基于hmm的道路匹配

基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序发展前景随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足汽车增长速度过快公共交通日趋萎缩交通设施条件不足缺乏整体发展战略交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复

基于HALCON的模板匹配方法总结

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

从零开始搭建FAQ引擎--基于ES的字面匹配

基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM，让聊天机器人实现完美回复 |

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,

转载：基于HALCON的模板匹配方法总结

转载链接: http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

Halcon编程-基于形状特征的模板匹配

halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配,号称可以快速进行柔性模板匹配,能够非常方便的用于缺陷检测.目标定位.下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配. 为了在右图中,定位图中的三个带旋转箭头的圆圈.注意存在,位置.旋转和尺度变化. 上halcon程序 * This example program shows how to find scaled and rotated shape models. dev_update_pc ('off') dev_update_window

基于HALCON的模板匹配方法总结（转）

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主

基于机器学习的web异常检测——基于HMM的状态序列建模，将原始数据转化为状态机表示，然后求解概率判断异常与否

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的

基于OpenCV的双目视觉匹配测距系统

刚读研究生的时候,自己导师研究的方向是双目视觉,于是让自己研究OpenCV,折腾了几个月,算法上没啥突破,不过工程上还是折腾出了一个能用的小玩意,基于OpenCV实现了相机的标定.双目视觉图片的矫正.匹配.转化为视差图后简单用线性拟合做了一个测距小程序,虽然不能说做得很完美,像一个成熟的软件,但至少思路实现了,路走通了,算是自己入门编程后有所收获的第一个小作品. 软件没啥技术含量,现在工作了,也不折腾了,有兴趣的童鞋可以拿来作为反面教材参考参考^_^. 开源地址:https://github.c

自制基于HMM的中文分词器

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

es 基于match_phrase的模糊匹配原理及使用

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),

自制基于HMM的python中文分词器

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

业务逻辑:完成基于CRM地址完全匹配的自动分单业务逻辑

思路: 后台系统的业务接口服务处理接收到的数据并使用Webservice技术来远程调用CRM系统的业务接口服务来进行定区的查询操作,随后从该定区中匹配一个快递员来分配工单并发送短信通知取件操作步骤: 在后台系统的业务接口服务方法中获取订单参对象中的客户ID属性值如果不为空则通过使用CRM系统的客户端来根据客户ID查询客户记录中的定区ID 否则就根据寄件人详细地址来查询CRM系统中的客户记录中的定区ID 在CRM系统的服务接口中提供了新的方法后得给后台系统重新生成客户端根据定区ID查询出定区

基于Vuejs的搜索匹配功能

最近一直在看vue,查了很多资料,看了很多文档和博客,大概半知半解了,然后利用所理解的知识写了一个简单的搜索匹配功能. 大概长这个样子: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Vue测试2</title> <script type="text/javascript" src="js/vue.mi

基于URL的正则匹配

第一种的方式使用( <li><a target="_blank" href="/CC/detail/?nid={{ k}}">{{ row.name }}</a></li> ) url(r'^detail/', views.detail), http://127.0.0.1:8000/CC/detail/?nid=3 def detail(request): print '2222222222222',request.

django基于正则的url匹配

url.py views.py index.html detail.html 访问:

基于vue实现模糊匹配（这里以邮箱模糊匹配为例，其他的模糊匹配都可以类比）

html部分(主要部分): js: data: methods: 效果图:

基于SVM的道路简单分割

折腾了几天了,这个看似简单的东西,怎么做起来那么费劲啊? 任重而道远,光玩,光去幻想,是什么也做不出来的,要一点一点儿大量时间与精力的投入,才能出结果的. (点击下图,可选择原图观看,清晰的效果) 2015-1-3, 来自csdn的迁移

浅谈分词算法（3）基于字的分词方法（HMM）

目录前言目录隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词两个假设 Viterbi算法代码实现实现效果完整代码参考文献前言在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

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