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1)  ship identification
船舶识别
2)  ship identification scheme
船舶识别系统
3)  AIS
船舶自动识别系统
1.
Now the traditional investigation methods are showing their more disadvantages with the birth and development of AIS.
随着船舶自动识别系统(AIS)的诞生和完善,传统交通观测方法的弊端暴露无遗。
2.
After introducing composing, function and technique characteristics of AIS, the paper analyzed the relations and interaction between AIS and advanced navigation techniques such as GPS,ECDIS,RADAR.
在介绍船舶自动识别系统组成、功能及技术特点的基础上,详细分析了船舶自动识别系统与现代先进的航海技术的关系及其相互作用,从船舶避碰和航运信息化建设等方面分析论述了船舶自动识别系统对未来航海的影响。
3.
The frame of AIS communication system and the configuration of Z85C30 serial communication controller are introduced in the paper.
介绍了船舶自动识别系统AIS(Automatic Identification System)通信协议的帧结构和Z85C30串行通信控制器的内部结构和基本功能。
4)  Ship's Radar Target Recognition
船舶雷达目标识别
5)  automatic identification system
船舶自动识别系统
1.
Research and Design of Device Drivers in Automatic Identification System;
船舶自动识别系统(AIS)下的驱动程序研究与设计
2.
Based on investigation of the communication techniques applied in automatic identification system(AIS),the feasibility of the system s architecture is analyzed,(along) with the effective coverage area and the largest number of vessels in the system.
针对舟山港务管理局对港内船舶识别与动态跟踪的需求,在分析研究船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的通信技术、总体结构的可行性、覆盖范围和所能容纳的最大船舶数量的基础上,设计并组建以船舶自动识别系统船站作为岸基站的海事信息监测系统。
3.
Automatic Identification System(AIS) is one kind may transmit the great information content, surmount an obstacle, the anti- weather influence, has between the ship -shore, the ship - ship the information networking ability and the short distance target indication global ship carries the automatic diagnosis system.
船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是一种可以传输大信息量、跨越障碍、抗天气影响、具有船—岸、船—船间信息联网的能力和近距离目标显示的全球船载自动识别系统。
6)  ship earth station identification
船舶地球站识别码
补充资料:"泛魔"识别模型
      一种以特征分析为基础的图像识别系统。1959年B.塞尔弗里吉把特征觉察原理应用于图像识别的过程,提出了"泛魔"识别模型。这个模型把图像识别过程分为不同的层次,每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。塞尔弗里吉把每种特征分析机制形像地称作一种"小魔鬼",由于有许许多多这样的机制在起作用,因此叫做"泛魔"识别模型。这一模型的特点在于它的层次的划分。
  
  "泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼",它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中,每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如,在识别英文字母时,每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量,如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角,不连续曲线和连续曲线等;再由"认知鬼"接受特征鬼的反应,每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊",发现的特征越多,"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小,选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
  
  例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线,一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应,但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征(斜线)与其不符合;D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征(斜线、直角)与其不符合;只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征,所以R鬼的叫喊声最大,因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
  
  "泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨,不致混淆;对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习,如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征;它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
  

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参考词条