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字符结构知识在车牌识别中的应用

2022-05-27 23:11:12 收藏本文下载本文

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字符结构知识在车牌识别中的应用

篇1：字符结构知识在车牌识别中的应用

字符结构知识在车牌识别中的应用

摘要：提出了一种完全基于结构知识的字符识别方法。该方法以字符的结构特点和笔画类型、数据及位置作为识别特片生成判定时，再利用判定树对汽车牌照中的字母和数字进行分类识别。

关键词：车牌号码字符结构判定树字符识别

汽车牌照识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有汽车牌照的图像进行分析处理，从而确定汽车牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。从不同车牌图像中分割出的字符图像各式各样，尺寸变化范围大，增加了识别的难度。尽管可以采用图像变换方法将分割出的所有字符图像归一化为相同尺寸，但归一化过程又不可避免地丢失有用的字符信息，造成图像失真，无助于提高识别准确率，并且浪费时间，降低了识别速度。

本文通过分析汽车牌照的特点，提出了一种利用字符的笔画特征和结构知识对汽车牌照中的字母和数字进行识别的方法。试验表明，该方法识别速度快、准确率高，不受字符图像大小影响，适应性强。

1 车牌字符结构和识别

中国大陆汽车牌照中使用的字符包括59个汉字、25个英文字母(字母I不用)和10个阿拉伯数字三种类型共94个，且都是印刷体，结构固定、笔画规范。图1是车牌号码中使用的全部字母和数字的图像。这些字符的结构在水平方向有三种类型：左右对称、左大右小、左小右大。在竖直方向同样有三种结构，即上下对称、上大下小、上小下大。如车牌号码中使用的数字“8”，就属于左右对称且上下对称。

从图1可以看出，全部字母和数字的笔画共有两大类：直笔画和弧笔画。直笔画又可分为横笔画、竖笔画、左斜笔画(相当于汉字笔画中的“撇”)和右斜笔画(相当于汉字笔画中的“捺”)。弧笔画是一条曲线段，本文将其分为两类：开弧笔画和闭弧笔画。所谓开弧笔画，指该弧笔画没有形成封闭环，如字母“C”。而闭弧笔画则形成一个封闭的环，如数字“0”。

(本网网收集整理)

根据字符图像的这一特点，本文采用下述方法对字母和数字进行逐级分类，形成一棵识别判定树，每个字符就是一个叶子：

(1)首先在待识别的字符图像中搜索封闭环的数量和位置。

(2)根据搜索到封闭环的结果判断字符所在的类封闭环字符类、双封闭环字符类、无封闭环字符类。 (3)针对每一类分别进行处理。

(4)双封闭环字符只有“8”和“B”，因此只要抽取竖笔画即可区分出这两个字符。“B”的左半部分有一长竖，而“8”没有。

(5)单封闭环的字符有“A”、“D”、“O”、“P”、“Q”、“R”、“0”、“4”、“6”和“9”。根据封闭环的位置将这些字符分成三类：封闭环在上部；封闭环在下部和封闭环在中间，然后再根据结构特点和抽取的笔画特征进行识别。

．封闭环在上部的字符有“P”、“R”和“9”。如果待识别字符图像上半部分有一个封闭环，则从左半部分抽取竖笔画；若左侧部分没有竖笔画，则该字符为“9”；若在左半部分抽取到竖笔画，继续抽取右斜笔画；抽取到右斜笔画，该字符为“R”；否则为“P”。

．封闭环在下部的字符有“A”、“4”和“6”。如果待识别字符图像下半部分有一个封闭环，则从右半部分抽取竖笔画；若右侧部分有竖笔画，则该字符为“4”；若在右半部分没有抽取到竖笔画，继续抽取横笔画；抽取到横笔画，该字符为“A”；否则为“6”。

．封闭环在中间的字符有“D”、“O”、“Q”和“0”。实际应用中，“O”和“0”的图像完全相同，可以作为同一个字符处理。如果待识别字符图像中间有一个封闭环，则首先利用上下对称特点判断是否为“Q”；若上下对称，则为“0”(“O”)或“D”；然后按照左右对称特征区分字符“0”和“D”。

(6)无封闭环的字符有“C”、“E”、“F”、“C”、“H”、“J”、“K”、“L”、“M”、“N”、“S”、“T”、“U”、“V”、“W”、“X”、

“Y”、“Z”、“l”、“2”、“3”、“5”和“7”，通过抽取笔画对这些字符进行识别，具体步骤如下：

・抽取横笔画和竖笔画。

・若待识别字符图像没有横笔画和竖笔画，则该字符为“S”、“V”或“X”。

・若待识别字符图像只有横笔画而没有竖笔画，则该字符为“2”、“3”、“7”或“Z”。

・若待识别字符图像只有竖笔画而没有横笔画，则该字符为“1”、“C”、“J”、“K”、“M”、“N”、“U”、“W''或”Y“。

・待识别字符图像既有横笔画又有竖笔画的字符为”5“、”E“、”F“、”C“、”H“、”l“或”T“。

．”S“、”V“和”X“的识别。抽取左斜笔画和右斜笔画，”S“没有这两种笔画，从而可识别出”S“。”X“的两条斜笔画交点位于字符图像的中间位置，而”V“的两条斜笔画相交于字符图像的下部，以此识别”X“和”V“。

・识别2”、“3”、“7”和“Z”。这四个字符中只有“Z”有两条横笔画，从而可以此识别出“Z”。“3”和“7”的横笔画都位于上部，而“2”的横笔画位于下部，这样又可以识别出“2”。对于“3”和“7”，利用左斜笔画进行识别。“7”具有左斜笔画，而“3”没有。

・识别“1”、“C”、“J”、“K”、“M”、“N”、“U”、“W”和“Y”。根据竖笔画的数量将这些字符分为三类，“1”、 “C”、“J”、“K”和“Y”都是一条竖笔画、“M”、“N”和“U”是两条竖笔画，而“W”有三条竖笔画，这样就完成了“W”的识别。

对于一条竖笔画的字符，判断该笔画的位置是在左边(“C”和“K”)、中间(“1”和“Y”)还是在右边(“J”)，即可识别出“厂。根据有无右斜笔画区分”C“和”K“，按照中间竖笔画的长短区分”1“和”Y“。

．由于字符”N“有一右斜笔画，以此将其从”M“和”U“中识别出来。对于”M“和”U“，依靠结构特征已无法识别，本文使用字符图像中前景像素个数与背景像素个数的比值来判断。根据这两个字符的特点，只计算字符上半部分即可。・识别”5“、”E“、”F“、”G“、”H“、”I“和”T“。这些字符中，只有”E“具有三条横笔画，”F“有两条横笔画，其余为一条横笔画。剩下的字符中，按照竖笔画的数量分为两组： ”5“、”L“和”T“为一条竖笔画，”G“和”H“为两条竖笔画。”H“的两条竖笔画长度相同，而”G“的两条竖笔画则一长一短，这是区分”G“和”H“的标志。”T“的.竖笔画在中间，”5“和”L“的竖笔画在左边。”L“的竖笔画长，”5“的竖笔画短，这样就完成了”5“、”T“和”L“的识别。

搜索封闭环实际上就是在字符图像中搜索连通域。在字符的二值图像中，假定字符像素值”1“，背景像素值为”0“，则：

(1)无封闭环的字符图像中只有两个连通域，即字符连通域和背景连通域，图2(a)中的B和F。

(2)只有一个封闭环的字符图像中有三个连通域，即一个字符连通域和两个背景连通域，图2(c)中的B1、B2和F。

(3)有两个封闭环的字符图像中有四个连通域，即一个字符连通域和三个背景连通域，图2(b)中的B1she、B2、B3和F。

搜索封闭环的算法如下：

(1)读入二值字符图像。

(2)找到一个像素值为”0“的背景像素点B。

(3)搜索B的连通域，并将该连通域内的像素全部标记为背景1。

(4)遍历图像中像素值为”0“的像素。

(5)若所有”0“像素都已标记为背景1，则该图像内封闭环个数为0，跳转到(11)。

(6)若存在没有标记为背景1的”0“像素点B1，则有封闭环。

(7)搜索B1的连通域，并将该连通域内的像素全部标记为背景2。

(8)遍历图像中像素值为”0“的像素。

(9)若所有”0“像素都已标记为背景1或背景2该图像内封闭环个数为1，跳转到(11)。

(10)若存在没有标记为背景1或背景2的”0“像素，则该图像内封闭环个数为2。

(11)结束搜索，返回封闭环个数。

字符的笔画抽取可参见文献[1]

2 识别测试

利用本识别方法，笔者对从车牌中分割出的字符进行了识别测试。所测试的字符包括了车牌中所使用的全部35个数字和字母共7000幅图像，其中图幅最大的为l00xl00像素，而最小的是20x20像素。正确识别的有6946幅，正确率超过99％。其中识别错误的图像主要集中在字母”0“和”D“。通过对这些容易识别错误的字符进行二次识别，可以大大提高识别准确率

本文提出的字符识别方法的核心就是通过判定树对字符群体层层分类，从树干开始逐步缩小识别范围，直到最后只有一类字符，即识别成功。

该方法具有如下特点：

(1)不需要建立识别样本库，完全依据字符自身的结构特征进行逼近识别。

(2)不需要将待识别字符与全部字符进行匹配识别，因而提高了识别速度和准确率。

篇2：字符结构知识在车牌识别中的应用

字符结构知识在车牌识别中的应用

关键词：车牌号码字符结构判定树字符识别

本文通过分析汽车牌照的'特点，提出了一种利用字符的笔画特征和结构知识对汽车牌照中的字母和数字进行识别的方法。试验表明，该方法识别速度快、准确率高，不受字符图像大小影响，适应性强。

1 车牌字符结构和识别

从图1可以看出，全部字母和数字的笔画共有两大类：直笔画和弧笔画。直笔画又可分为横笔画、竖笔画、左斜笔画(相当于汉字笔画中的”撇“)和右斜笔画(相当于汉字笔画中的”捺“)。弧笔画是一条曲线段，本文将其分为两类：开弧笔画和闭弧笔画。所谓开弧笔画，指该弧笔画没有形成封闭环，如字母”C“。而闭弧笔画则形成一个封闭的环，如数字”0“。

根据字符图像的这一特点，本文采用下述方法对字母和数字进行逐级分类，形成一棵识别判定树，每个字符就是一个叶子：

(1)首先在待识别的字符图像中搜索封闭环的数量和位置。

(2)根据搜索到封闭环的结果判断字符所在的类封闭环字符类、双封闭环字符类、无封闭环字符类。 (3)针对每一类分别进行处理。

(4)双封闭环字符只有”8“和”B“，因此只要抽取竖笔画即可区分出这两个字符。”B“的左半部分有一长竖，而”8“没有。

(5)单封闭环的字符有”A“、”D“、”O“、”P“、”Q“、”R“、”0“、”4“、”6“和”9“。根据封闭环的位置将这些字符分成三类：封闭环在上部；封闭环在下部和封闭环在中间，然后再根据结构特点和抽取的笔画特征进行识别。

．封闭环在上部的字符有”P“、”R“和”9“。如果待识别字符图像上半部分有一个封闭环，则从左半部分抽取竖笔画；若左侧部分没有竖笔画，则该字符为”9“；若在左半部分抽取到竖笔画，继续抽取右斜笔画；抽取到右斜笔画，该字符为”R“；否则为”P“。

．封闭环在下部的字符有”A“、”4“和”6"。如果待识别字符图像下半部分有一个封闭环，则从右半部分抽取竖笔画；

[1] [2] [3]

篇3：BP神经网络在结构边界参数识别中的应用

BP神经网络在结构边界参数识别中的应用

针对建立发动机动力学模型过程中,试车台机架结构边界环境的不确定状况,对神经网络在边界刚度识别中的应用进行了研究.以结构模态频率为网络输入,边界X、Y、Z方向的'刚度为输出,通过一种增加训练样本的方法大大提高了网络的映射性能.最终的识别结果达到了预期目标,满足工程需要.

作者：李锋袁军社作者单位：西安航天动力研究所,陕西,西安,710100 刊名：火箭推进英文刊名：JOURNAL OF ROCKET PROPULSION 年，卷(期)： 35(4) 分类号：V434 关键词：发动机机架边界刚度参数识别 BP神经网络

篇4：语音识别在家电遥控器中的应用

语音识别在家电遥控器中的应用

摘要：介绍一种适合家电遥控器应用的语音识别算法，该算法使用双模块和两级端点检测方法，能有效地提高识别和稳健性；介绍利用该技术实现的一种新型学习型遥控器，展现了语音识别技术在家电领域的广阔前景。

关键词：语音识别DTWFEDFRED学习型遥控器

家用电器发展的一个重要方面是让用户界面更加人性化，更加方便自然，做到老年人和残疾人可以无障碍地使用。利用语音识别技术实现语音控制是提高家电产品用户界面质量的一条重要途径。本文以语音控制遥控器为例，说明语音识别技术如何应用在家电器领域。

适合家用电器应用的语音识别嵌入式系统结构如图1所示，它由四个部分组成。第一部分为模/数转换部分，其输入端接收输入的语音信号，并将其转化成数字芯片可处理的数字采集信号；在输出端将解码后的语音数字信号转换为音频模拟信号，通过扬声器放声。第二部分为语音识别部分，它的作用是对输入的数字语音词条信号进行分析，识别出词条信号所代表的命令，一般由DSP完成。第三部分语音提示和语音回放部分，它一般也是在DSP中完成的，其核心是对语音信号进行数字压缩编码和解码，目的是提示用户操作并对识别语音的响应，完成人机的语音交互。第四部分是系统控制部分，它将语音识别结果转换成相应的控制信号，并将其输出转换成物理层操作，完成具体功能。语音识别与系统控制的有机结合是完成声控交互的关键，下面将对语音识别算法及遥控系统控制部分作详细的讨论。

1语音识别算法

目前，常以单片机（MCU）或DSP作炎硬件平台的实现消费类电子产品中的语音识别。这类语音识别主要为孤立词识别，它有两种实现方案：一种是基于隐含马尔科夫统计模型（HMM）框架的非特定人识别；另一种是基于动态规划（DP）原理的特定人识别。它们在应用上各有优缺点。HMM非特定人员的优点是用户无需经过训练，可以直接使用；并且具良好的稳定性（即对使用者而言，语音识别性能不会随着时间的延长而降低）。但非特定人语音识别也有其很难克服的缺陷。首先，使用该方法需要预先采集大量的语料库，以便训练出相应的识别模型，这就大大提高了应用此技术的前期成本；其次，非特定人语音识别很难解决汉语中不同方言的问题，限制了它的使用区域；另外还有一个因素也应予以考虑，家电中用于控制的具体命令词语最好不要完全固定，应当根据的用户的习惯而改变，这一点在非特定人识别中几乎不可能实现。因此大多数家电遥控器不适合采用此方案。DP特定人识别的优点是方法简单，对硬件资源要求较低；此外，这一方法中的训练过程也很简单，不需预先采集过多的样本，不仅降低了前期成本，而且可以根据用户习惯，由用户任意定义控制项目的具体命令语句，因而适合大多数家电遥控器的应用。DP特定识别的严重缺点是它的稳健性不理想，对有些人的语音识别率高，有的人识别率却不高；刚训练完时识别率较高，但随着时间的推迟而识别率降低。些缺点往往给用户带来不便。为克服这些缺陷，对传统方法作为改进，使识别性能和稳健性都有显著的提高，取得令人满意的结果。

1.1端点检测方法

影响孤立词识别性能的一个重要因素是端点检测准确性[4]。在10个英语数字的识别测试中，60毫秒的端点误差就使识别率下降3%。对于面向消费类应用的语音识别芯片系统，各种干扰因素更加复杂，使精确检测端点问题更加困难。为此，提出了称为FRED（Frame-basedReadl_timeEndpointDetection）算法[3]的两级端点检测方案，提高端点检测的精度。第一级对输入语音信号，根据其能量和过零率的变化，进行一次简单的实时端点检测，以便去掉静音得到输入语音的时域范围，并且在此基础上进行频谱特征提取工作。第二级根据输入语音频谱的FFT分析结果，分别计算出高频、中频和低频段的能量分布特性，用来判别轻辅音、浊辅音和元音；在确定了元音、浊音段后，再向前后两端扩展搜索包含语音端点的帧。FRED端点检测算法根据语音的本质特征进行端点检测，可以更好地适应环境的干扰和变化，提高端点检测的精度。

在特定人识别中，比较了常用的FED（FastEndpointDetection）[5]和FRED两种端点检测算法的性能。两种算法测试使用相同的数据库，包括7个人的录音，每个人说100个人名，每个人名读3遍。测试中的DP模板训练和识别算法为传统的固定端点动态时间伸缩（DTW）模板匹配算法[4]。两种端点检测算法的识别率测试结果列在表1中。

表1比较FED和FRED端点检测算法对DTW模板匹配识别率的影响

端点检测算法第1人第2人第3人第4人第5人第6人第7人平均FED92.5%87%92.6%95.6%96.2%96.8%100%94.4%FRED94.3%89.9%93.2%99.4%99.4%98.8%100%96.4%

测试结果说明：使用FRED端点检测算法，所有说话人的识别率都有了不同程度的提高。因此，本系统采用这种两级端点检测方案。

1.2模拟匹配算法

DTW是典型的DP特定人算法，为了克服自然语速的差异，用动态时间规整方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配，比较两者之间的失真，得出识别判决的依据。

假设存储的`一个词条模板包括M帧倒谱特征R={r(m);m=1,2,∧,M}；识别特征序列包括N帧倒谱特征T={t(n);n=1,2,∧,N}。在r(i)和t(i)之间定义帧局部失真D(i,j),D(i,j)=|r(i)-t(i)|2，通过动态规划过程，在搜索路径中找到累积失真最小的路径，即最优的匹配结果。采用对称形式DTW：

其中S(i,j)是累积失真,D（i,j）是局部失真。

当动态规划过程计算到固定结点（N，M）时，可以计算出该模板动态匹配的归一化距离，识别结果即该归一化距离最小的模板词条：x=argmin{S(N,Mx)}。

为了提高DTW识别算法的识别性能和模板的稳健性，提出了双模板策略，即x=argmin{S(N,M2x)}。第一次输入的训练词条存储为第一个模板，第二次输入的相同训练词条存储为第二个模板，希望每个词条通过两个较稳健的模板来保持较高的识别性能。与上面测试相同，也利用7个人说的100个人名，每个人名含3遍的数据库，比较DTW单模板和双模板的性能差别，结果更在表2中。

表2DTW不同模板数的识别率比较

DTW第1人第2人第3人第4人第5人第6人第7人平均单模板94.3%89.9%93.2%99.4%99.4%98.8%100%96.4%双模板99.4%96.6%98.5%100%100%98.8%100%99.0%

测试结果说明：通过存储两个模板，相当大地提高了DTW识别的性能，其稳健性也有很大的提高。因此，对特定人识别系统，采用DTW双模板是简单有效的策略。

综上所述，该嵌入式语音识别芯片系统采用了改进端点检测性能的FRED算法，12阶Mel频标倒谱参数（MFCC）作为特征参数，使用双模板训练识别策略。通过一系列测试，证明该系统对特定人的识别达到了很好的识别性能，完全可以满足家用电器中声控应用的要求。

2语音控制遥控器设计

目前家用遥控器主要为按键式，并有两种类型：一种是固定码型，每个键对应一种或几种码型，都是生产厂家预先设定好的，用户不能更改；另一种是学习型，具有自我学习遥控码的功能，可由用户定义遥控器的每个键对应的码型，它能够将多种遥控器集于一身，用一个遥控器就可控制多个家电，又可以作为原配遥控器的备份。由于现代家电功能不断增加，上述两种遥控器都有按键过多，用户不易记住每个键的含义等问题。将语音识别技术应用于学习型遥控器，利用语音命令代替按者对命令的记忆和使用，同时省去了大量按键，缩小了遥控器的体积。

语音控制遥控器的硬件框图如图2所示，它由两个独立的模块组成：语音信号处理模块和系统控制模块。

语音信号算是模块由DSP、快闪存储器（FLASH）、编解码器（CODEC）组成。其中DSP是整个语音识别模块的核心，负责语音识别、语音编解码，以及FLASH的读写控制。DSP的优点是运算速度快、内存空间大、数据交换速度快，可用来实现复杂的算法，提高识别率，减小反应延时，得到较高的识别性能。DSP芯片选用AnalogDevices公司的AD2186L，它具有如下特点：①运算速度达40MIPS，且均为高效的单调周期指令；②提供了40K字节的片内RAM，其中8K字（16Bit/字）为数据RAM，8K字（24Bit/字）为程序RAM，最大可达4兆字节的存储区，用于存储数据或程序；③3.3V工作电压，具有多种省电模式。AD2186L既能完成与语音信号算是相关的算法，又适合使用电池作能源的遥控器。FLASH和CODEC也都选用3.3V工作电压的芯片。FLASH为美国ATMEL公司的AT29LV040A（4MBit），它作为系统的存储器，主要用于存放以下内容：提示语音合成所需的参数，特定人训练后的码本数据，DSP系统的应用程序和学习和遥控码数据。CODEC选用美国TI公司的TLV320AC37，用来进行A/D、D/A变换、编码和解码。

系统控制模块由单片机、红外接收发送器、电源管理电路组成。单片机负责整个遥控器的系统控制。单片机作为主控芯片，进行键盘扫描，根据用户通过键盘输入的指令，分别完成学习遥控码；控制DSP进行语音训练、回放、识别；将识别结果转换成相应的遥控码，通过红外发光管发射出去。单片机与DSP之间通过标准的RS232串行协议通讯。

系统的控制软件流程图如图3所示。在使用前，按“学习键”进入学习状态，用户先对学习型遥控器训练语音命令，并使其学习与各语音命令相对应的原理控码型。使用时按“识别键”，进入语音识别状态，等待语音处理模块返回结果，若返回正确的识别结果，则把相应的遥控码发射出去。例如，原电视遥控器数字键“1”对应中央1台，用户的训练命令为“中央1台”，学习了原遥控器的数字键“1”的遥控码，并使其与训练命令“中央1台”对应起来。于是使用时只需对着学习型遥控器的麦克风说出“中央1台”，电视就会切换到中央1台。这样用户不需要记住每个电视台与台号的对应关系，相对于枯燥的频道数字，用户自定义的命令更容易记住。

若连续的30秒无正确的命令则遥控器进入休眠状态，单片机控制电源管理电路切换DSP和FLASH电源，单片机本身也进入休眠状态，直至用户按键，唤醒单片机，再由单片机控制恢复DSP和FLASH供电，重新开始工作。这是因为整个系统中，DSP的功耗最大，长时间不用时，关闭语音信号处理模块，可以显著地降低整个系统的功耗。

从实验室走向市场的过程中，可靠性与成本是遇到的最大挑战。采用双模板的DTW和两组端点检测FRED算法，可在系统资源和反应延时增加极小的情况下，有效地提高识别率和稳健性。该项技术成功地运用在学习型遥控器上，展现了语音识别技术在家电领域的广阔前景。

篇5：主位结构在英汉翻译中的应用

主位结构在英汉翻译中的应用

把韩礼德的`主述位理论运用到翻译研究中,重点在小句的层面上,从信息传递的角度对英汉翻译进行探讨.英汉两种语言中对主位成分的选择既有共性,亦有相异之处,因此译者应尽力保留译文和原文的主位结构一致,但也需要做一些灵活调整.标记性主位体现了作者意图强调的信息,译者应予以特别关注,并尽力在译文中再现原文的主位结构和信息传递方式.

作者：阮淑俊作者单位：昆明理工大学,云南昆明,650093 刊名：郑州铁路职业技术学院学报英文刊名：JOURNAL OF ZHENGZHOU RAILWAY VOCATIONAL AND TECHNICAL COLLEGE 年，卷(期)： 21(3) 分类号：关键词：主位述位主位结构标记英汉翻译

篇6：知识管理在图书馆管理中的应用

在当前的知识经济时代下，图书馆管理所面对的环境也发生了显著变化，图书馆管理要想更好地满足社会公众需求，创新知识资源，将知识管理应用在图书馆管理中显得尤为重要。笔者就对知识管理在图书馆管理中的应用进行了简单的分析和探讨。

一、图书馆知识管理的内涵及特征

1.图书馆知识管理的内涵

知识管理是指在组织中搭建一个量化和质化的知识系统，通过对组织中的知识和资讯进行分享、创造、存取、更新以及创新等活动，逐步反馈到知识系统中，从而形成不间断的累积，个人与组织的知识成为组织智慧的循环，属于组织管理的智慧资本，以便更好地顺应当前知识经济发展的需求。而图书馆知识管理则是指既包括了对图书馆显性知识的运营管理，又包括了对图书馆隐性知识传播管理。

2.图书馆知识管理的特征

图书馆知识管理的特征主要表现在以下两个方面：(1)共享性与公益性。这是图书馆知识管理的显著特征。一直以来，促使公民自由平等地获取知识，实现全人类的知识共享是图书馆根本的精神追求。也就是说，图书馆知识管理环节中，凭借对社会公众知识的整理、分类及编排，实现对知识的集合;(2)重视对知识的管理。通常数据及文献等编码形式存在的客观知识是图书馆知识管理的基础，而图书馆的用户、图书馆的员工以及供应者所具备的知识以及在实践活动中所积累的宝贵经验为实施管理提供了重要的前提。

篇7：知识管理在图书馆管理中的应用

1.图书馆知识管理是满足自身发展的必定需求

21世纪属于知识经济时代，传统的图书馆管理模式已经无法适应当前形势的发展需求。然而，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够很好地解决传统图书馆管理活动中存在的理由，而且图书馆知识管理不断革新管理方式，创新管理理念，顺应知识经济发展，在满足服务社会公众需求的同时，还促使各项知识资源得到创新。

2.图书馆知识管理是顺应知识经济时代发展的必定要求

在当前的新形势下，知识已发展成为一项重要战略资源，属于衡量社会进步的一项重要参考指标。信息已经发展成为人们生活中的一项重要资源，而整个社会对信息的需求也与日俱增。高校图书馆作为获取知识不可缺少的一部分，需要以全新的视角及先进的应用策略正确认识当前形势，以便更好地发挥其服务、教育及传播功能，同时要凭借知识来促使图书馆员工应变能力的提高，而且还可以激发员工的创新精神，促使知识资源和人力资源得到优化，从而更好地顺应知识经济的发展需求。

篇8：知识管理在图书馆管理中的应用

通常情况下，将知识管理应用在图书馆的主要目的就是通过强化图书馆员工间的沟通和交流，来推动员工学习能力的提高，激发员工创新意识，这样就可以促使员工以更饱满的热情投入到图书馆管理活动中，培养员工的学习兴趣，以便真正达到获取知识的良性循环。

1.革新图书馆组织结构，打造学习型组织

一般而言，在传统的图书馆组织结构中，往往存在严格的等级制度，这样不但降低了信息的传递速度，而且不利于加强员工间的交流，久而久之，就会致使图书馆组织缺乏创造力，不能更好地顺应当前信息时代发展潮流。但是，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够促使图书馆组织结构逐步得到优化，促使以往的'组织结构向扁平化方向发展，这样在简化传送机制的同时，也达到了知识的共享。

2.更新传统管理理念，融入知识管理的深思方式

知识管理应用在图书馆管理活动中的一个重要特色就是最大限度将知识管理的思想和理念应用其中。与此同时，我们应明确，服务是图书馆知识管理的核心理念，并通过服务来促使知识价值得以实现。因此，将知识管理应用在图书馆管理活动中具有重要的作用和作用，从而就可以摒弃传统图书馆管理误区，逐步建立知识管理的深思方式是很有必要的，这样才能切实提高文献资源的利用效率，通过提供以人为本的知识服务，更好地满足社会对知识信息的需求。

3.构建知识管理系统，促使知识的共享

新形势要求图书馆要立足于知识管理共享原则之上，构建知识管理系统，有意识地积累并保存相关的知识资产，以便推动内部信息的沟通，从而真正实现内部知识的共享。与此同时，要充分认识到知识管理系统是集知识收集、组织以及传播管理技术于一体，呈现出综合性、专家性和系统性特点，是实现知识管理的一项重要工具。

参考文献：

[1]刘秀琴.浅论知识管理在图书馆管理中的应用[J].兰台世界，(23)