Большая техническая энциклопедия
1 2 3 4 6
C J W Z
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
А- АБ АВ АГ АД АЗ АК АЛ АМ АН АП АР АС АТ АФ АЦ АЭ

Автоматическое распознавание

 
Автоматическое распознавание открывает широкие перспективы для быстрого получения информации в различных областях науки и техники. Для распознавания используются лазерные, радиолокационные установки, инфракрасные системы, телевизионные, а также комплексные устройства.
Автоматическое распознавание файлов дает возможность адресоваться ко всем файлам программ и данных по именам, а не устройству ввода-вывода. В этом случае запуск задания может быть осуществлен немедленно с любого устройства ввода-вывода, которое оказалось свободным для установки на нем соответствующего файла.
Если автоматическое распознавание шума ( для некоторых, отдельных предметных областей) действительно относительно легко реализуемо на практике, то задачи 2 и 3 в общем виде практически не решаемы. К сожалению, понимание этого факта приходит через достаточно длительный промежуток времени, заполненный отчаянными попытками инженера по знаниям въехать в предметную область. Главная проблема, с которой Вы столкнетесь, будет состоять в том, что Вы неправильно выбрали собственно задачу автоматизации. Вашей главной головной болью станут поиски доброго эксперта, который согласится проводить с Вами все свое рабочее и свободное время, рассказывая о решаемых им профессиональных проблемах с откровенностью пациента психоаналитика.
Пульт целеуказания и. Для автоматического распознавания объектов и анализа обстановки вблизи робота разработаны два метода. Первый метод основывается на вычислении признаков видимых объектов, инвариантных по отношению к преобразованиям их изображения, связанным с изменением ракурса восприятия и проектированием трехмерных объектов на плоскость изображения. Результаты распознавания используются для целеуказания объектов, подлежащих манипулированию или транспортировке, а также для уточнения геометрической модели окружающей робота среды. При построении модели среды ( в частности, модели препятствий) существенно используется также информация от ультразвуковых датчиков ближнего и дальнего действия.
Методом автоматического распознавания телевизионных изображений посвящены работы [203-205], в которых рассматривается распознавание образов различной сложности как чисто электронными методами, так и оптическими методами обработки информации.
Первоначально задача автоматического распознавания О.
Решение проблемы автоматического распознавания образов существенно заиисит от результатов поиска с йоге мы диагностических признаков, достаточно хорошо описывающих свойства объекта диагностирования и обладающих достаточной помехозащищенностью.
На стадии автоматического распознавания изображений в системе протекают следующие процессы.
Чтобы решить проблему автоматического распознавания знаков, целесообразно создать электронные системы по образцу нейрональных. Человека от дигитальной ЭВМ отличает, в частности, то, что язык и мышление его, вероятно, нельзя описать по правилам формальной логики. Инхельдера, мыслительная деятельность человека в течение детских и юношеских лет развивается на основе нелогического противоборства с окружающим миром.
Для решения задачи автоматического распознавания образов используется статистический подход, так как распознаваемые объекты ( речевые сигналы) характеризуются случайной природой.
Другим подходом к автоматическому распознаванию образов является метод обучения машин. В статьях [123, 128] описаны примеры применения этого метода в химии.
В США разработкой вопросов автоматического распознавания образов занимаются около 20 крупнейших промышленных объединений; научно-исследовательские работы в этой области ведутся во многих университетах и институтах страны.
Критичными по отношению к гибкому автоматическому распознаванию речи, особенно для каждого случая опознавания естественной речи различных дикторов, являются вопросы артикуляционной фонетики. Однако, если даже будет реализовано полное фонетическое распознавание, значительные трудности, связанные с переходом от фонетических к лексическим ограничениям, все равно сохранятся.
В основе идеи синтеза систем автоматического распознавания лежат способы, с помощью которых описывают и разделяют классы образов.

КМ-2 характеризует способность программы к автоматическому распознаванию граничных признаков.
Эта система решает следующие задачи: автоматическое распознавание вида текущей технологической операции на буровой, проверка условий возникновения поглощений и флюидо-проявлений при работе циркуляционной системы буровой, проверка условий возникновения затяжек и посадок при СПО, коррекция показаний датчика перемещения, реализация тестового алгоритма измерения плотности на входе и выходе из скважины. По запросу от оператора измерительная информация выводится на табло индикации. Последние три задачи реализуются в режиме прерывания.
Аналогично, в свое время задачи автоматического распознавания и классификации считались центральной темой в исследованиях по ИИ, а сейчас - это самостоятельная научная дисциплина, причем большинство активно используемых методов распознавания, например статистические методы или потенциальные функции, довольно далеки от современных идей и принципов ИИ.
Схема подвесного. Таким образом, конвейерный транспорт с автоматическим распознаванием и адресованием деталей обладает рядом преимуществ. Во-вторых, применение микроЭВМ для управления конвейером позволяет оптимизировать распределение и адресацию грузов по производственным участкам ГАП. В-третьих, благодаря распознаванию деталей автоматически осуществляется их учет и обеспечивается возможность переключения программ, управляющих оборудованием ГАП, установленным на позициях с соответствующим адресом, в зависимости от того, к какому классу принадлежит транспортируемая деталь. В последнеее время в ГАП все шире начинают применяться подвесные манипуляторы тельфер-ного ( с перемещением по монорельсу) и портального типов. Эти транспортные манипуляторы, как и подвесные конвейеры, размещаются над технологическим оборудованием, что позволяет экономить производственные площади.
Основная трудность на пути прогресса в автоматическом распознавании речи связана с необходимостью автоматизации двух главнейших способностей человека-слухового восприятия речи и понимания смысла. Уровень наших знаний пока не позволяет с достаточной степенью универсальности определить машинные процедуры, способные дублировать поразительные способности человека. На всех уровнях речевого ввода существует много нерешенных проблем. В частности, возникает вопрос, какие приемлемые характеристики речи могут быть взяты за основу. Обычно для характеристики речи используются данные, показывающие распределение энергии сигнала по различным частотам в зависимости от времени.
Одной из частных задач анализа кардиосигналов является автоматическое распознавание полуволн. В настоящей статье анализируется возможность разделения полуволн баллистокардиограммы одинаковой полярности путем выделения временных интервалов их наиболее вероятного появления. Даны рекомендации к составлению алгоритма распознавания БКГ.
Отличительной чертой комплекса МПГИ является наличие блоков автоматического распознавания цвета, который существенно расширяет возможности устройств оптической обработки информации вообще. В частности, все устройства способны считывать кривые практически любого цвета при метрической сетке бумаги другого цветового тона, а также эффективно разделять пересекающиеся цветные линии. Возможна настройка на цвет, соответствующий конкретной записи. Кроме того, предприняты меры по сохранению работоспособности устройств при изменении в широких пределах ширины линий и плотности нанесения красителя.
Действия человека, в основном, направляются автоматическим распознаванием сигналов, которые запускают гибкие, построенные по иерархическому принципу и хранящиеся в памяти схемы действия. Более детерминированный процесс, ведущий к принятию или отторжению риска, рассматривается в другой статье.
В настоящее время интенсивно ведутся работы в области автоматического распознавания и взаимодействия ( диалога) человека с ЭВМ с помощью голоса. Работающие сейчас устройства ввода речевой информации способны распознавать до нескольких сотен слов.
Команда может содержать контрольную информацию, используемую для автоматического распознавания ошибок, появившихся при передаче команды в блок ввода чертежного автомата. При выявлении ошибки выполнение команды блокируется.
Специальные исследования ввода речи показывают, что при автоматическом распознавании речи существенные трудности возникают при переходе от отдельных слов к непрерывной речи, где в противоположность читаемому материалу границы слов не определены. Но, с другой стороны, проговариваемый материал содержит некоторые слоги или слова, которые имеют большую важность, более нагружены, чем другие.
В настоящее время интенсивно разрабатывается новое направление ЭВМ - автоматическое распознавание образов. Перед машиной ставятся требования принимать информацию и выдавать новую на обычном языке данной области знаний, без специального кодирования на язык ЭВМ. Винер, что все эти машины хороши постольку, поскольку хорош управляющий ими человек.
Возрастающий из года в год поток литературы, посвященной проблеме автоматического распознавания образов, не оставляет сомнений в чрезвычайной актуальности этой проблемы. Десятки организаций в Советском Союзе и более сорока крупнейших фирм и организаций за рубежом заняты разрешением теоретических аспектов этой проблемы и вопросами практической реализации устройств распознавания.
С другой стороны, если требуется отбраковка изделий по результатам автоматического распознавания индикаций, должно быть сужено множество подлежащих анализу типов индикаций и предельно конкретизирован и формализован критерий отбраковки, в противном случае теряются скорость работы и устойчивость работы алгоритма распознавания.

Добавим, что для химиков-аналитиков несомненный интерес должны представлять методы автоматического распознавания образов.
Наличие столь мощного инструмента может привести к ограничению или полному прекращению автоматического распознавания и обработки некоторых видов информации, представляемой в плоскостном виде. В частности, технологическая информация может полностью обрабатываться в линейно закодированном виде вплоть до момента вывода на печать для получения стандартной технологической документации; графическая же информация будет использоваться человеком только для осуществления контроля. Другими словами, системы распознавания образов и обработки изображений следует рассматривать как системы обработки информации, работающие с информацией любой природы и любых типов.
Внедрение средств, функционирование которых основано на принципах искусственного интеллекта и автоматического распознавания моделей, может стать ответом на поставленный выше вопрос: как работать с огромным количеством часто противоречащих данных. В случае поступления противоречивой информации компьютеру дается команда просчитать все индикаторы и затем выбрать из них ту комбинацию, которая является оптимальной для данных условий.
Во-первых, важно обеспечить программным управлением ввод задания и данных, их автоматическое распознавание, ведение проектного процесса, наглядное представление выходной информации по возможности на каждом этапе проектирования. В данном случае речь идет о функциональной полноте ПО.
Контроль работы всех внешних устройств осуществляет супервизор ввода - вывода, выполняющий автоматическое распознавание томов, автоматическую обработку прерываний, отключение и подключение устройств к системе, динамическую запись состояния устройств в момент сбоя или остановки системы и другие функции.
Первые две команды можно заменить одной: gd: detect с целью автоматического распознавания драйвера и установления режима максимального разрешения для данной машины.
Типичными функциями таких систем являются ввод документов, в частности, с помощью средств их автоматического распознавания; их атрибутирование; поиск нужных данных; поддержка групповой работы над документами; разграничение прав доступа к документам; подготовка отчетов; маршрутизация документов, учет их движения; контроль исполнения предписываемых документами действий; автоматическое уведомление соответствующих лиц о состоянии документов и содержащихся в них директив и рекомендаций; планирование работ, связанных с прохождением документов.
ИСОВК могут применяться как в клинической практике, так и в физиологических лабораториях с целью автоматического распознавания функционального состояния организма и определения степени изменений его в условиях различных экспериментальных воздействий.
Если каждой притягивающей точке соответствует какой-то записанный в память образ, такая система способна к автоматическому распознаванию образов. Для этого достаточно задать предъявляемый для распознавания образ в качестве начального условия и проследить за последующей временной эволюцией системы.
Классификация ПУ по быстродействию. Организация СВВ на логическом уровне решает следующие основные задачи: обеспечивает параллельную работу ПУ с процессором, автоматическое распознавание и реакцию на события, происходящие в ПУ; стандартизует программное управление вводом-выводом, упрощая реализацию СВВ с переменным составом ПУ; обеспечивает эффективную работу ЭВМ в основных режимах при существенно различных характеристиках отдельных ПУ.
Информационные системы оперативного врачебного контроля / ИСОВД / в общем случае предназначаются для непрерывного съема физиологической информации, автоматического распознавания функциональных состояний обследуемых лиц, индикации результатов диагностики и отдельных физиологических показателей, регистрации медико-биологических данных при появлении нарушений в деятельности организма и управления исполнительными устройствами для осуществления регуляции некоторых жизненных функций. Перечень задач, решаемых ИСОВК, может ограничиваться в зависимости от цели и условий проведения ОВК. Он определяется в каждом конкретном случае.
В 111 - м томе - Автоматические читающие устройства - освещены результаты исследований и разработок различных методов и устройств автоматического распознавания типографских и машинописных знаков. Особое внимание, при этом, здесь уделено читающим автоматам, позволяющим осуществлять автоматизацию ввода в ЭЦВМ больших массивов научно-технической, статистической и экономической информации.
На большинстве предприятий контроль эффективности использования оборудования осуществляется традиционными визуальными методами, однако уже имеется некоторый опыт создания и эксплуатации систем автоматического распознавания работы оборудования.
Схема системы масштабного телединамомет-рирования.
Однако автоматизироваЖые системы управления ( АСУ) нефтедобывающими предприятиями выдвигают задачу обработки с помощью ЭВМ всей нефтепромысловой информации и особенно динамометрической с целью автоматического распознавания образов-телединамограмм и с выявлением характера неисправности.
После того как построены модели, составляются таблицы отклонений, допустимых технологией, классифицируются неисправности по трудности распознавания, выявляются дефекты, не поддающиеся автоматическому распознаванию. На основе собранной информации формируется алгоритм диагностики неисправностей.
ЧИТАЮЩЕЕ УСТРОЙСТВО, ч и т а ю-щая машина ( reading device; dispositif do lecture; Lesekopf) - электронное устройство, предназначенное для автоматического распознавания и кодирования цифр, букв п слов печатного или написанного от руки текста с целью ввода получ. Эти операции ( при наличии в обращении во всем мире более 50 млрд. банковских чеков) требуют автоматич.
Сравнение двух тезаурусов. построенного вручную и построенного полуавтоматически ( по оси абсцисс - полнота, по оси ординат - точность. В настоящей работе описывается и оценивается ряд алгоритмов, предназначенных как для автоматического, так и для ручного построения словарей, в частности, рассматриваются методы автоматического распознавания общеупотребительных слов и методы группирования терминов, автоматические и полуавтоматические.
Основные особенности комплекса следующие: автоматизация всех технологических операций обработки; автоматизация передачи обрабатываемых деталей между технологическим оборудованием; отсутствие переналадки оборудования для обработки деталей четырех типоразмеров; автоматическое распознавание необходимых деталей и адресование их в зону загрузки для обработки на всех протяжных и агрегатных станках; высокая надежность и производительность из-за наличия накопителей между станками комплекса; несинхронная работа технологического оборудования; полное использование технологических возможностей и производительности технологического оборудования вследствие обеспечения его несинхронной работы и оптимального числа потоков на каждой операции.
Итак, из пожара на фабрике Kader можно извлечь следующие уроки: необходимо сосредоточить внимание на расположении и устройстве выходов, обучении по технике безопасности при пожаре, системах автоматического распознавания и тушения пожара, разделении вертикального и горизонтального пламени и конструктивной целостности здания.
 
Loading
на заглавную 10 самыхСловариО сайтеОбратная связь к началу страницы

© 2008 - 2014
словарь online
словарь
одноклассники
XHTML | CSS
Лицензиар ngpedia.ru
1.8.11