匹配评价（精选七篇）
匹配评价 篇1
在机械工程领域，超过75%的设计活动是变异式设计或基于案例的设计[1]，设计重用可以有效地提高此类设计的效率。三维CAD模型含有大量的设计知识，重用它们可以有效地支持设计重用。随着三维CAD模型数量的急剧增长，三维CAD模型的检索受到了越来越多的关注。
基于图的检索方法正是三维CAD模型检索中非常重要的一个研究分支。目前常见的方法有基于Reeb图的方法[2]、基于骨架图的方法[3]、基于特征依赖图的方法[4]等。然而，受限于图匹配的复杂度，现有的这类方法效率往往很低。为了满足检索的需求，如何提高三维CAD模型相似评价的效率引起了大家的关注，如Li等提出的基于知识通过预筛选缩减匹配空间的方法[5];Ramesh等提出的将加工特征分解成7个向量进行比较的方法[6];Srinivas等提出的基于特征类型抽象层次的方法[7];Iyer等提出的基于成组技术的方法[8];Bai等提出的基于层次骨架图的方法[9]等。虽然这些算法在一定程度上改善了相似评价的效率，但在最差情况下其复杂度仍为指数级，并未从根本上解决该问题。
本研究针对三维CAD模型检索的需要，提出一种基于随机漫步图匹配[10]的三维CAD模型相似评价算法。其目标是通过图转换函数消除特征依赖图中的末端节点;通过概率归一化函数消除特征间的不合理干扰;凭借随机漫步图匹配较低的时间复杂度达到高效的相似评价。
1 基于随机漫步的三维CAD模型相似评价
1.1 基于图变换函数的末端节点消除
随机漫步图匹配算法虽然具有较高的效率，但是难以直接应用于三维CAD模型的相似评价中。这是因为三维CAD模型有大量的末端特征，反映在特征依赖图上就是大量的末端节点(即出度为0的节点)，而该算法无法匹配具有末端节点的图。为此，本研究通过图转换函数将一对待匹配的特征依赖图转换为另一对不含末端节点，且保持同构性的新图，从而将原始图的匹配转化为新图的匹配。具体地说，对任意给定图G={E,V}，设si是原图中的末端节点，则转换函数g(G)={V',E'}=G'可定义如下:
该函数具有如下性质:(1)G1和G2同构G'1和G'2同构，匹配G1和G2等价于匹配G'1和G'2;(2)G'中不存在末端节点，可直接应用随机漫步图匹配算法匹配。因此将G转换为G'匹配是合理的。
证明如下:
(1)G'中的节点可分为两类:原图中的节点n和新增的节点p，可分别证明其不是末端节点。
对原图中的节点n，由G'定义可知:
式中Dout(G,n)—节点n在图G中的出度。
所以，n,n∈V,Dout(G',n)>0。
对新增的节点p，根据G'定义有Dout(G',p)=1。
因此G'中没有末端节点。
(2)因G1,G2同构，所以G1=PG2PT，由定义知:
式中M,N—值为0或1的行向量。
记G'1和G'2的节点分别为u和v，有:
令]有:
由于P是同构变换矩阵，任意N中元素nj为:
式中i—在变换P下与vj匹配的ui的下标;ki—PN中的第i个元素。
那么vjis a sink nodeuiis a sink nodeki=nj=miPN=M，所以有:
因此g(G)没有改变原始图的同构性。
1.2 基于概率归一化函数的不合理干扰消除
随机漫步图匹配算法里节点的特征量取决于该节点在图中的整体拓扑地位，因此只要有新节点加入，其他节点的特征量一定会改变。在特征依赖图中，这个性质造成了特征间的不合理干扰。为此，本研究基于特征量x*的线性变化性质，通过概率归一化函数将随机漫步所求出的特征量进行归一化，消除该干扰。
线性变化性质可描述如下:设有图G={E,V}，若图G'={E',V'}满足V'=V∩{nnew}，E'=E∩{(pnew,nnew)}=1，则:
式中pnew—nnew惟一的前驱节点;k—常数。
该性质说明若新加入的特征fnew依附于特征fp，那么任意与fp不连通的特征z在原图和新图中的特征量成常数比。定义概率归一化函数f(x1*,x2*)=[(x*1fi,x*2fi)]如下:
使用该函数对特征量进行归一化，就可以消除特征图中新特征对原有特征的不合理干扰。对x*线性变化性质的证明如下:
令集合Vo=V-{pnew}，则Vo可划分为两部分:
则有∀n∈Vo1，∀m∈Vo2,there is no edge(m,n)。因为若存在边(m,n)，则在pnew到m的路径末尾添加边(m,n)可得到pnew到n的路径，与Vo的定义矛盾。另一方面，令W=[wij]满足:
则求x*和x*'分别等价于求解这两个方程组:
因为E'=E∩{(pa(nnew),nnew)}，则:
按照定义，可以得到:
进一步得出:
∀i∈Vo1，记W和W'中第i行向量对应的方程分别为Eo1,Eo1'，那么由上可知它们的变量系数相同，且均只含Vo1中的节点概率。同时，Eo1和Eo1'的常数项分别是记Eo1的解为Xo1，若令k那么Xo1'=Xo1·k显然是Eo1'的解，得证。
1.3 三维CAD模型相似评价算法
通过图转换函数消除特征依赖图的末端节点和通过概率归一化函数消除特征间的不合理干扰后，本研究分析三维CAD模型的特征依赖图，发现其具有以下特点:
(1)节点分为基体节点和普通节点两类。有且仅有一个基体节点;
(2)基体节点表示该模型的基体特征，具有重要的设计语义;
(3)节点的类型属性表征对应的特征的类型，具有重要的设计语义;
(4)普通节点与基体节点的距离含有重要的拓扑信息，表达了重要的设计语义。
针对特征依赖图的上述特点，可得到以下匹配原则:
(1)基体节点只能与基体节点匹配;
(2)类型属性不相同的节点不能匹配;
(3)与基体节点距离不同的节点不能匹配。
按照上述匹配原则，本研究提出了基于随机漫步图匹配的三维CAD模型相似评价算法，其具体流程如下:
(1)求解节点特征量。通过g(G)将图G1,G2转化为G'1,G'2。对图中的节点p，以x(j|q)表示点q采取跳转的概率，取常数d，以x(p|q,l)表示从点q跳转到点p的概率，记M(e)为边e的权重，令x(p|q,l)=则概率跳转函数形成的马尔科夫链如下:
求解该式的稳态分布，再以概率归一化函数进行归一化，即为所需的特征量x*。
(2)对节点进行分类。遍历G'1,G'2，记录下基体节点nb到每个节点n的最短路径，记为Td(n)。将所有Td值相同且特征类型相同的节点归为一类，记为C。
(3)求解节点间的最佳匹配。为每一个分类C构造二部图BGc:BGcij=S(ai,aj,xi*,xj*),S表示节点i,j的相似度，其值由属性a及特征量x*决定。利用二部图的最佳匹配算法[11]求出每个BG的最优匹配，即可得到所有的配对节点。
(4)计算最终相似度。对所有配对节点的相似度S求加权和，即为最终的相似度。
1.4 算法分析
求解特征量的复杂度取决于解x*的方法，采用LU分解法可达到o(N3)。对节点分类的复杂度为o(N)。记分类数为Nc，分类Ci节点数为Nci，则=N，求最佳匹配的复杂度为。求D的复杂度为o(N)。综上，复杂度为o(N3)。
2 实验结果及分析
本研究以ACIS为几何引擎，My SQL为数据库系统，在Microsoft Visual C++2003开发环境下实现了本研究的算法，并在Pentium4 1.6 GHz CPU,2.0 GB DDR3内存，80 GB硬盘的PC机上进行了测试。下面的两组测试结果分别用来测试本研究算法的有效性和效率。
2.1 有效性测试
在实验中，笔者建立了一个包含236个三维CAD模型及对应特征依赖图的数据库，以特征类型及特征尺寸为节点属性，进行相似评价测试。实验结果如表1所示(表1中左侧表示输入模型;右侧表示检索的结果，下方数字表示计算出的相似度)。
从表1可以看出，本研究的相似评价算法有如下特点:(1)模型和本身的相似度一定为100%;(2)局部特征的差异不会干扰其他特征的相似度，如输入模型b与第2个检索结果的差别仅在局部特征，因此它们相似度较高;(3)相似度较好地反映了拓扑和形状的综合信息，如输入模型c和第2个检索结果拓扑相似，尺寸也较为接近，因此它们具有较高的相似度。
2.2 效率测试
在实验中，本研究随机生成了节点数为20,40,80，普通节点到基体节点最大距离分别为1,3,6的多个特征依赖图，结果如图1所示(纵坐标采用对数时间轴，横坐标表示特征依赖图节点的数目;3条线记录最大距离分别为1,3,6的特征依赖图匹配100次所需的时间，单位为s。
实验结果表明，在最差情况下，即特征依赖图中普通节点与基体节点的最大距离为1时，因为无法按照拓扑距离对节点进行分类，其计算时间与节点个数接近简单的立方关系，远远低于指数级，这说明随机漫步图匹配的高效性得到了保留。随着最大距离的增加，其匹配时间的增长率明显下降。这说明通过引入“按最大距离分组”的原则明显缩减了匹配空间，显著提升了匹配效率。在实际应用中，普通节点到基体节点的最大距离为1的特征依赖图一般比较简单，算法常数因子很小。而在另外两条曲线中，当节点数增长到80时，计算时间在1 s左右，因此总体上本研究的相似评价算法效率较高。
3 结束语
本研究提出了基于随机漫步图匹配的三维CAD模型相似评价算法。通过图转换函数消除了特征依赖图中的末端节点;通过概率归一化函数消除了特征间的不合理干扰。该算法具有多项式级的复杂度，实现了对三维CAD模型的高效相似评价。实验结果表明，该方法具有较好的有效性和较高的效率。
摘要：为了提高三维CAD模型检索的效率,提出了基于随机漫步图匹配的相似评价算法。使用图转化函数消除特征依赖图的末端节点;使用概率归一化函数消除特征间的不合理干扰,实现了对三维CAD模型的高效相似评价。实验结果表明,该方法具有较好的有效性和较高的效率。
关键词：三维CAD模型,相似评价,随机漫步,图匹配
参考文献
[1]ULLMAN D G.The Mechanical Design Process[M].NewYork:McGraw-Hill,1997.
[2]BESPALOV D,REGLI W C,SHOKOUFANDEH A.ReebGraph based Shape Retrieval for CAD[C].ASME DETC2003,Chicago,Illinois,United States,2003.
[3]GAO W,GAO S M,LIU Y S,et al.Multi resolutional simi-larity assessment and retrieval of solid models based on DBMS[J].Computer-Aided Design,2006,38(9):985-1001.
[4]CICIRELLO V A,REGLI W C.Resolving Non-uniquenessin Design Feature Histories[C]//Proceedings of the FifthACM Symposium on Solid Modeling and Applications.NewYork:[s.n.],1999:76-84.
[5]LI M,FUH J Y H,ZHANG Y F,et al.General and PartialShape Matching Approaches on Feature-Based CAD Modelsto Support Efficient Part Retrieva[C]//ASME ConferenceProceedings,2008.New York:[s.n.],2008:121-130.
[6]RAMESH M,YIP-HOI D,DUTTA D.Feature based shapesimilarity measurement for retrieval of mechanical parts[J].Journal of Computing and Information Science in Engi-neering,2001,1(3):245-256.
[7]SRINIVAS G,FASSE E D,MAREFAT M M.Retrieval ofSimilarly Shaped Parts from a CAD Database[C]//IEEE In-ternational Conference on Systems,Man,and Cybernetics.San Diego:[s.n.],1998:2809-2814.
[8]IYER S,NAGI R.Automated retrieval and ranking of simi-lar parts in agile manufacturing[J].IIE Transactions,1997,29(10):859-876.
[9]白静,唐韦华,刘玉生,等.面向实体模型相似评价的层次图生成与高效匹配研究[J].计算机辅助设计与图形学报,2009,21(7):869-879.
[10]MAGGINI G M,SARTI L.Exact and approximate graphmatching using random walks[J].Pattern Analysis andMachine Intelligence,IEEE Transactions,2005,27(7):1100-1111.
匹配评价 篇2
目前, 我国的经济社会正处在高速发展期, 电力需求十分巨大。同时, 我国的电力行业正处在改革的关键时期, 保障电力的安全生产变得十分重要。对电力设备和输电线路的准确诊断和有效预测, 是保障最小故障发生率的一项有效措施。当前, 对于输电线路的巡检主要采用机器人视频巡检的方式, 所以对于视频的评价将直接影响巡检结果。传统的对于巡检视频的评价多采取汇总多个人员描述的方法, 而这种评论方式受人为因素影响较大, 而且不易汇总人员间的结论。此外, 把评论内容录入系统的工作量也比较大。
本文提出了基于多关键字匹配的巡检视频评价系统, 该系统主要用于实现对巡检视频的评价。系统根据巡检视频标签, 在巡检评价文件中筛选出匹配的描述文字, 以列表的形式提供给用户。用户根据视频内容和描述文字的符合程度, 对相关视频评论进行评分, 系统根据视频的各项得分, 计算出总得分, 并给出一个关于线路是否存在故障和故障隐患的综合评价, 最终为决策者提供理论支持。
1 关键技术与系统概述
1.1多关键字匹配算法
多关键字匹配算法是研究如何从大量数据中快速匹配一个或多个关键字的技术。暴力字符串匹配算法是字符串匹配算法中最基本的一种, 它不需要对文本进行预处理。但是, 这种算法需要对文本中的字符进行逐个比对, 当发现字符串首字符与文本中的某个字符匹配时, 我们还需要对剩下的字符进行逐个比对, 只有当子字符串所有字符文本某段字符完全匹配时, 才能确认子字符串出现在文本中。所以这种算法存在着时间复杂度过大的问题。基于此本系统采用速度更快RK (Rabin-karp) 算法, RK算法对待匹配串和文本中的子字符串分别进行哈希运算, 计算出对应的数值, 对得出的数值进行比对, 若数值相等, 则待匹配串和文本中的子字符串匹配。RK算法能够处理多模式匹配, 而且其在实际应用中复杂度为O (m+n) (其中n为文本长度, m为子字符串长度) , 暴力字符串匹配算法的复杂度为O (mn) , 所以RK算法要快于暴力字符串匹配算法。
1.2巡检视频评价系统
本系统通过保存文本的形式来保存视频评论, 当系统需要读取视频评论时, 系统逐行读取文本信息, 并将评论信息保存在链表中, 同时对评论信息进行分词, 再通过多关键字匹配算法, 把和视频标签匹配的视频评论筛选出来, 提供给用户。用户结合视频内容, 对每条评论进行评分。系统利用这些评分给每段巡检视频一个综合评价。即当有新的巡检视频添加时, 用户给视频添加一个或多个视频标签。系统会自动列出与该视频相关的评论, 同时用户可以通关文本的形式上传评论。文本中多条评论通过“换行”的形式来标识。本系统实现了巡检视频评论的批量上传, 评论的智能筛选, 有效地提高了巡检评价的效率, 从而保证了输电线路的安全稳定运行。本系统实现了视频巡检的智能化和信息化, 从而最大程度地提高了巡检效率, 保证了输变电设备运行的高效率与低故障率。
2 多关键字匹配算法的设计
由于本系统中每个视频可能存在多组视频标签, 所以评论字符串需要与多组关键字进行匹配。同时视频标签的长度在系统中也不适合设置过短, 在对字符串求数值的时候可能存在数据溢出。所以本系统需要对多关键字匹配算法进行优化。同时为了提高匹配效率, 在进行关键字匹配前, 先对字符串进行分词, 这样就不用对视频评论字符串进行逐位扫描, 而是逐词扫描。在字符串比对的时候, 可以先比对词组和视频标签的首位, 这样不用对每一个词组都进行数值转换, 提高了算法效率。
系统根据视频评论文本中的换行表示符, 逐条读出评论字符串, 利用ICTCLAS系统获取词语长度, 再将数据库中的标签字符串和文本中的评论字符串读出到数组中, 比较两数组的首位, 若首位相等则把数组依据RK算法进行处理, 否则依次比对视频标签的首位和所得分词的首位, 直到出现相等。对两字符串进行匹配时, 如果对一个长度为m的子串, 求其对应的数值, 复杂度为O (m) 。每次把子串和用于匹配的字符串P进行比较时, 先求子串对应的数值t, 再求用于匹配的字符串P对应的数值p, 最后进行比较, 算法的复杂度并没有显著地改变。如果用t (s) 表示当前位移下子串T[s+1..s+m]的值, 而把用于匹配的字符串P向右移动一位之后, 下一个m位的子串T[s+2..s+m+1]对应的整数值t (s+1) 和t (s) 相比, 只是去掉了最高位数字T[s+1], 增加了一个最低位的数字T[s+m+1]。因而只需在初始化, 求p=P[1..m]和t0=T[1..m]的值, t (s+1) 的值可以在每次循环迭代中去求, 避免了对函数的多次调用。具体的算法流程如下:
①利用ICTCLAS分词系统把评论字符串进行分词, 并把分词后, 每个词的长度存在数组len中。
②把待匹配标签字符串转化为数组P并求出长度m, 视频评论字符串转化为数组T和长度n。
③判断数组P的首位和数组T的首位是否相等, 若相等则执行3) , 不等则把数组P的首位和T的下一个词组的首位比对。
计算数组P对应的数值数组p和T前m为对应的数值t。对于待比对视频标签字符串, 可以等到如下公式:
P = P[m-1] + d * (P[m-2] + d * (P[m-3] + …+ d * (P[1] +d*P[0]) …) )
其中, P为视频标签字符串的数值P[m]为视频标签第m位的数值。具体的算法如下
④循环比对数组p中的数值是否与t相等, 存在相等则判断对应的T中的m位和P是否相等, 若相等则返回真, 若不等则继续比对。
⑤若p中不存在与t相等的数值, 则计算T中的下一位, 并求出新的t, 进行3) 判断。在匹配视频评论字符串的过程中, 计算下一位的公式为:
St+1 = d * (St – d^ (m-1) *T[t]) + T[t+m]
其中St为长度为m的字符串数值, St+1为St的下一位的数值, d为数值的进制数, 求t值得算法如下:
当存在多组视频标签的时候, 系统对求出的评论字符串数值t, 依次与多组视频标签字符串数值p进行比对, 这样避免了多次调用比对模块, 对p和t的重复计算。
函数在求p、t、h的过程中, 当m足够大时, 不管是int型还是long型都会产生溢出, 如果发生数据溢出, 函数所求出的数值就不能准确的与元字符串对应, 这样程序将产生错误, 所以本程序中采用对一个数求模的方法来防止溢出, 并记为q。这时候, 当p!= t (mod q) 时, 可以判断p!=q, 但是当p=t (modq) 时, p却不一定等于t。即p=t (mod q) 但是p!=q。所以当p=t (mod q) 时, 要进行进一步检查来确定两者是否相等, 本程序中依次比较这m个字符, 来确定两个字符串是否真的匹配。同时, 可以通过把q设置为一个较大的素数的方法, 来减少伪命中点的出现, 进而减少需要进一步比对的情况。
3 系统的设计
根据系统的功能, 系统的功能模块主要包括人员信息维护模块、视频信息维护模块、视频评论信息维护模块、关键字匹配模块和视频评价模块等几部分, 系统功能模块图如图2所示。
人员信息维护模块主要是用户维护人员信息, 包括人员的录入、人员的基本信息维护、人员的权限管理等功能;
视频信息维护模块主要是用于管理视频信息, 实现巡检视频的增、删、改、查。同时能实现对视频标签的管理, 以及视频评分结果统计分析的功能;
视频评论信息维护模块是用于维护视频评论数据, 系统通过文本来批量保存视频评论数据, 系统能够对评论文本进行增、删、改、查。用户通过修改文本内容, 来修改视频评论数据, 当视频信息维护模块需要调用评论信息时, 系统读取文本中的视频评论数据, 并将返回数据保存在链表中;
关键字匹配模块是系统的核心模块, 系统读取的视频标签作为关键字与视频评论数据进行匹配, 若数据匹配, 则把视频评论数据保存在链表中;
视频评价模块以列表的形式列出与视频相关的评论信息, 并提供用户评分功能。本功能模块能够自动统计分析评价结论, 用户能够查询视频评论结果及对结果进行统计分析。
4 总结
本文详细介绍了多关键字匹配算法及机器人视频巡检评价系统。将多关键字匹配算法引入到机器人视频巡检评价系统中, 对系统的信息提取速率将有明显的提升, 同时也有利于系统中视频评价信息的批量录入, 使系统更便于使用与维护。本系统使用的是J2EE平台, MVC架构, 便于系统的跨平台移动及多客户端的使用。本文阐述了系统的数据库设计和架构设计, 并对系统多关键字匹配算法的使用进行了详细的说明。最后对系统的部分界面进行了展示。本系统的开发将进一步推动机器人视频巡检技术的发展, 促进了输变电设备巡检的智能化。
参考文献
[1]李卫疆, 赵铁军, 臧文茂, 基于文摘的信息检索模型[J], 软件学报, 2008 (09) , P2329-2338.
[2]代六玲, 王树梅, 黄河燕, 陈肇雄, 一种改进的多关键字匹配算法[J], 南京理工大学学报, 2005, 29 (6) , P735-739.
[3]郑拓, 吴功平, 严宇, 徐显金, 乐正, 高压线巡检机器人巡检与通讯系统设计与实现[J], 武汉大学学报 (工学版) , 2012, 45 (2) , P235-240.
[4]龚书, 瞿有利, 田盛丰, 基于维基语义的多文档文摘研究[J], 南京大学学报 (自然科学版) , 2011, 47 (4) , P398-406.
[5]刘兴林, 郑启伦, 马千里.一种基于主题词集的自动文摘方法[J].计算机应用研究.2011, 28 (4) , P1322-1324.
[6]刘美玲, 任洪娥, 于洋, 郑德权, 赵铁军.基于网络的动态多文档文摘系统框架[J].软件学报.2013, 24 (5) , P1006-1021.
匹配评价 篇3
1.1 综述
太原钢铁 (集团) 有限公司 (简称太钢, 英文简称TISCO) 始建于1934年, 是集铁矿山采掘和钢铁生产、加工、配送、贸易为一体的特大型钢铁联合企业, 也是目前全球最大、工艺技术装备水平最高、品种规格最全的不锈钢企业, 具备年产1000万吨钢 (其中300万吨不锈钢) 的能力, 营业收入连续五年超过1000亿元人民币。
太钢坚持绿色发展, 以科技创新和技术进步为支撑, 大力倡导节约、环保、文明、低碳的生产和生活方式, 坚持走新型工业化道路, 走可持续发展之路。
太钢坚持推进国际化经营, 实施海外资源开发, 积极开展国际贸易, 同美、德、法、英、日、韩、澳大利亚等80多个国家和地区保持稳定的经济贸易关系。
1.2 太钢资源类产品经营范围
铁矿石、矿粉、铁合金、有色金属、碳素制品、焦碳、钢坯、钢材;生铁的生产及销售;煤炭洗选。废旧金属购销、加工、串换, 批发零售建筑材料、装饰材料、机电产品 (除小轿车) 、化工产品 (除危险品) 、润滑油脂、耐火材料、溶剂 (需审批的项目持许可证经营) 。
1.3 太钢的多元化发展
1.3.1 主营业务
现主营业务是以不锈钢、冷轧硅钢、高强韧系列钢材为主的产品集群。
太钢自有铁矿山开发:
(1) 现有:尖山铁矿、峨口铁矿提供600多万吨精矿粉和球团。
(2) 建设中:吕梁铁矿项目, 铁矿石2200万吨, 铁精矿750万吨
1.3.2 煤炭资源开发
成立山西太钢能源有限公司。
1.3.3 海外资源开发
(1) 土耳其烙矿项目, 建成后烙矿总产量150万吨
(2) 镍铁, 建成后年产镍铁8.5万吨
1.3.4 不锈钢延伸加工
(1) 太钢不锈产业园区年转化不锈钢25万吨。
(2) 与天津钢管集团合作, 年产40万吨冷轧不锈钢板和45万吨焊管的能力。2011年利润可达180.2万元。
2 关于资源导向性企业成功的关键因子分析
2.1 产业链安全的重要性
钢铁是一个“中间产品”, 上连煤炭、铁矿石、运输这样的“瓶颈”产业, 下连汽车、家电、装备工业、建筑、机械等经济“支柱”产业。稳定的产业链将成为决定钢铁企业生死的生命线, 更是企业持续发展的根本保障。
2.2 品牌效应日趋显著
随着我国工业发展的不断升级, 特别是汽车、家电、电子通信、航运航空等产业的迅速发展, 对钢铁产品的需求结构也不断调整升级。因此, 在这类产品的竞争中, 宝钢、武钢、鞍钢这样具有良好的市场品牌的大型企业具有明显的优势。
2.3 高端产品竞争较弱
国内的大量钢铁企业生产集中在中低端的螺纹钢、无缝管、线材、焊管等, 供应高端的钢铁产品的企业的竞争力相对较弱, 产品一直处于供不应求的状态。
2.4 成本领先仍旧奏效
成本优势的获得主要依靠规模效应、生产管理、技术引进和创新等几种途径, 而纵观目前整体价格下挫的局势, 钢铁企业似乎只有降低价格这一招能够应付, 在这种情况下, 谁的成本更低, 谁就能生存下来。
2.5 优质客服赢取优势
钢铁企业应该快速完善和提升自身的客户服务体系, 为今后更为惨烈的竞争做好充分的准备工作, 用以提高现有客户的满意度和忠诚度, 并扩大市场。提供优质的客户服务将成为钢铁企业赢得市场有力的隐形武器。
3 母合机会分析
4 太钢母公司特征分析
4.1 母公司的心智图
太原钢铁 (集团) 有限公司从1934年创业以来, 从年产钢最高仅1.6万吨发展到如今具备年产1000万吨钢 (其中300万吨不锈钢) 的能力, 营业收入连续多年超过1000亿人民币。从单一的钢铁厂发展到横跨钢铁、金融、不动产、食品四大产业的多元化产业集团, 走过了一条艰苦创业、跳跃式发展的路子。以董事长李晓波为代表的太钢高层管理人员, 其创业的经历、眼光、经营方法、经验逐步发展和形成为太钢的特有心智图。
作为中国钢铁行业的代表, 太钢无疑是成功的国企之一。这与中高层管理人员的正确决策时分不开的, 太钢拥有一套科学、有效的人才培养方案, 这种良好的发展环境让青年人才成长有平台。董事长李晓波自1984年北京钢铁学院 (现北京科技大学) 毕业后进入太钢, 历任太钢初轧厂生产厂长、 (集团) 公司生产处处长、第七轧钢厂 (现不锈冷轧厂) 厂长兼党委书记、 (集团) 公司副总经理、总经理、公司党委常委、董事长, 二十余年的管理, 使得他在这一领域积累了丰富的经验, 他的胆识与谋略得到了充分的发挥。在他的带领下, 集团共同制定了一个拥有放眼全球、科学理性的发展战略目标, 一套立足本土、自主创新的工作机制, 一支爱岗敬业、勇攀高峰的职工队伍, 一种崇尚和谐、永续发展的企业文化。
4.2 母公司的组织结构
4.2.1 现主营业务的母合特征
太钢现主营业务为以不锈钢、冷轧硅钢、高强韧系列钢材为主的高效节能长寿型产品集群。集团在产业链上游有尖山铁矿、峨口铁矿, 建设中的吕梁铁矿作支持, 下游与中石油、中冶等大型企业长期合作, 创造出一条高价值的产业链结构。
4.2.2 煤炭资源开发的母合特征
山西的煤炭资源丰富, 但是由于今年的过度开采, 其储量与质量明显下降。太钢选择投资煤炭资源开发, 创造价值机制不够明确。同时, 也并没有一个组织结构用于完成该项目。
4.2.3 海外资源开发的母合特征
太钢现有土耳其、缅甸两大海外资源开发基地, 主要进行烙矿、镍铁的开采。该项工程投入大量的资源。然而就缅甸地区而言, 由于管理人员对于国际形势把握不够深入, 当地频发战争与自然灾害, 致使开采计划一拖再拖, 目前许多外派职工都没有明确的权责。短期成投资负收益局面。
4.2.4 不锈钢延伸加工的母合特征
太钢不锈钢园区年转化不锈钢可达25万吨, 同时, 集团与天津钢管集团合作, 年产40万吨冷轧不锈钢板和45万吨焊管的能力。据统计, 该项目于2011年利润为180.2万元。
4.3 职能部门、中心资源
太钢集团十几个职能部门的设定突出反映了集团高层心智图的影响, 通过这些职能部门, 太钢对下属子公司行使调度、规划、指导、协调、监督、统计、调研、咨询、评估以及公司设立、注销、清算、重组、整合、法律咨询等职能方面的影响。同时, 依托国家对太钢新兴行业在资金以及技术方面的扶持, 太钢连年获得国家认定山西省企业技术中心荣誉。但是与优秀的技术中心相比, 还存在技术创新和运行体制机制不完善、科研开发与专业性的研究实验室和实验手段相对不足、知识产权保护意识不够、缺乏技术带头人等问题。
4.4 人员和技能
集团高级管理人员的创业经验和宏观管理经验较为丰富, 除创业型高管外, 企业其他副级高管人员分别具有财务、人力、经济管理、行政管理等管理技能及相应资深从业经验。在知识技术层面上, 目前太钢已有中国工程院院士1人, 享受国务院政府特殊津贴专家33人, 新世纪百千万人才工程1人, 山西省优秀人才55人, 在太钢成长为省市级领导5人。
同时, 基层员工方面, 人员流动较小, 职工技能过硬。但是, 依旧存在职工专业技能不扎实, 有些设备只有少量员工掌握, 高技术人才缺失的现象。
4.5 分权
从公司的组织结构看出, 集团分权度比较高, 但依然会存在集权现象。
5 实证分析
5.1 太钢母合特征与成功关键因子之间的不匹配性
对于现主营业务:
对于煤炭资源开发业务:
对于海外资源开发业务:
对于不锈钢延伸加工业务:
5.2 太钢多元化母合特征与母合机会的匹配性
对于现主营业务:
对于煤炭资源开发业务:
对于海外资源开发业务:
对于不锈钢延伸加工业务:
5.3 几项业务在波士顿成长份额矩阵
5.4 画出匹配性评价矩阵
6 结论
进行多角化战略发展, 提升企业竞争力是企业发展中最重要的一环。本文通过理论与实践相结合的方法, 对太钢在资源类的多角化进行研究, 找出太钢最具核心竞争力的业务, 希望对太钢的发展壮大有所帮助。
太钢作为一家国有大型企业, 实际的情况远比文中更为复杂。同时, 由于时间仓促, 作者水平有限, 本论文许多问题研究不够全面, 所有这些有待今后工作中进一步深入讨论研究。
摘要：运用波士顿矩阵、GE矩阵和匹配性评价矩阵, 选取太原钢铁集团, 以资源类多元化为例, 分析该公司多元化战略。寻找出集团中的核心业务, 以此制定具体多元化发展战略提升集团经营业绩。
最佳匹配变功率匹配技术的应用 篇4
发动机与液压泵的匹配中,最常见的是采用传统恒功率控制系统,但实际工作中由于工况变化,如高速工况或精细作业工况时,需要不断改变恒功率值的设定,以保证发动机处于最佳工作状态,这给作业带来了诸多不便。
为解决上述问题,需要引入变功率控制技术,通过检测发动机在当前转速下的标定功率以及液压泵在当前的实际输出功率,经控制器比较两者间的差值,反馈至液压泵或者发动机,以控制泵的恒功率设定值或者调整发动机转速。
电子越权功率控制的引用
功率调节控制中需加装功率控制阀,功率值就可以通过改变控制电流的大小来实现功率在可调范围内变化。其原理就是在恒功率控制阀上加比例电磁铁,在正常工作状态下,液压泵恒功率曲线为初始值,通过恒功率调节,保证液压泵工作在恒功率曲线上,不会超过发动机最大输出功率。当出现由于外部条件导致发动机性能下降,使发动机输出扭矩小于泵吸收扭矩时,通过系统转速感应,控制电子越权电磁阀调整泵输出功率变化。
极限负载控制
极限负载控制技术主要根据负载的变化自动调节变量泵的排量,以保证变量泵输出功率与发动机输出功率相匹配,保护发动机不过载,使整机能够在任意发动机转速下满载正常工作。调节规则为:负载增大(减小),系统压力升高(降低),泵的吸收功率增大(减小),发动机转速下降(增大),系统检测转速变化,调节泵减少(增大)排量,从而降低(增大)泵的吸收功率,保证泵和发动机输出功率相匹配。转速感应控制的优点是容易实现发动机转速的准确控制,并且泵额定压力一额定流量特性是标准的双曲线,无误差,充分地利用了发动机功率,有效地防止了发动机过载。
分级作业模式
基于层次式匹配的最佳路径匹配算法 篇5
随着电子地图和导航系统的迅速普及,城市内出行变得越来越方便。但是现有导航系统的缺陷———单纯以几条固定路径的导航选择并不能让很多出行者绕开拥堵路段,而且还使得某些拥堵路段更加拥堵。另外,大量的定位系统使各个系统保存了大量的轨迹数据,如何从这些轨迹数据中挖掘有效信息,从而给不同爱好的出行者提供更加合适的出行线路是当前城市计算领域研究的热点之一。
路径优化是路径规划的核心问题,目前最有影响力的流行算法是Dijkstra在1959年提出的最短路径算法,Dijkstra算法,用于寻找两个点之间的最短路径。但是由于其算法的计算复杂度太高。很多学者对该算法进行了改进,提出了基于启发式搜索的A*算法以及基于记录历史路径的D*算法。因此,在城市内汽车保有量的不断剧增,以及影响交通情况的诸多因素影响下,上述研究方案在实际使用过程中并不能发挥很好的作用。
二、算法框架
本课题旨在以城市内的出租车定位轨迹数据为基础进行数据挖掘,挖掘城市内两个站点之间的最佳路径。为了实现这个目标,本文将从两个目标角度对出租车定位数据进行挖掘。首先,根据轨迹数据统计每个路段在不同时间段的进度和出度,并在此基础上计算基于信息熵的聚类分析,以构成整个城市的不同交通集中区域;接着,根据区域间的相连轨迹固定每个区域之间的最短距离,结合每个区域所在位置到区域出口之间的路径,就可以得出两个点之间的最佳路径规划。
为了提高检索效率,本文采用分层处理方式来提高检索速度,即按不同层次对整个城市进行逐层划分,从而使得整个城市的空间区域变成一个典型的树结构。按照上面的实现思想,本系统的实现流程如下:
(一)数据初始化
系统先将出租车轨迹数据(定位信息)按照每个路段划分成路径片段,即出租车经过每个路段的信息(路段编号,进入时间,离开时间),并导入公路网络信息。
(二)基于信息熵的区域划分算法
每个路段都有入度和出度(由于路段内有停车场或小区,单位时间内出度并不等于入度),如果将单位时间内每个路段的出入度之差作为该路段在该单位时间的信息熵,那么一些相邻路段之间的组合就是区域,如果将每个区域的向外的出入度之差作为该区域的信息熵,那么城市区域的划分就是将这些路段组合起来,使得整个系统的信息熵最低,就是我们所需要的区域划分。
(三)构建基于轨迹频繁模式挖掘和层次匹配的最佳路径模式库
按照传统的轨迹数据挖掘算法将出租车轨迹数据进行频繁模式挖掘,然后将挖掘获得频繁模式来构建两个点之间的最佳路径。其实现过程可以分为以下几个步骤:
1.按照上一个阶段获取的区域,结合历史轨迹数据,挖掘任何两个区域之间在不同时刻的最佳频繁路径,构建模式库;并确定每个区域连接其他区域的出入口,将其定义为关键点。
2.根据轨迹数据挖掘区域内不同时刻内、每个路段到每个关键点的最佳频繁路径模式。
3.上述两个模式集合构成整个最佳路径模式库。
(四)层次式最佳路径模式库的搜索
1.一旦用户输入起始位置和目标位置之后,系统会自动根据当前时间以及对应特征(比如周末、非周末等)进行路径频繁模式匹配。整个过程将以顶层为参数按照下面的流程递归调用。
2.将传入层作为当前层,系统按照输入的起始点和终点判断两个点是否处在同一个子区域。
3.如果两个点处在同一个子区域,且该区域已经没有子区域,那么直接对起始点和目标点进行匹配;如果匹配,则返回此两个点的匹配路径;如果还存在子区域,则递归进入下一层。
4.如果没有找到,则直接使用百度地图的路径导航。
随着电子地图、移动设备和定位技术的迅猛发展,越来越多的导航系统开始左右人们的出行。但是当前大多导航系统还停留在一些规定好的固定路径作为导航线路,这使一些拥堵路段变得更加拥堵。而本文则是采用历史轨迹数据挖掘,将大多数人采用的行走路径作为导航路径,这种方案给出行者提供更加灵活多变的优化路径。同时,为了提高历史路径的匹配效率,本文还采用层次式匹配思想来提高匹配效率,提供算法的实时性。
摘要：提出了以分段的轨迹数据为基础,结合时空数据挖掘技术,挖掘基于带时效的频繁模式。并基于这个频繁模式给出行者提供最佳的行车路线。同时,为了提高算法效率,提出了一种基于层次式模式匹配的思想,用分层的思想来过滤大量模式之间的匹配。
关键词：路径规划,交通控制,轨迹聚类
参考文献
匹配评价 篇6
一、散热装置匹配设计方法
柴油机冷却系统主要由储水罐、缸体水套、水泵、水散热器、风扇、水管和温度调节装置等组成。挖掘机生产厂家选配柴油机后,柴油机缸体水套、水泵、温度调节装置均确定,挖掘机生产厂家只需根据其冷却系统散热量选配水散热器、风扇、导流罩等散热装置,并根据柴油机及挖掘机结构确定相关管路。
1. 散热装置散热量
(1)确定柴油机热平衡功率
挖掘机选配的柴油机,其热效率通常可达30%～40%,其余热量经过各种传热方式传递给柴油机冷却系统。柴油机冷却系统匹配的实质是实现能量平衡,该能量平衡应以柴油机最恶劣工况计算。柴油机最恶劣工况有2种,即最大扭矩工况和额定功率工况。最大扭矩工况时,柴油机转速较低,冷却液压力较低,缸体水套处可能形成气泡,使柴油机出现过热现象。挖掘机作业时,柴油机油门往往最大,并处于额定功率状态。柴油机处于额定功率时,比较符合挖掘机实际作业工况,冷却系统的水散热器、风扇、管路以柴油机应以额定功率作为计算工况。
(2)散热装置散发的总热量
根据柴油机额定功率,可以初步计算出单位时间散热装置散发的总热量Qw,可采用公式(1)计算
式中:Qw——散热装置单位时间散热量,kW;
Φ——柴油机冷却系统的热量占燃料热量的百分比,取值0.18～0.25;
ge——柴油机燃油消耗率,kg/(kW·h);
Pe——柴油机功率,kW;
hn——燃料热值,柴油取41870kJ/kg。
由于散热装置工作时受环境、柴油机结构、柴油机安装仓结构、液压系统散热等很多因素的影响,散热装置散发的总热量很难精确计算。在设计之初,为了简化计算,柴油机工作时需要散热装置单位时间散发的总热量Qw可按0.65～0.9倍的柴油机额定功率计算。当挖掘机采用直喷燃烧型式和大缸径柴油机时,可以取偏下值。考虑到初始设计时的余量,可取0.7,或参照柴油机参数表给出的测试数值。
(3)确定冷却空气需要量
冷却空气的需要量通常根据水散热器的散热量确定,而水散热器的散热量va通常等于散热装置的散热量,具体计算公式如下:
式中:Va——水散热器单位时间散热量,kW;
⊿tl——空气通过水散热器后的温差,取25～35℃;
ρ1——空气的密度,取1.01kg/m3;
Cpl——空气的定压比热,取值为1.047kJ/kg.℃。
(4)计算冷却液的循环量
根据热平衡理论,计算散热装置所需要的冷却液的散热量Vw可按公式(3)计算:
式中:vw——冷却液单位时间散热量,kW;
⊿t2——冷却液在水散热器中循环时的温升,取6～12℃;
p1——水的密度,取1000kg/m3;
Cp2——水的比热,取值为4.187kJ/kg.℃。
2. 水散热器设计
(1)确定导热系数和芯片距离
根据冷却液的循环量、冷却空气通过量,选取几种不同芯片结构水散热器,利用FLUENT流体软件分别模拟分析出各种水散热器导热能力的强弱,通常是模拟温度传导时导热量,即导热系数K,再选取导热系数K的最大值,以此值作为所选水散热器的导热系数K(。
水散热器芯片结构不仅影响水散热器的导热系数K,而且影响空气流动阻力,进而影响风扇消耗的功率。另i外由于挖掘机作业环境灰尘较多,容易造成芯子堵塞,会使散热性能大大下降。因此在满足散热量的前提下,应尽量增加散热芯片之间的距离。推荐工程机械水散热器散热芯片之间的距离为2.7～4mm。
(2)水散热器迎风面积计算
当确定水散热器芯片结构、芯片间距、翅高等参数后,导热系数K受环境温度和水散热器内冷却液压力影响较小,而受冷却风风速的影响较大。但研究结果表明,当风速超过10m/s时,导热系数K的增大很不明显,故在挖掘机初期设计中,通常取风速10m/s。则水散热器迎风面积S可根据冷却空气需求量Va除以风速V计算出来。
(3)水散热器冷却面积计算
水散热器冷却面积可通过公式(4)计算出水散热器冷却面积A:
式中:A——水散热器冷却面积,m2;
K—水散热器对空气的传热系数,取0.085kJ/m2·s·℃;
△T——水散热器中冷却液与冷却空气的平均温差。
平均温差△T由水散热器进水温度、水散热器出水温度、水散热器进风温度、水散热器出风温度计算或试验得出。
考虑到经过水散热器各个位置的冷却空气流速不均匀、水散热器芯片还会蒙上尘土,且散热孔容易堵塞等情况,均可使其散热性能有所下降,实际散热面积A0应为1.2～1.3倍的计算散热面积A。
在散热装置设计中,若挖掘机水散热器、液压油散热器、柴油机中冷器采用叠加结构,上述方法可分别计算出水散热器、液压油散热器和柴油机中冷器各项参数,然后求和,可得挖掘机整机散热器参数。
3. 风扇设计
(1)确定风扇的直径和传动比
根据水散热器的正面尺寸、整机尺寸、风扇与水散热器的相对位置确定水散热器导风罩的直径,从而确定风扇的直径。由于风扇产生的噪声与风扇转速有关,因此风扇叶尖线速度限制在90m/s以下,根据这一要求选择合适的
1——风量曲线2——柴油机机罩阻力曲线3——风扇静压效率A——匹配点
(2)风扇的选型与匹配
挖掘机用柴油机的风扇通常采用轴流式吸风扇,风扇的转速、叶型必须设计合理,并与整机系统阻力相匹配,以使工作点在风量曲线的高效区,同时避开喘振区,如图1所示。图中1为风量曲线,2为柴油机机罩对风速的阻力曲线,3为风扇静压效率曲线,曲线1和曲线2的交点A为匹配点,该点所对应的风扇风量应满足冷却空气的需要量,而且该交点应位于风扇静压效率较高区域,以使风扇能够稳定工作,远离喘振区。
4. 导风罩设计
风扇安装在导风罩内,风扇导风罩通常固定在柴油机上,其安装结构如图2所示。风扇未进入导风罩的轴向距
离A是风扇叶片厚度的1/3～1/2时,散热效果最佳。导风罩与风扇之间的径向间隙B不能大于2.5%的风扇直径,通常取15mm。
由于气流中障碍物会影响到风扇的性能,风扇相对于柴油机前端面和风扇相对于水散热器芯片的距离对于散热装置的散热能力影响比较大。另外,水散热器芯片、冷却风扇之间的距离与风扇直径有一定的关系。对于吸风式风扇,当其直径大于600mm时,风扇端面与水散热器芯片端面之间的距离应为50～1OOmm,且在不发生干涉的情况下,尽量取大值。
A——风扇未进入风罩的距离B——风扇轴向间隙
5. 散热装置管路布置
水散热器底部的冷却液经水泵加压后通过分水管压送到气缸体水套,再进入气缸盖水套内,冷却液吸收柴油机机体热量后经气缸盖出水孔流回水散热器。水散热器周围的空气由风扇的强力抽吸,空气流由前向后高速通过水散热器,热量不断地散发到大气中去,水散热器内的冷却液得到降温。冷却后的冷却液到水散热器的底部,冷却液如此不断循环,如图3所示。
根据水冷柴油机冷却液循环特点,确定散热装置的管路数量和走向,根据挖掘机、柴油机、风扇、导风罩结构确定管路长度,根据冷却液的循环量确定管路的直径。根据挖掘机、柴油机、水散热器的位置和间隙,确定补水罐的位置和大小(补水罐的位置应高于水散热器)。
二、匹配实例
为了验证挖掘机柴油机散热装置匹配设计方法的准确性,我们运用该方法对某公司20t级挖掘机散热装置进行匹配设计,该挖掘机及柴油机参数如表1所示。
1. 散热装置设计计算
按照散热装置匹配设计方法计算出柴油机额定功率下水散热器和液压油散热器的各项技术参数,计算结果如表2所示。挖掘机水散热器、液压油散热器布置方式采用并联式。
根据风扇匹配原理,选择风扇直径为750mm,风扇轮与水泵轮的传动比为0.95,风扇实际转速1850r/min,要求在最佳静压效率区,风扇风量不小于7.58m3/s。风扇风量、静压、静压效率的具体特性如图4所示。
1——风量曲线2——静压效率
2. 热平衡试验
我们将该散热装置装配在挖掘机样机上进行柴油机热平衡试验,作业工况为挖掘坚实土壤,测试时环境温度为135℃。试验时分别在水散热器、液压油、冷却液散热器等处布置温度传感器。测试时待挖掘机各部位温度平衡测试结果如表3所示。
图像匹配方法综述 篇7
图像匹配是图像信息领域之中的一项重要技术,同时也是其它一些图像分析技术,如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。正因为其应用的广泛性,新的应用和新的要求逐步产生使得匹配算法的研究逐步走向深入。因此,对现有匹配算法展开分析对于实际工程提高图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。本文分析了图像匹配常用方法的优点和不足之处,讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。
2. 国内外经典的图像匹配算法
2.1 ABS(Absolute Balance Search)算法
ABS(Absolute Balance Search)算法的思想是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口间的像素灰度值的差别来表示二者的相关性。假设待匹配图像为F(x,y),而模板图像为G(x,y),并且待匹配图像大小为M×N,模板图像大小为P×Q,则在待匹配图像中共有(M-P+1)×(N-Q+1)个可能的匹配点存在,每个可能的匹配点对应1个P×Q的搜索窗口。因此匹配也可以是大小等于模板图像的搜索窗口在待匹配图像上按照某一顺序滑动,每滑动1次就进行1次模板图像和搜索窗口间的计算,以此来判断当前的搜索窗口是否匹配。如果差别小于预定的阈值,则可认为匹配成功;否则,就认为匹配失败。
一般来说,计算ABS值有3种算法。可根据不同的匹配场合来选择合适的算法计算:
此算法实现方便,但有局限性,一旦待匹配图像或是模板图像之一的灰度值发生线性变换,就无所适从了。不同的图像和模板有着不同的背景灰度值和不同的搜索窗口,所需的阈值也各不相同,很难事先选定阈值,因而误匹配率很高。这种算法只适用于待匹配图是模板图像中部分的情况。
2.2 归一化互相关匹配算法
归一化互相关匹配算法是一种经典的统计算法,通常写成NC(Normalized Correlation)算法。这种算法通过计算模板和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度。互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。互相关的定义如下:
NC算法有很高的准确性和适应性,并对图像灰度值的线性变换具有“免疫性”,不受灰度值的线性变换的影响。但应用时无法检测到准确的尖峰位置,这将使确定模板存在的准确位置变得很难。此外,其缺点是计算时间过长,可以通过其它的各种加速算法进行改进,如SSDA算法、图像金字塔等。
3. 图像匹配的三要素
所谓图像匹配就是把两个不同的传感器从同一景物录取的两幅图像在空间上进行对准,以确定两幅图像之间的平移以及旋转关系[1]。目前国内外对图像匹配的研究主要集中在三个方面,即图像匹配三要素:特征空间,相似性度量,搜索策略。
(1)特征空间
特征空间是由参与匹配的图像特征构成的,特征可以是灰度值,也可以是边界、轮廓、表面、显著特征、统计特征、高层结构描述与句法描述等。选择合理的特征可以提高匹配性,降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对算法的影响,提高适应性;
(2)相似性度量
相似性度量指用什么来确定待匹配特征之间的相似性,它通常是某种代价函数或者是距离函数的形式,经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距离,最近人们又提出了Hausdorff距离、互信息作为匹配度量;
(3)搜索策略
搜索策略是用合适的搜索方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计,使得图像之间经过变换后的相似性最大。搜索策略有穷尽搜索、分层搜索、模拟退火算法、Powell方向加速法、动态规划法、遗传算法和神经网络法等。
4. 图像匹配算法分类
图像匹配的算法很多,但基本原则是不变的:有效性,稳定性以及实时性。本文将匹配算法分为基于区域的匹配方法、基于特征的匹配方法、基于模型的匹配和基于变换域的匹配。
基于区域的匹配方法又称为基于图像灰度的配准方法,通常直接利用整幅图像的灰度信息,建立两幅图像之间的相似性度量,然后采用某种搜索方法,寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。基于图像灰度的配准方法不需要对图像做特征提取,而是直接利用全部可用的图像灰度信息,因此能提高估计的精度和鲁棒性[2]。但是它计算量大,难以达到实时性要求,而且一旦进入信息贫乏的区域,会导致误匹配率的上升。
基于图像特征的配准方法[3]需要对图像进行预处理,然后提取图像中保持不变的特征,如边缘点、闭区域的中心、线特征、面特征、矩特征等,作为两幅图像配准的参考信息。这类方法的主要优点是它提取了图像的显著特征,大大压缩了图像的信息量,使得计算量小,速度较快,而且它对图像灰度的变化不敏感。但另一方面,正是由于其不依赖于图像的灰度信息,这种方法对特征提取和特征匹配的错误十分敏感,匹配性能依赖于特征提取的质量,需要可靠的特征提取和鲁棒的特征一致性,匹配精度低于基于灰度的匹配方法。
基于模型的匹配方法在计算机视觉领域中的应用非常广泛,它可以分为刚体形状匹配和变形模板匹配[4]两大类。Kass提出的Snake主动轮廓模型是比较典型的自由式变形模板模型。由于不受全局结构的限制,所以Snake模型能表示任意的形状,但是该模型对于模板的初始位置和噪声比较敏感,对于凹边缘的收敛性较差,而且容易陷入局部最小值。
基于变换域的匹配的方法有基于傅立叶变换、基于Gabor变换和基于小波变换的匹配,这些匹配方法对噪声不敏感,检测结果不受照度变化影响,可以较好的处理图像之间的旋转和尺度变化。
5. 图像匹配性能评价指标
图像匹配的性能评价指标,主要用于评价图像匹配的性能,常用的评价指标包括:图像的匹配误差或匹配精度和图像匹配概率。
5.1 匹配误差与匹配精度
系统匹配的误差由最小均方根误差RMSE决定。RMSE越小,匹配误差越小,匹配精度越高[5]。
其中:{(Xi+Yi),i=1,2,3,…,N}与,i=1,2,3,…,N}为匹配控制点对;V*为最小均方差。
当尺度因子R=1且旋转角度θ=0或很小,即u=1,v=0,这时表示实时图像与基准图像具有相同的空间分辨率,且只存在平移变换或近似于平移变换,这时匹配误差为
对于多次匹配误差,常常用到如下几个误差指标(假设匹配可以视为独立的,且独立匹配的次数为N,,分别表示第次匹配的误差):
1)X方向的平均匹配误差
2)Y方向的平均匹配误差
3)X方向的匹配误差的标准差σX
4)Y方向的匹配误差的标准差σY
5.2 匹配概率
匹配概率
N,M分别是正确匹配的次数与匹配总次数(正确匹配的定义依赖于匹配精度的要求)。
6. 有待深入研究的内容
匹配算法总的计算量由所采用的相关算法的计算量与搜索次数之积来决定,原则上可以通过改进匹配算法和减少搜索位置来减少总计算量,但是由于环境的复杂多变性,现有的算法在某些方面都有不尽人意的缺陷,没有一种算法能解决所有的图像匹配问题,如下表所示。
为了提升图像匹配算法的性能,可以在以下几个方面更加深入的研究:
6.1 匹配算法的融合
各种匹配算法各有其特点及应用范围,使其相互借鉴、渗透及融合,以克服单个算法的局限性,提高匹配的适应性。例如先采用遗传算法来加速分类匹配过程,然后使用线性搜索法进一步提高搜索精度。
6.2 基于局部特征的匹配算法
目前大多数算法是利用图像的全局特征,但是物体的全局特征一般不容易获取,而且当物体之间存在遮挡时提取的全局特征是不可靠的,局部特征能较好地解决这一问题。
6.3 基于模型的匹配算法的进一步研究
基于模型的方法为边缘检测、图像分割以及图像匹配等问题的研究提供一个新的思路,现有结果也展现出了该方法的优越性,但是对它的研究还不够深入,比如变形模型对于噪声比较敏感,初始轮廓及模板的选取困难,最优化过程易陷入局部最小以及计算量大等都是需要进一步研究和克服的问题。
6.4 加强对彩色图像研究
目前对于彩色图像的匹配研究最多的是基于颜色特征的图像检索,而对其在形状、纹理、轮廓或者多种特征的组合匹配到目前引入学习机制(监督学习、非监督学习、Bayes学习、SVM动态学习、相关反馈等)用于图像高层语义的图像匹配方法的研究甚少,因此这也是一个值得研究的问题。
7. 结束语
图像匹配研究作为计算机视觉和图像处理中的主要内容,有着重要的理论和实践意义。由于成像过程中各种不可预知因素的影响,该问题至今尚未得到很好的解决,但已经取得了很大的进展。
参考文献
[1]章毓晋.图像工程[M].北京:清华大学出版社,2000.
[2]沈振康,孙仲康.数字图像处理及应用[M].北京:国防工业出版社,1983.
[3]郑南宁.计算机视觉与模式识别[M].北京:国防工业出版社,1998.
[4]施鹏飞.图像匹配算法及其应用[D].上海交通大学硕士论文,2000.