一种基于模板匹配的复杂心音定位方法

对心音的定位分割是心音处理的重要步骤之一。对于先心病患者的心音,由于受到严重的心脏杂音干扰,很难通过常规的包络或能量提取方法定位分割。根据心音特征提出一种模板匹配算法以对复杂的病理心音定位分割。该方法首先通过相关度检测和STFT变换生成第一、第二心音模板,采用该模板对模板化后的病理心音进行匹配,最后对匹配结果通过矫正算法分割定位。通过对标准心音数据库中68例实测数据和自采的57例数据分析,对于正常心音,该算法分割定位准确度达90%以上,对于先心病患者心音达到约78%,有效提高了定位准确度。     

一种基于模板匹配的图像倾斜校正算法

图像倾斜校正是图像预处理中的一个重要环节.本文以传统模板匹配算法为基础,以文档图像(Document Image)中的典型示例--试卷图像为校正对象,提出了一种基于投影差分编码和BMH算法的新的一维快速模板匹配算法.实验结果证实了该算法的快速有效性.     

一种基于模板匹配的图像倾斜校正算法

图像倾斜校正是图像预处理中的一个重要环节。本文以传统模板匹配算法为基础,以文档图像(Document Image)中的典型示例——试卷图像为校正对象,提出了一种基于投影差分编码和BMH算法的新的一维快速模板匹配算法。实验结果证实了该算法的快速有效性。     

基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

本文提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法具有模板匹配识别车辆字符和神经网络识别车牌字符的各自特点，可有效地提高车牌字符识别的识别率，识别速度和识别系统的泛化能力，实验结果表明，该方法车牌字符识别率超过92%，识别时间不超过1200ms，能较好地满足实际系统的要求。     

基于灰度信息的多特征模板匹配法

指针式仪表示值的自动判读技术在工农业生产中有着广泛的应用,这种自动判读技术主要是通过图像处理技术来实现的,其常见的自动判读方法有三种：步长法、圆周灰度检测法、哈夫变换法。本在总结上述方法的基础上,提出了一种鲁棒性较好的基于灰度信息的多特征模板匹配法。     

基于特征模板匹配识别地图中特殊图标的方法

将栅格地图作为图源来生成矢量电子地图的关键一步,就是首先识别交通地图上的特殊图标。交通地图中有许多像医院、电信、政府等特出图标,如何识别这些图标,实现在矢量地图中对以上信息的自动添加,一直是业内研究的课题之一。基于特征模板匹配法,从颜色特征着手,利用最大最小距离算法和颜色一致性聚类分析,实现对栅格地图中特殊图标的快速、准确识别。以医院图标为例,介绍识别过程和软件实现,最后给出仿真结果。     

模板匹配技术在图像数据库检索中的应用

图像的检索应采用基于图像对象本身(即图像内容)的检索方式,目前流行的各种图像匹配技术主要针对不同类型图像的特征,需要图像先验知识,缺乏广泛性。模板匹配技术理论成熟,但其计算量大缺乏效率而不受重视。因此对传统的模板匹配技术进行分析,采用小波变换技术抽取图像主要结构为逻辑对象,利用改进的模板匹配技术进行检索,实验结果表明可明显减少计算量,提高检索效率。     

基于机器学习和模板匹配的变电站仪表自动读数方法

针对变电站固定摄像头拍摄的各种类型的指针式仪表,提出一种自动读数方法。该方法包括模板制作、模板匹配、图像处理、表针识别和几何读数五个阶段。通过模板制作确定刻度值和角度的几何关系,使用模板匹配算法定位待读数的仪表盘位置,提取仪表盘部分的图像,并通过高斯滤波和伽马变换降低光照和阴影对表针识别的干扰。为提升复杂环境下图像二值化的效果,使用K均值聚类算法获取仪表盘图像的动态二值化阈值。为适应圆形和椭圆形变形的表盘,使用可变长度的线段拟合仪表盘二值化图像中的表针,获取表针的旋转角度,再结合主要刻度的角度和刻度值的对应关系,计算出表针角度对应的读数。实际应用结果表明,针对自然场景下变电站中的指针式仪表,该方法对光照、阴影、遮挡、倾斜、变形等干扰因素具有良好的鲁棒性,误差均小于最小刻度间隔,满足工程应用要求。     

基于AdaBoost算法和单模板匹配的变压器识别

随着无人值守变电站的发展,设备的在线监测技术可为工作人员对变电站现场情况的监控提供一份有力且直观的保障。图像识别技术在电力设备在线监测中的应用研究有助于真正实现变电站的无人值守。变压器作为变电站内的主要设备之一,其运行状态的监控至关重要。文章针对变电站环境中变压器设备的识别问题,提出了一种融合基于Ada Boost算法和模板匹配的方法。该方法在提取Haar特征的基础上采用Ada Boost算法初步识别变压器,再通过模板匹配的方法进一步判定,不仅提高了识别的正确率,减少了误检的发生,而且相比于对整幅图采用模板匹配法,提高了检测效率。     

基于改进模板匹配的车牌字符识别算法实现

车牌字符识别是LPR系统的重要环节。模板匹配法由于速度快、实时性高在车牌自动识别中得到广泛应用。在应用该法做牌照自动识别系统时发现,传统的模板匹配法对于车牌字符中相似字符互相误判率较高,对于车牌质量较差的字符识别率较低。在传统模板匹配法的基础上,提出一种多项的模板匹配法。应用该方法对相似字符的识别和车牌字符退色、污迹、模糊等质量退化的车牌图像的识别具有良好的识别效果。     

光谱视觉匹配方法的探讨

本文根据色觉理论,提出了光谱视觉匹配方法的基本思想,建立了评价两试样间光谱反射比分布视觉差异的关系式。理论分析表明该方法不仅表达了不同照明光源下的视觉匹配程序,而且能地反映光谱匹配的目视差异。     

改进的尺度不变特征转换精确图像匹配在电力设备目标定位中的应用

针对电力设备目标定位问题,研究了基于改进的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)精确图像配准的定位方法。首先用改进的SIFT特征描述子提取图像中的特征点,降低了特征向量描述子的维数,大大提高了算法的速度;然后采用欧氏距离对特征点进行初始匹配,由于初始匹配过程中存在误匹配,采用改进的随机取样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对阈值进行自动调整,消除了错误匹配;最后,以电力系统中的刀闸、变压器为例,采用旋转、缩放、光照变化及加噪声图像验证了该算法。实验结果表明:改进后的算法不仅继承了SIFT算法的鲁棒性,而且提高了算法的速度和匹配精度,可以较好地应用于电力设备目标定位中。     

全光谱色差型权重因子计算机配色方法研究

本文在计算机配色全光谱匹配方法基础上,建立和使用了色差型权重因子。这种权重因子的表达式为ωｊ＝（ｘ（λ））＾２＋（ｙ＾－（λｊ））＾２（Ｅ（λ））＾２。这种权重因子的确立而获得,也就是说,假设在可见光波段,每个波长处的光谱偏差引起的颜色三刺激值偏差的平方总和达到最小。     

一种家居监控机器人的角及平直线段匹配的组合定位方法

针对移动机器人家居环境下的定位问题,提出了一种结合平直线段匹配、角匹配和里程计的组合定位方法。该系统采用了Labview开发平台和CompactRIO控制器,得到了很好的实时性效果。机器人通过激光测距仪基于TCP／IP通讯协议得到环境点信息,由迭代适应点（IterativeEndPointFit,IEPF）算法得到环境线段,再由最小二乘法得到线段参数。在基于线段基础上,得到局部的平直线段和角特征,再与已知平直线段和角特征做匹配,通过平直线段和角匹配算法实时更新机器人位置和姿态。分析里程计定位、平直线段匹配定位和角匹配定位的误差,分配不同的权重得到优化的组合定位算法。实验表明：该组合定位算法定位稳定,位置误差在S0mm以内,角度偏差5。以内,循环的周期在120IllS以内。     

一种无刷双馈电机匝数配合的半解析优化方法

绕组匝数的优化对提升电机性能具有重要作用,利用解析与仿真相结合的半解析方式,提出了一种无刷双馈电机(BDFM)定子两套绕组匝数配合的优化方法：解析推导BDFM电磁功率及热负荷公式,然后求解得到满足最大功率约束条件的所有匝数配合,再以热负荷最小为优化目标进行解析筛选及仿真细化筛选,最终选出在给定功率约束条件下热负荷最小的一组最优匝数配合。利用该方法对其他文献中的BDFM模型进行匝数优化,验证了该方法的普遍适用性。与完全依靠有限元仿真的匝数优化方法相比,所提方法先通过解析式快速地筛选出约三组匝数,再经有限元仿真进行细化筛选,最终选定这三组中的最优匝数配合,因此大幅缩短了优化设计周期并节约了计算资源。     

无线电能传输最优效率下的阻抗匹配方法研究

针对强磁耦合谐振无线电能传输系统提出了一种改进型的负载阻抗匹配拓扑。为了提高整个系统的电能传输效率,在次级线圈后增加一个匹配馈电线圈形成新的阻抗变换结构,使负载阻抗达到最佳匹配条件。匹配馈电线圈通过对本身固有参数的调节来匹配不同的负载.让负载达到最佳匹配条件以实现系统传输效率的最大化。实验结果证明,通过这种方法对不同负载进行匹配实验,均可使系统传输效率接近理论最优值。     

一种无通信的无线电能传输阻抗匹配方法

磁耦合谐振式无线电能传输系统由于线圈两侧的电气隔离,通常使用无线通信来实时获取原副边的电压电流信息并对其进行控制。在一些特殊应用场合比如航天器,由于频率管制等原因无法使用通信电路。为了解决该问题同时使得系统的传输效率最优,提出了一种无通信的阻抗匹配方法。该方法选用Buck电路作为阻抗匹配网络,在负载电压变化时采用线性拟合的方法对整流输出电压进行控制,进而实现对系统最大效率的跟踪。建立了系统的等效电路模型,在不同负载下对系统的效率曲线进行了分析,给出了系统的控制策略。仿真与实验表明,在10cm的传输距离下系统的效率保持87%以上,验证了无通信阻抗匹配方法的可行性。     

基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法

针对非侵入式负荷监测中常用电力负荷开启与关闭的配对特性,本文提出了一种基于匈牙利算法的匹配方法。在该方法中,首先采用Prony滑动窗进行负荷事件检测,并以此提取投切前后的负荷变化特征信息;然后将负荷开启和关闭事件转换为二分图寻优匹配问题,结合增广路径寻找最大匹配的原理,建立功率代价矩阵模型,进而寻找负荷投入和切除的最佳匹配。进一步地,为了避免负荷事件开启和关闭的功率不对等,提出采用添加虚拟节点的策略对算法进行改进,引入灰色关联度评价与多重匹配策略。实验结果表明,所提出的方法能有效地识别出负荷的开启和关闭,为后续准确的负荷辨识奠定基础。     

基于动态匹配法的无线电能传输效率分析

作为无线电能传输(WPT)技术一个新的发展方向,磁耦合谐振式WPT技术具有较大的传输距离、较高的传输功率和效率以及无辐射性和穿透性等优势。然而,在定距离磁耦合谐振式WPT装置中,当发射线圈与接收线圈间的距离由于某种原因发生变化时,电路阻抗需要实时匹配,才能保证系统始终工作在该距离的最大效率。在分析前述问题的基础上,提出了一种动态匹配优化方法,并通过仿真与实验验证了该方法能有效提高系统在变距离环境中的传输效率。