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他们走出控制室。
到达建筑空间。
到处找启动钥匙,一个一个房间找,利用电子探索仪,检测无线信号,找出启动钥匙大致位置。
当到达那个房间。
房间发出轰隆隆的声音,原来各个房间在发生移动,移动到不同的楼层,不同的位置。
任黎说:“白找了。
又要重新找。
这房间怎么还自动移动呢?”
奇炼梁说:“这是设定的按照某种方式移动,怕其他人找到钥匙。
钥匙又必须放在这个筑车中。”
任黎说:“是按照什么方式移动房间的呢?应该有什么规律。”
在图书馆旁,有个摄像头,他们在这里曾经翻阅过一些书籍。
例如有本建筑规范,翻开还放在书桌。
筑车移动房间的顺序是从房间号1到21,27,26,25号房间。
这有什么规律?
奇炼梁说:“难道是通过摄像头扫描某些书籍,从里面提取数字,按照数字为排序表格,作为房间移动规律?”
“这摄像头能识别字符,像人眼一样?”
“你还不知道吧,这是图像识别技术。
图像识别是人工智能的一个重要领域。
为了模拟人类识别图像的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。
例如神经网络模型。
这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的已经训练的模式,或者模板。
当前的触觉如果能与大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。
例如有一个字母x,如果在脑中有个x模板,字母x的大小、方位、形状都与这个x模板完全一致,字母x就被识别了。
这个模型简单明了,也容易得到实际应用。
模板匹配模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像,也能识别与模板不完全一致的图像。
人们不仅能识别某一个具体的字母x,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母x。
同时,人能识别的图像是大量的,神经网络模板是需要大量不同类和同类图像进行训练的,每个类别的图像要写上标签,标注这是哪个字母。
然后在测试的时候,将某个字符的图像输入到系统,系统能够根据已经训练好的网络,识别这是哪个字符。”
“图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。
每个图像都有它的特征。
对图像识别时眼动的研究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方的信息量最大。
将指纹放大,分叉处和弯曲处的特征各不相同,这样指纹识别机才能识别指纹,认出这是哪个人。”
戴召说:“这个筑车里门口房间里有打印机,电脑,投影仪,像是办公建筑。”
翻开建筑规范,书里写道,办公室门洞口宽度不应小于1.00m,高度不应小于2.10m……办公室的净高应满足:一类办公建筑不应低于2.70m;二类办公建筑不应低于2.60m;三类办公建筑不应低于2.50m。
建筑规范是由政府授权机构所提出的建筑物安全、质量、功能等方面的最低要求,这些要求以文件的方式存在就形成了建筑规范,如防火规范、建筑空间规范、建筑模数标准等。
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