导读:本文包含了地址识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模糊地址识别,文本相似度计算,最小编辑距离法,支持向量机
地址识别论文文献综述
金鹏,杨菁,王宗伟,刘鲲鹏,卜晓阳[1]（2019）在《一种基于最小距离编辑法的模糊地址识别模型》一文中研究指出由于受到客户方言及语言习惯因素影响,加之客户服务中心客服坐席手工记录客户地址的形式不统一,难以实现精确筛选细化到小区、村庄级别的相近地址,支撑定位客户反映的频繁停电等问题。该文提出了一种地址模糊匹配模型,根据地址信息的文本和拼音形式,利用最小编辑距离算法量化非结构化客户地址间的偏差程度。进一步应用支持向量机分类技术,结合地址文本信息和拼音信息的编辑距离计算结果,实现对相近地址的有效识别。试验结果表明,该方法可以克服谐音字对地址识别的影响,具有计算速度快且识别能力强的优势,能够支撑筛选频繁停电地址等场景应用。另外,通过网格搜索法的应用,实现了支持向量机分类器主要参数的优化,提升了模糊地址匹配的精度。(本文来源于《电力大数据》期刊2019年10期）
曾志鸿,刘军[2]（2019）在《基于HALCON的快递地址信息识别研究》一文中研究指出针对物流公司利用人工分拣快递效率低下的问题,提出了基于机器视觉技术的识别快递地址的方法。该方法主要通过机器视觉软件HALCON实现,阐述了HALCON形态学分析和分析处理图像、特征提取的具体过程,最后训练一个用于识别快递信息地址的分类器。研究表明,该方法能快速准确地识别出快递包裹的地址信息,具有更高的分拣准确度和稳定性,实现了预期目标。(本文来源于《机电信息》期刊2019年17期）
卫宏利[3]（2019）在《射频识别传感器网络的IPv6地址自动配置方案研究》一文中研究指出射频识别网络和无线传感网络作为物联网感知层的重要组成部分已经应用在我们生活中的多个领域,将两种技术融合形成射频识别传感器网络引起越来越多的研究者关注。随着技术的不断进步,终端设备日益增多,IPv4的地址池已经日渐匮乏,很难再满足物联网感知层对网络地址的庞大需求,本文主要着眼于物联网感知层与下一代互联网IPv6的融合,重点研究射频识别传感器网络这一新领域以及这些节点的IPv6地址自动配置问题。主要的研究工作如下:(1)射频识别传感器网络研究。对已有的射频识别传感器网络架构进行分析比较,提出一种可快速部署的支持IPv6通信的射频识别传感器网络的网络架构。主要是通过对节点的改造,使得传感器节点可以和阅读器节点直接进行通信,这样很好的解决了已有结构干扰较大以及硬件浪费的问题,无线自组织的方式使得节点可以快速大量的部署。(2)IPv6地址自动配置算法研究。针对本文提出的射频识别传感器网络的网络架构,设计一种IPv6地址自动配置算法。分析本文提出的网络架构分簇多跳的结构特点,结合IPv6的地址格式以及现有的无线传感器网络地址自动配置协议,本文对IPv6地址格式进行重定义,对相关数据包进行设计,详细介绍了新节点的IPv6地址自动配置流程,该算法将代理节点自上而下的广播机制和新节点自下而上的地址配置请求机制相结合,避免了新节点等待时间过久或者包洪泛的问题,节点的IPv6地址由相应的代理节点分层进行有状态的地址分配避免了节点地址冲突检测环节降低了地址配置能耗,多个节点进行地址配置提高地址分配的效率。最后讨论了节点可能出现的失效、故障移动等特殊情况处理机制。(3)在OPNET Modeler 15.4的仿真环境下对本文提出的IPv6地址配置方案以及Strong DAD进行仿真,仿真结果表明该方案的可行性和优越性。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-06-02）
钟新宇,邹芳,陈燕虹,胡文杰,陈敬炜[4]（2019）在《MAC地址门票识别技术的票务系统解决方案》一文中研究指出本文研究出了一套MAC地址识别算法。该识别技术不仅解决了现阶段存在的排队难、取票难的问题,而且其具有构建成本低、安全性高等优点。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年07期）
李晓林,张懿,李霖[5]（2019）在《基于地址语义理解的中文地址识别方法》一文中研究指出互联网中中文地址文本蕴含着丰富的空间位置信息,为了更加有效地获取文本中的地址位置信息,提出一种基于地址语义理解的地址位置信息识别方法。通过对训练语料进行词频统计,制定地址要素特征字集合和字转移概率,构造特征字转移概率矩阵,并结合字符串最大联合概率算法,设计了一种不依赖地名词典和词性标注的地址识别方法。实验结果表明,该方法对地址要素特征字突出且存在歧义的中文地址的完全匹配率为76.85%,识别准确率为93.11%。最后,与机械匹配算法和基于经验构造转移概率矩阵的方法进行对比实验,实验结果表明了该方法的可用性和有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年03期）
吴敏[6]（2018）在《基于大规模数据的企业地址识别系统》一文中研究指出改革开放以来,中国大力发展经济,加上近年的商事制度改革,国内中小企业的创业成本大大降低。之前企业注册、变更需要在国家工商总办处理,现在简化为在企业所在的相关行政单位即可办理。2017年的一季度全国的企业登记数量为125.5万户,平均日登记数为1.4万户。在同年3月底,全国各类注册企业达到8935.7万户。面对增涨如此迅猛的企业数量,其合法性和规范性却难以得到保障,需要相关部门实时进行监管。工商局等相关部门持有大量的企业注册信息,其中企业地址是最关键的信息之一。通过对比企业工商注册地址是否为日常真实运营地址,是最有效的方案之一。地址是与人们日常生活息息相关的一种地理位置信息描述,但是由于历史、区域、风俗等因素,很多地址信息无法进行直接的对比处理。通过地址匹配技术能有效的完成地址信息描述和对比。本文详细描述分库分表、大数据处理、自然语言处理技术,并对中文地址特征进行归纳分析。根据已有公司名称,通过大数据爬虫从网络上获取公司可能运营地址,并与原有工商注册地址通过分库分表存入数据存储保存。面对千万级的企业信息,通过Flume、Kafka、Spark Streaming搭建的大数据实时流计算系统,对原有地址和爬虫地址做一个匹配处理。匹配模块由基于词典匹配的行政区划,和基于NPL词向量匹配的非行政区划两部分组成。整个系统搭建对各个功能模块进行解耦,便于系统迭代和管理。并最终通过在企业黄页网站爬取的大量企业信息作为数据集,进行系统稳定性、高效性、匹配准确性的实验,并给出结果分析。(本文来源于《厦门大学》期刊2018-06-30）
朱贺[7]（2018）在《基于机器视觉的快递单地址自动识别研究》一文中研究指出随着快递公司内部信息化成型,快递单据正处于普通单据过渡到电子面单的阶段。目前国内大多数中小型快递公司分拣中心的标准化、信息化程度低,依然靠人工录入地址信息,为全面实现自动化分拣带来了阻碍。本文从系统硬件和软件两个角度出发,分别对两种类型快递单地址信息的自动识别进行了研究,为快递单地址信息统一化管理及分拣业务优化提供有利支撑。本文首先依据奈奎斯特定理分析得出了快递单地址文字和条形码识别所需的图像采样精度为0.065mm。依据该精度需求,搭建了一套基于液态变焦镜头的机器视觉自动识别硬件系统,实现了对高度范围1500mm的快递单的图像采集。经测试,硬件系统完整处理一个包裹所需时间为1.1s,像面误差率在±1.0%以内,重复稳定性较好且图像质量满足系统要求。上位机获取到图像信息后,系统软件对快递单地址信息区域进行定位、提取,再分别区域的地址信息进行识别。对于普通单据,通过一种基于地址库和BP神经网络结合的方法实现了手写地址文字的识别。对于电子面单,通过计算黑白条宽度的方法实现了条形码识别。测试结果表明,本文研究的快递单地址自动识别系统对普通单据的识别率为92.7%;电子面单的识别率可达到99.4%。(本文来源于《长春理工大学》期刊2018-06-01）
韦箫华[8]（2018）在《面向移动终端的手写中文地址识别研究》一文中研究指出手写中文地址识别在许多领域中有迫切的应用需求,比如在物流快递行业,该技术在物流运单的自动化信息录入、快递包裹的自动化分拣等方面有广阔的应用前景。研究人员针对中文字符切分、中文单字识别、中文字符串识别、后处理优化等关键技术问题开展了长期研究,并取得良好进展。然而,由于手写中文地址的书写风格千变万化、书写环境毫无约束、地址格式缺乏规范,手写中文地址识别技术依然是个难题,面临巨大挑战,也一直是计算机视觉与模式识别领域重要的研究课题之一。移动终端设备近年来的发展极其迅猛,已经普及到人们的日常生活当中。这些设备集成具有强大处理能力的硬件以及众多实用的应用软件,不仅改善了人们的生活,同时还促进了其它相关领域的快速发展,也为模式识别相关技术在移动终端上的应用创造了有利条件,比如指纹识别、身份证识别、人脸识别和二维条码识别等已经在移动终端上广泛应用,面向移动终端的手写中文地址识别技术也有其实际应用需求。为此,本文针对面向移动终端设备的手写中文地址识别技术,分别从如何构建一个识别率高且占用存储空间小的MQDF手写中文字符分类器,以及对非规范格式的手写中文地址进行有效识别这两大问题进行深入研究。在MQDF手写中文字符分类器的存储空间问题上,利用稀疏编码和矢量量化技术,降低MQDF分类器参数的存储空间,以适应移动终端对分类器存储空间的约束;在手写中文地址识别的问题上,研究基于词级树的手写中文地址识别方法,并将非规范格式书写的中文地址映射到规范格式的中文地址当中,解决非规范格式手写中文地址识别的难题。本文主要贡献和创新成果包括:1.提出利用稀疏编码降低MQDF分类器存储空间的方法。尝试两种不同的稀疏编码方法构建简洁的MQDF分类器,一种是基于最大似然估计的方法,另一种是基于K-SVD的方法。在理论上证明了稀疏编码方法在降低MQDF分类器存储空间方面的可行性,并通过实验验证了其有效性。2.提出稀疏编码与矢量量化技术相结合降低MQDF分类器存储空间的方法。在基于稀疏编码构建简洁MQDF分类器基础上,采用矢量量化技术对稀疏编码作进一步压缩。此方法充分利用稀疏编码技术和矢量量化技术的优点,可在分类器识别精度损失极小的情况下,构建更为简洁的MQDF分类器。实验验证了该方法的有效性。3.提出基于词级树的手写中文地址识别方法。在字符串分割-识别的基础架构上,以词级树作为规范格式中文地址的存储结构,结合字符索引表以及地址词识别的方法,设计相应的启发式算法和求解方案,最终将非规范格式书写的中文地址映射到规范格式的中文地址当中。实验表明,基于词级树的手写中文地址识别方法不仅较好地提高了规范格式书写的中文地址识别的鲁棒性,同时还能对非规范格式书写的中文地址进行有效的识别。4.实现面向移动终端的手写中文地址识别系统。集成本文所提出的基于稀疏编码和矢量量化技术的简洁MQDF分类器、基于词级树的手写中文地址识别方法,在智能手机终端上实现了一个手写中文地址识别系统。针对实际邮件手写中文地址识别进行实验测试,取得了良好效果。(本文来源于《华东师范大学》期刊2018-05-26）
杜中波[9]（2017）在《网页文本地名地址信息识别与萃取方法研究》一文中研究指出随着网络、云计算、物联网等信息技术的飞速发展,人类社会正以未有的速度阔步迈进“网络大数据”时代,特别网络自媒体信息的爆炸性增长,其包含的海量信息已经成为GIS领域重要的数据源。互联网作为现代社会最重要的信息发布、传播和交流的载体,蕴含着丰富的地理空间信息,已成为传统地理信息采集方式的有效补充。由于网络信息多样性、随意性、交互性等特点使得这些信息难以自动识别萃取,无法转换为GIS工具的数据源作进一步统计和分析,因此完成对网络信息中包含的地理空间信息的识别与萃取对有效利用“互联网大数据”至关重要。网络信息常以文本的形式展现,有效识别与萃取网络文本信息中的以地名地址形式出现的地理空间信息是有效的解决方式。网络文本信息中地名地址识别是指对文本信息进行语义分析,发现其中包含的规范的、不规范的地名地址信息。网络文本信息中地名地址萃取是指利用地名地址的以数学形式表示的属性值,实现准确萃取目标地名地址。本研究在分析了网络信息以及网络信息中地名地址特点的基础上,采用了一种基于“地名地址基因库”的网络文本地名地址识别与萃取方法,其研究结果如下:(1)网络文本信息中地名地址识别方法。定义了地名地址基因,采用地名地址由地名地址基因组成,构建了面向某区域的地名地址基因库。改进了中文分词算法,以“地名地址基因库”为词典,识别网页信息中的地名地址基因。按照基因相邻规则组合基因来还原了网页信息中的地名地址串,以达到地名地址识别的目的。(2)网络文本信息中地名地址萃取方法。本研究尝试用数学方式解释地名地址固有的属性,依据地名地址事件属性、所在文本位置、字符长度以及词频信息,生成萃取规则树,并计算地名地址的萃取权重,依据萃取权重值实现精确萃取目标地名地址的目的。(3)实验证明本研究方法切实可行,有较好的效率和准确率,研究成果已经应用到“北京市西城区地理空间政务数据挖掘、分析及展示技术研究”项目中,实现了对网络信息实时获取并在WEB前端直观展现。(本文来源于《山东科技大学》期刊2017-05-01）
朱壹飞[10]（2017）在《OCR名片地址识别后处理系统的设计与实现》一文中研究指出OCR(Optical Character Recognition)光学字符识别技术,利用光学技术将纸质文字资料转化为电子文字信息。这在当今这个信息时代,给人们提供了一种快捷、高效的方式进行文字输入,很快就得到大家的广泛使用。随着Android手机平台的普及和信息化进程的快速推进,OCR名片识别结合Android设备在智能电子商务管理中得到不断的应用和普及。然而,在OCR识别的过程中,除了文字和图像本身结构复杂多变,图像的清晰度还因设备图像采集的性能异化导致采集的结果有高有底,识别率受到了一定程度影响。一般地址信息包含了行政区域划分地名和具体的大厦、道路、楼层、房号等名称。结合大量实际名片地址分析发现,实际的名片地址信息存在一些地址信息描述不完整,如“梅列区徐碧一村3幢107店”,而完整地址为“福建省叁明市梅列区徐碧一村3幢107店”,不利于智能化管理和应用。针对以上问题,本论文研究OCR名片地址后处理系统,旨在提高OCR地址识别率的同时提供更规范的名片地址信息,便于名片更加智能化的管理和应用。本文设计的OCR后处理系统基于Android平台,通过手机摄像头拍摄的方式采集纸质的名片,通过JNI接口技术与Android NDK编程结合进行OCR识别以及后处理,最终提供更加准确完善的地址信息。整个系统分叁个部分:①图片采集过程,系统使用Android手机相机拍照采集名片图片;②OCR名片地址识别过程,这里的OCR引擎由本人所在公司提供,系统通过JNI技术集成OCR引擎并完成识别;③最后一部分就是对OCR识别结果进行后处理操作,这一步也是本文的重点内容,后处理过程主要分叁个步骤:首先对引擎初步识别地址进行分词处理,采用基于字典的最大正向模糊匹配分词算法;其次对字典中匹配到的地址信息进行数据库查询,并根据地址构成规则查询关联的地址信息;最后综合数据库查询到的相关地址信息和OCR识别的候选字段表,结合地址构成规则,采用基于编辑距离的相似度算法对原字符串进行校错处理并筛选最合理结果。将后处理结果返回给UI层进行展示。实验结果表明,该系统不仅提高了OCR识别结果的正确率,而且智能的对地址信息自身进行了完善,从而得到更加有效的名片地址信息。实验表明,后处理系统对地址纠错有一定提高,而完善率则有比较明显的效果。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-01-18）
地址识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对物流公司利用人工分拣快递效率低下的问题,提出了基于机器视觉技术的识别快递地址的方法。该方法主要通过机器视觉软件HALCON实现,阐述了HALCON形态学分析和分析处理图像、特征提取的具体过程,最后训练一个用于识别快递信息地址的分类器。研究表明,该方法能快速准确地识别出快递包裹的地址信息,具有更高的分拣准确度和稳定性,实现了预期目标。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地址识别论文参考文献
[1].金鹏,杨菁,王宗伟,刘鲲鹏,卜晓阳.一种基于最小距离编辑法的模糊地址识别模型[J].电力大数据.2019
[2].曾志鸿,刘军.基于HALCON的快递地址信息识别研究[J].机电信息.2019
[3].卫宏利.射频识别传感器网络的IPv6地址自动配置方案研究[D].新疆大学.2019
[4].钟新宇,邹芳,陈燕虹,胡文杰,陈敬炜.MAC地址门票识别技术的票务系统解决方案[J].电子技术与软件工程.2019
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[6].吴敏.基于大规模数据的企业地址识别系统[D].厦门大学.2018
[7].朱贺.基于机器视觉的快递单地址自动识别研究[D].长春理工大学.2018
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[9].杜中波.网页文本地名地址信息识别与萃取方法研究[D].山东科技大学.2017
[10].朱壹飞.OCR名片地址识别后处理系统的设计与实现[D].上海交通大学.2017