1、国际模式识别与信息处理会议(PRIP)及BoneSplit工具介绍

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国际模式识别与信息处理会议(PRIP)及BoneSplit工具介绍

1. PRIP会议概述

国际模式识别与信息处理会议(PRIP)始于1991年的明斯克。在前苏联时期,白俄罗斯在模式识别和图像处理领域的研究十分活跃且成果丰硕。因此,苏联模式识别协会决定组织第一届全联盟“模式识别与图像分析”会议,白俄罗斯科学家获得了会议主办权。该会议于1991年10月在明斯克举行,有200多名研究人员参加。

1992年12月苏联解体后,白俄罗斯图像分析与识别协会(BAIAR)成立。1993年3月,国际模式识别协会(IAPR)正式认可BAIAR为白俄罗斯的国家代表。BAIAR管理层决定举办第二届模式识别和图像处理领域的会议,并制定了PRIP会议的目标:“在模式识别和图像分析领域建立白俄罗斯研究人员与国际社会的合作”。此后,该会议每两年举办一次,2016年的会议是该系列的第13届。

如今,PRIP会议广为人知且备受认可。计算机视觉和模式识别的主要网站上都有关于PRIP的信息,会议论文集也被全球主要的出版物数据库INSPEC引用。2001年,BAIAR决定将英语作为会议的唯一语言。PRIP与其他科研机构合作举办,2016年的PRIP会议和以往一样,得到了IAPR的支持。

2016年的PRIP会议共收到来自15个国家(132位作者)的72篇论文投稿。所有投稿都由程序委员会成员和另外两名审稿人共同评审,最终49篇论文入选2016年的科学议程。会议分为全体会议和常规会议两类。在全体会议上,有六位特邀演讲者进行了报告,其中包括IAPR主席Ingela Nystrom(瑞典)。所有会议均为单轨进行,每次报告后参与者都有足够的时间进行热烈讨论。会议组织者会定期出版PRIP会议的论文集,今年,在最

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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