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J-GLOBAL ID：201702222448776677   整理番号：17A1931845

最適化アリコロニーアルゴリズムに基づくレール輪郭認識【JST・京大機械翻訳】

Rail Profile Identification Based on Optimized Ant Colony Algorithm

著者 (4件)： Kuang Wenzhen (蘭州交通大学自動化与電气工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Chang Feng (蘭州交通大学光電技術与智能控制教育部重点実験室,甘粛蘭州,730070) ,  Xu Li (蘭州交通大学自動化与電气工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Li Jiying (蘭州交通大学電子与信息工程学院,甘粛蘭州,730070)
資料名： Zhongguo Tiedao Kexue  (Zhongguo Tiedao Kexue)
巻： 38  号： 4  ページ： 8-14  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1483A  ISSN： 1001-4632  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のアリコロニーアルゴリズムにおける軌道画像認識における既存の問題を解決するために,アリコロニーアルゴリズムを4つの観点から最適化した。初期化プロセスを最適化した。一次元ロジスティックカオスシーケンスの非線形反復方程式を用いて,初期の分布をより均一にすることによって,多くの無関係な演算を避けることができた。探索プロセスを最適化した。ランダム探索戦略を用いて,画像の灰色勾配値に従って閾値を自動的に設定し,画像の中のエッジの画素点を決定し,次に,領域探索モデルを確立して,正確な探索と描画を行った。探索ステップサイズを最適化した。探索の初期段階において,大規模ランダム探索戦略を用いて,端部の画素点を認識し,次に,小さいステップサイズ探索戦略を用いて,正確に認識し,そして,探索時間およびアルゴリズムの収束時間を減少させた,そして,それは,正確に認識することができた。フェロモン更新戦略を最適化した。1回の探索を完了し,自動的に設定されたフェロモンの最大,最小濃度値によりフェロモンを更新し,局所最適に陥ることを防ぐ.実際に収集した直線と曲線上のレール画像に対して、Cannyエッジ検出演算子、伝統的なアルゴリズムと最適化アルゴリズムを用いて、レール輪郭識別の比較実験を行った。最適化アルゴリズムには,より良いロバスト性と認識効率がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  フェロモン ,  *レール ,  画像 ,  比較試験 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  画素 ,  エッジ検出 ,  画像認識
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  探索戦略 ,  ステップサイズ ,  ランダム探索 ,  *アントアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Ant colony algorithm ,  Rail identification ,  Edge detection ,  Chaos vector ,  Search strategy ,  Pheromone

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  アリコロニーアルゴリズム ,  レール ,  輪郭