據壁壘，北鯤云超算混合云模式激活人工智能數據價值
如何實現異構數據的整合與統一管理，同時利用人工智能技術實現對復雜數據的深入挖掘與洞察，進而激活和釋放數據價值。是北鯤云超算混合云模式重點為企業用戶解決的問題。
隨著混合云技術架構的興起，以及人工智能技術的日漸成熟，北鯤云超算混合云模式能夠幫助企業打破數據孤島，實現異構數據的整合與統一管理，幫助企業上云，進而激活和釋放數據價值。但隨著企業上云的程度越來越高，數據量越來越大，企業的數據存儲與管理的成本也會越來越高。因此，促進數據的高效流動與融合應用，同時降低數據管理的成本與復雜性也是北鯤云超算平臺幫助企業解決的問題之一。這就不得不用到人工智能技術，我們知道人工智能技術是通過海量數據的分析與挖掘，產生基于數據的實時洞察與預測，將原始數據加工為信息和知識，能夠以全新的方式釋放數據的價值，進而能夠從微觀和宏觀層面產生基于數據的洞察，預測并塑造未來成果；從而更好地指導企業經營、管理與決策，確保企業能夠實現穩定且持續的業務增長，塑造面向未來的企業競爭力。
北鯤云超算平臺混合云模式旨在通過海量數據的分析與挖掘，產生基于數據的實時洞察與預測，從而幫助企業優化勞動力分配，支持員工專注于更高價值、格局創造性的工作；創建自動執行決策并帶來出色體驗的智能工作流程，實現決策、流程、體驗自動化。
值得一提的是北鯤云超算平臺目前已經接入阿里云、騰訊云、華為云、AWS以及甲骨文等眾多主流云廠商的公有云資源，企業可以在這些云廠商中根據需要自行選擇，數據處于私有云、公有云、本地數據中心還是智能邊緣計算設備中，都能隨時訪問和管理，同時還能對數據集進行訓練并構建模型，實現對數據的深入挖掘和統計分析。這樣企業就能能夠在正確的時間，把正確的數據，提供給合適的人，而無需移動數據，而且也能節省資源，支持以最佳成本及時訪問任何云端和本地的正確數據。
展開 基于Matlab模板匹配方法的車牌識別系統設計
有利于后期的圖片分割及圖像識別。
二值化圖像處理
將得到車牌區域進行二值化，然后利用bwmorph函數對二值圖像應用形態學操作，經過擦除，再次裁剪，得到更好只具有黑白色彩的車牌圖像
字符分割
將計算得到車牌區域的彩色分割后的圖象，對白色進行水平垂直投影，計算水平垂直峰，檢測合理的字符高寬比。可用與區域分割相同的方法進行峰值的刪除和合并對白色進行水平垂直投影，計算水平垂直黑點數，根據黑點數分割出字符模塊。。但在字符切割時,往往由于閾值取得不好,導致字符切割不準確，針對這種情況，可以由車牌格式的先驗知識,對切割出的字符寬度進行統計分析，用以指導切割，對因錯誤切割過寬的字符進行分裂處理。對‘桂’字經常出現的是把木字旁和右邊的部首分割開。系統針對這種問題對分割出來的字體的寬度與整個車牌的寬度對比，對誤操作字符進行合并。一個智能的識別系統應減少系統對閾值的過分依賴。
字體識別
常用做法是采用神經網絡模型對系統進行訓練。但是這種做法增加了系統的復雜度，對實時性要求較高的場合不適應。這里采用簡單模版匹配算法。由于在前期的有效處理使得分割后的字體清晰度完整度都能保持較高的水平。有利于提高模版匹配的成功率。經驗證對非傾斜圖片，識別率可達95%，對傾斜圖片亦可以達到90%以上。D--0,6--8,2--Z,A—4是比較容易識別出錯的字符。
語音播報
對字符正確識別之后，用事先對對每一個字符的錄音根據對應字符順序播放。在對車牌區域識別出錯、字體分割出錯時程序暫停，并有語音提醒。
存儲數據
播放結束之后對相應的識別出來的字符存儲到指定文件夾的txt文件內。并同時存儲對應時間。
最后，有需要歡迎通過微信公眾號聯系我們。
展開 
基于Python深度學習的鯊魚識別分類系統
本文提供了完整的Python程序代碼和使用教程，適合新入門的朋友參考，包括用戶登錄界面（注冊登錄和修改密碼），管理員主界面（用戶賬戶信息、查看歷史資源和鯊魚種類百科），普通用戶界面（上傳歷史記錄、鯊魚圖像識別和鯊魚種類百科），以及鯊魚識別界面（圖片和視頻）。
圖5 基于深度學習的鯊魚識別分類系統演示界面
最后，有相關需求歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯絡。
土木界首篇人工智能論文出爐：用卷積神經網絡實現結構損傷視覺識別
如果我沒看錯，這應該是“新智能算法”在土木工程領域的第一篇paper，加拿大曼尼托巴大學（University of Manitoba）的Young-Jin Cha和Wooram Choi教授，以及麻省理工的Oral Buyukozturk教授給我們講述了這么一個事兒：
以橋梁健康監測為主要研究方向的Young-Jin Cha副教授指出，對于橋梁結構性能隨時間變化的監測是十分重要的，過去常用的手段是在橋梁上布置大量的傳感器，硬件成本較高，后期數據處理較為復雜。近年來又興起了基于視覺識別的結構損傷識別技術，即image processing techniques(IPTs)。目前已經有不少研究成果可以得出結構外觀狀態(裂縫分布與形態、變形變位等)與結構損傷之間的聯系，因此對圖像進行高效地識別，并根據裂縫對結構損傷程度進行判定是一項關鍵技術。
Cha老師用上了卷積神經網絡(convolutional neural networks，簡稱CNNs)——他在文中引用多篇LeCun的文章，LeCun正是Facebook人工智能實驗室的負責人，還是Google創始人Page的老師。Google、微軟、Facebook、Twitter、百度等世界“AI巨頭”們目前爭相投入重金研究的課題，正是這個CNNs。Google用CNNs開發基于安卓系統的語音識別系統，百度用CNNs開發視覺搜索引擎……
微軟的Leon Bottou說：“沒有人比LeCun更能推動卷積神經網絡發展了”；深度學習運動核心人物Geoffrey Hinton說：“是LeCun高舉著火炬，沖過了最黑暗的時代”——在多年前，神經網絡這個工具并不好用，經常出錯，直到計算機科學家LeCun對算法有了實質性的推進。
展開 Ansys Zemax | 如何建模混合模式系統
概述
這篇文章介紹了在OpticStudio中建模混合模式系統的基本流程，混合模式的意思是在一個系統中同時使用了序列模式表面和非序列模式物體。混合模式將把非序列透鏡組插入到序列模式中，本文將介紹插入的具體方法和輸出端口的參數定義方式。最后提及一些常見錯誤和注意事項。
引言
OpticStudio支持兩種不同的光線追跡模式——序列模式和非序列模式。雖然二者差異很大，但我們經常需要將它們結合起來使用。同時采用兩種模式的系統被稱為“混合模式系統”或“混合系統”。
混合模式系統指的是序列模式系統中包含一個或多個非序列物體（即NSC組）。要控制光線經過這樣的系統，則需要定義輸入口和輸出口，分別作為NSC組的起點和終點。
混合模式的布局
光線先經過一個常規的序列模式系統，隨后入射到棱鏡或導光管等非序列系統光路中對像面進行照明。下圖展示了一個光線在混合模式系統中傳輸的例子。平行光從輸入口進入30-60-90棱鏡中，發生數次全反射，并最終由輸出口射出。射出后恢復光線追跡，經過一個凸透鏡進行聚焦。
混合模式的光線追跡要依靠名為輸入口和輸出口的端口。二者在混合模式中非常重要，后文將對它們進行詳述。使用端口時，光線從OBJ面上定義的視場出射，并以OpticStudio中常見的光學系統參數，如視場位置、光瞳尺寸等定義進入NSC組的光線的屬性。
光線僅能從輸入口進入非序列系統中，并僅能從輸出口從非序列系統中射出。
插入NSC組———輸入口
光線僅能從輸入口 (Entry Port) 進入到NSC組中。首先，我們要在鏡頭數據編輯器中欲放置NSC組的位置上插入一個表面類型為“非序列組件”的表面。具體操作為：在表面屬性 (Surface Properties) 中更改表面類型 (Surface Type) 即可。
展開 Ansys Zemax | 如何建模混合模式系統
概述
這篇文章介紹了在OpticStudio中建模混合模式系統的基本流程，混合模式的意思是在一個系統中同時使用了序列模式表面和非序列模式物體。混合模式將把非序列透鏡組插入到序列模式中，本文將介紹插入的具體方法和輸出端口的參數定義方式。最后提及一些常見錯誤和注意事項。
引言
OpticStudio支持兩種不同的光線追跡模式——序列模式和非序列模式。雖然二者差異很大，但我們經常需要將它們結合起來使用。同時采用兩種模式的系統被稱為“混合模式系統”或“混合系統”。
混合模式系統指的是序列模式系統中包含一個或多個非序列物體（即NSC組）。要控制光線經過這樣的系統，則需要定義輸入口和輸出口，分別作為NSC組的起點和終點。
混合模式的布局
光線先經過一個常規的序列模式系統，隨后入射到棱鏡或導光管等非序列系統光路中對像面進行照明。下圖展示了一個光線在混合模式系統中傳輸的例子。平行光從輸入口進入30-60-90棱鏡中，發生數次全反射，并最終由輸出口射出。射出后恢復光線追跡，經過一個凸透鏡進行聚焦。
混合模式的光線追跡要依靠名為輸入口和輸出口的端口。二者在混合模式中非常重要，后文將對它們進行詳述。使用端口時，光線從OBJ面上定義的視場出射，并以OpticStudio中常見的光學系統參數，如視場位置、光瞳尺寸等定義進入NSC組的光線的屬性。
光線僅能從輸入口進入非序列系統中，并僅能從輸出口從非序列系統中射出。
插入NSC組———輸入口
光線僅能從輸入口 (Entry Port) 進入到NSC組中。首先，我們要在鏡頭數據編輯器中欲放置NSC組的位置上插入一個表面類型為“非序列組件”的表面。
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