Автоматичне розпізнавання

Автоматичне розпізнавання відкриває широкі перспективи для швидкого отримання інформації в різних областях науки і техніки. Для розпізнавання використовуються лазерні, радіолокаційні установки, інфрачервоні системи, телевізійні, а також комплексні пристрої.

Автоматичне розпізнавання файлів дає можливість адресуватися до всіх файлів програм і даних по іменах, а не пристрою введення-виведення. В цьому випадку запуск завдання може бути здійснений негайно з будь-якого пристрою введення-виведення, яке виявилося вільним для установки на ньому відповідного файлу.

Якщо автоматичне розпізнавання шуму (для деяких, окремих предметних областей) дійсно відносно легко піддається реалізації на практиці, то завдання 2 і 3 в загальному вигляді практично не можна вирішити. На жаль, розуміння цього факту приходить через досить тривалий проміжок часу, заповнений відчайдушними спробами інженера по знань в'їхати в предметну область. Головна проблема, з якою Ви зіткнетеся, буде полягати в тому, що Ви неправильно вибрали власне завдання автоматизації. Вашої найбільшим головним болем стануть пошуки доброго експерта, який погодиться проводити з Вами весь свій робочий і вільний час, розповідаючи про розв'язуваних їм професійні проблеми з відвертістю пацієнта психоаналітика.

Пульт цілевказівки і. Для автоматичного розпізнавання об'єктів та аналізу обстановки поблизу робота розроблені два методи. Перший метод грунтується на обчисленні ознак видимих об'єктів, інваріантних по відношенню до перетворень їх зображення, пов'язаних зі зміною ракурсу сприйняття і проектуванням тривимірних об'єктів на площину зображення. Результати розпізнавання використовуються для цілевказівки об'єктів, що підлягають оперування чи транспортуванні, а також для уточнення геометричній моделі навколишнього робота середовища. При побудові моделі середовища (зокрема, моделі перешкод) істотно використовується також інформація від ультразвукових датчиків ближнього і далекого дії.

Методом автоматичного розпізнавання телевізійних зображень присвячені роботи[203-205], В яких розглядається розпізнавання образів різної складності як чисто електронними методами, так і оптичними методами обробки інформації.

Спочатку завдання автоматичного розпізнавання О.

Рішення проблеми автоматичного розпізнавання образів істотно заіісіт від результатів пошуку з йоги ми діагностичних ознак, досить добре описують властивості об'єкта діагностування і володіють достатньою помехозащищенностью.

На стадії автоматичного розпізнавання зображень в системі протікають наступні процеси.

Щоб вирішити проблему автоматичного розпізнавання знаків, доцільно створити електронні системи за зразком нейрональних. Людину від дигитальной ЕОМ відрізняє, зокрема, те, що мова і мислення його, ймовірно, не можна описати за правилами формальної логіки. Інхельдера, розумова діяльність людини протягом дитячих і юнацьких років розвивається на основі нелогічного протиборства з навколишнім світом.

Для вирішення завдання автоматичного розпізнавання образів використовується статистичний підхід, так як розпізнаються об'єкти (мовні сигнали) характеризуються випадковою природою.

Іншим підходом до автоматичного розпізнавання образів є метод навчання машин. У статтях[123, 128]описані приклади застосування цього методу в хімії.

У США розробкою питань автоматичного розпізнавання образів займаються близько 20 найбільших промислових об'єднань; науково-дослідні роботи в цій області ведуться в багатьох університетах та інститутах країни.

Критичними по відношенню до гнучкого автоматичного розпізнавання мовлення, особливо для кожного випадку впізнання природної мови різних дикторів, є питання артикуляційної фонетики. Однак, якщо навіть буде реалізовано повне фонетичне розпізнавання, значні труднощі, пов'язані з переходом від фонетичних до лексичним обмеженням, все одно збережуться.

В основі ідеї синтезу систем автоматичного розпізнавання лежать способи, за допомогою яких описують і розділяють класи образів.

КМ-2 характеризує здатність програми до автоматичного розпізнавання граничних ознак.

Ця система вирішує наступні завдання: автоматичне розпізнавання виду поточної технологічної операції на буровій, перевірка умов виникнення поглинань і флюїдів-проявів при роботі циркуляційної системи бурової, перевірка умов виникнення затяжок і посадок при СПО, корекція показань датчика переміщення, реалізація тестового алгоритму вимірювання щільності на вході і виході з свердловини. За запитом від оператора вимірювальна інформація виводиться на табло індикації. Останні три завдання реалізуються в режимі переривання.

Аналогічно, свого часу завдання автоматичного розпізнавання і класифікації вважалися центральною темою в дослідженнях з ШІ, а зараз - це самостійна наукова дисципліна, причому більшість активно використовуваних методів розпізнавання, наприклад статистичні методи або потенційні функції, досить далекі від сучасних ідей і принципів ІІ.

Схема підвісної. Таким чином, конвеєрний транспорт з автоматичним розпізнаванням і адресуванням деталей має ряд переваг. По-друге, застосування мікроЕОМ для управління конвеєром дозволяє оптимізувати розподіл і адресацію вантажів по виробничим ділянкам ГАП. По-третє, завдяки розпізнаванню деталей автоматично здійснюється їх облік і забезпечується можливість вибору каналу, керуючих обладнанням ГАП, встановленим на позиціях з відповідним адресою, в залежності від того, до якого класу належить транспортується деталь. В останньо в ГАП все ширше починають застосовуватися підвісні маніпулятори тельфер-ного (з переміщенням по монорельсу) і портального типів. Ці транспортні маніпулятори, як і підвісні конвеєри, розміщуються над технологічним обладнанням, що дозволяє економити виробничі площі.

Основні труднощі на шляху прогресу в автоматичному розпізнаванні мови пов'язана з необхідністю автоматизації дві найголовніші здібностей людини-слухового сприйняття мови і розуміння сенсу. рівень наших знань поки не дозволяє з достатнім ступенем універсальності визначити машинні процедури, здатні дублювати вражаючі здібності людини. На всіх рівнях мовного введення існує багато невирішених проблем. Зокрема, виникає питання, які прийнятні характеристики мови можуть бути взяті за основу. Зазвичай для характеристики мови використовуються дані, що показують розподіл енергії сигналу по різних частотах в залежності від часу.

Однією з приватних завдань аналізу кардіосігналов є автоматичне розпізнавання полуволн. У цій статті аналізується можливість поділу полуволн баллістокардіограмми однаковою полярності шляхом виділення часових інтервалів їх найбільш вірогідної появи. Дано рекомендації до складання алгоритму розпізнавання БКГ.

Відмінною рисою комплексу МПГІ є наявність блоків автоматичного розпізнавання кольору, який істотно розширює можливості пристроїв оптичної обробки інформації взагалі. Зокрема, всі пристрої здатні зчитувати криві практично будь-якого кольору при метричної сітці папери іншого колірного тону, а також ефективно розділяти пересічні кольорові лінії. Можливе налаштування на колір, відповідний конкретної записи. Крім того, вжито заходів щодо збереження працездатності пристроїв при зміні в широких межах ширини ліній і щільності нанесення барвника.

Дії людини, в основному, спрямовуються автоматичним розпізнаванням сигналів, які запускають гнучкі, побудовані за ієрархічним принципом і зберігаються в пам'яті схеми дії. Більш детермінований процес, що веде до прийняття або відторгнення ризику, розглядається в іншій статті.

В даний час інтенсивно ведуться роботи в області автоматичного розпізнавання і взаємодії (діалогу) людини з ЕОМ за допомогою голосу. Працюючі зараз пристрої введення мовної інформації здатні розпізнавати до декількох сотень слів.

Команда може містити контрольну інформацію, використовувану для автоматичного розпізнавання помилок, що виникли під час передачі команди в блок введення креслярського автомата. При виявленні помилки виконання команди блокується.

Спеціальні дослідження введення мови показують, що при автоматичному розпізнаванні мови істотні труднощі виникають при переході від окремих слів до безперервної мови, де на противагу читаемому матеріалу кордону слів не визначені. Але, з іншого боку, проговорюються матеріал містить деякі склади або слова, які мають велику важливість, більш навантажені, ніж інші.

В даний час інтенсивно розробляється новий напрямок ЕОМ - автоматичне розпізнавання образів. Перед машиною ставляться вимоги приймати інформацію і видавати нову звичайною мовою даної галузі знань, без спеціального кодування на мову ЕОМ. Вінер, що всі ці машини гарні остільки, оскільки хороший керуючий ними людина.

Зростаючий з року в рік потік літератури, присвяченої проблемі автоматичного розпізнавання образів, не залишає сумнівів у надзвичайній актуальності цієї проблеми. Десятки організацій в Радянському Союзі і понад сорок найбільших фірм та організацій за кордоном зайняті вирішенням теоретичних аспектів цієї проблеми і питаннями практичної реалізації пристроїв розпізнавання.

З іншого боку, якщо потрібно відбраковування виробів за результатами автоматичного розпізнавання индикаций, має бути звужене безліч підлягають аналізу типів индикаций і гранично конкретизований і формалізований критерій відбраковування, в іншому випадку втрачаються швидкість роботи і стійкість роботи алгоритму розпізнавання.

Додамо, що для хіміків-аналітиків безсумнівний інтерес повинні представляти методи автоматичного розпізнавання образів.

Наявність такого потужного інструменту може привести до обмеження або повного припинення автоматичного розпізнавання і обробки деяких видів інформації, що подається в площинному вигляді. Зокрема, технологічна інформація може повністю оброблятися в лінійно закодованому вигляді аж до моменту виведення на друк для отримання стандартної технологічної документації; графічна ж інформація буде використовуватися людиною тільки для здійснення контролю. Іншими словами, системи розпізнавання образів і обробки зображень слід розглядати як системи обробки інформації, що працюють з інформацією будь-якої природи і будь-яких типів.

Впровадження засобів, функціонування яких засноване на принципах штучного інтелекту і автоматичного розпізнавання моделей, може стати відповіддю на поставлене вище питання: як працювати з величезною кількістю часто суперечать даних. У разі надходження суперечливої інформації комп'ютера дається команда прорахувати всі індикатори і потім вибрати з них ту комбінацію, яка є оптимальної для даних умов.

По-перше, важливо забезпечити програмним управлінням записувати завдання і даних, їх автоматичне розпізнавання, ведення проектного процесу, наочне уявлення вихідної інформації по можливості на кожному етапі проектування. В даному випадку мова йде про функціональну повноту ПО.

Контроль роботи всіх зовнішніх пристроїв здійснює супервизор введення - виведення, що виконує автоматичне розпізнавання томів, автоматичну обробку переривань, відключення і підключення пристроїв до системи, динамічну запис стану пристроїв в момент збою або зупинки системи і інші функції.

Перші дві команди можна замінити однією: gd: detect з метою автоматичного розпізнавання драйвера і встановлення режиму максимального дозволу для даної машини.

Типовими функціями таких систем є введення документів, зокрема, за допомогою засобів їх автоматичного розпізнавання; їх атрибутирование; пошук потрібних даних; підтримка групової роботи над документами; розмежування прав доступу до документів; підготовка звітів; маршрутизація документів, облік їх руху; контроль виконання приписаних документами дій; автоматичне повідомлення відповідних осіб про стан документів і які в них директив і рекомендацій; планування робіт, пов'язаних з проходженням документів.

ІСОВК можуть застосовуватися як в клінічній практиці, так і в фізіологічних лабораторіях з метою автоматичного розпізнавання функціонального стану організму і визначення ступеня змін його в умовах різних експериментальних впливів.

Якщо кожної притягує точці відповідає якийсь записаний в пам'ять образ, така система здатна до автоматичного розпізнавання образів. Для цього досить задати пропонований для розпізнавання образ в якості початкового умови і простежити за наступною тимчасової еволюцією системи.

Класифікація ПУ за швидкодією. Організація СВВ на логічному рівні вирішує такі основні завдання: забезпечує паралельну роботу ПУ з процесором, автоматичне розпізнавання і реакцію на події, що відбуваються в ПУ; стандартизує програмне керування вводом-висновком, спрощуючи реалізацію СВВ зі змінним складом ПУ; забезпечує ефективну роботу ЕОМ в основних режимах при істотно різних характеристиках окремих ПУ.

Інформаційні системи оперативного лікарського контролю /ІСОВД /в загальному випадку призначаються для безперервного знімання фізіологічної інформації, автоматичного розпізнавання функціональних станів обстежуваних осіб, індикації результатів діагностики і окремих фізіологічних показників, реєстрації медико-біологічних даних, коли буде порушень в діяльності організму і управління виконавчими пристроями для здійснення регуляції деяких життєвих функцій. Перелік завдань, що вирішуються ІСОВК, може обмежуватися в залежності від мети і умов проведення ОВК. Він визначається в кожному конкретному випадку.

У 111 - му томі - Автоматичні читають пристрої - висвітлені результати досліджень і розробок різних методів і пристроїв автоматичного розпізнавання друкарських і машинописних знаків. Особливу увагу, при цьому, тут приділено читає автоматам, що дозволяє здійснювати автоматизацію введення в ЕЦОМ великих масивів науково-технічної, статистичної та економічної інформації.

На більшості підприємств контроль ефективності використання обладнання здійснюється традиційними візуальними методами, проте вже є деякий досвід створення і експлуатації систем автоматичного розпізнавання роботи обладнання.

Схема системи масштабного теледінамомет-рірованія.

Однак автоматізіроваЖие системи управління (АСУ) нафтовидобувними підприємствами висувають задачу обробки за допомогою ЕОМ всієї нафтопромислової інформації і особливо динамометричної з метою автоматичного розпізнавання образів-теледінамограмм і з виявленням характеру несправності.

Після того як побудовано моделі, складаються таблиці відхилень, допустимих технологією, класифікуються несправності за складністю розпізнавання, виявляються дефекти, що не піддаються автоматичному розпізнаванню. На основі зібраної інформації формується алгоритм діагностики несправностей.

Пристрій, здатний читати, ч и т а ю-щая машина (reading device; dispositif do lecture; Lesekopf) - електронний пристрій, призначений для автоматичного розпізнавання і кодування цифр, букв при написанні слів друкованого або написаного від руки тексту з метою введення получ. Ці операції (при наявності в обігу в усьому світі понад 50 млрд. Банківських чеків) вимагають автоматичним.

Порівняння двох тезаурусов. побудованого вручну і побудованого напівавтомат (по осі абсцис - повнота, по осі ординат - точність. У даній роботі описується і оцінюється ряд алгоритмів, призначених як для автоматичного, так і для ручного побудови словників, зокрема, розглядаються методи автоматичного розпізнавання загальновживаних слів і методи групування термінів, автоматичні і напівавтоматичні.

Основні особливості комплексу наступні: автоматизація всіх технологічних операцій обробки; автоматизація передачі оброблюваних деталей між технологічним обладнанням; відсутність переналагодження обладнання для обробки деталей чотирьох типорозмірів; автоматичне розпізнавання необхідних деталей і адресування їх в зону завантаження для обробки на всіх протяжних і агрегатних верстатах; висока надійність і продуктивність через наявність накопичувачів між верстатами комплексу; Несинхронна робота технологічного обладнання; повне використання технологічних можливостей і продуктивності технологічного устаткування внаслідок забезпечення його несинхронної роботи і оптимального числа потоків на кожній операції.

Отже, з пожежі на фабриці Kader можна витягти наступні уроки: необхідно зосередити увагу на розташуванні й обладнанні виходів, навчання з техніки безпеки під час пожежі, системах автоматичного розпізнавання і гасіння пожежі, поділі вертикального і горизонтального полум'я і конструктивної цілісності будівлі.



Інші публікації на тему:
  • Автоматичне оперативне включення
  • Несинхронно автоматичне повторне включення
  • Розпізнавання - предмет