一种灰度化混合法在集装箱箱号识别中的运用

研究一种基于机器视觉的集装箱箱号识别方法。对于集装箱彩色图像预处理过程中的灰度化方法，传统的灰度化算法不能有效弥补图像中污损或其他信息缺失的部分，因此，本文提出使用主成分分析法（PCA）结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法对图像的灰度化进行优化，可以在判断图像中某一点灰度值与周围相邻像素点的灰度值的变化率后，弥补缺失信息，有效确定边缘特征，从而使后续的字符识别准确率大大提高。最后使用该算法模型设计实现一套用于港口集装箱的智能检测系统。经过Matlab实验验证，在对50幅港口集装箱箱号图像的识别中，通过使用本文提出的混合灰度化方法，与普通的均值法和加权平均法的灰度化方法相比，准确率更高，其中单一字符准确率可达96%，箱号准确率可达92%。     

中药热奄包联合胰激肽原酶对社区早期2型糖尿病患者震动感觉阈值的影响

目的:观察中药热奄包联合胰激肽原酶对社区早期2型糖尿病患者震动感觉阈值(VPT的影响,总结临床治疗经验。方法:选取2017年10月-2019年2月本院周边的4个社区中确诊为早期2型糖尿病患者60例,按照随机数字表法分为观察组和对照组,各30例。两组均给予常规糖尿病对症治疗,在此基础上,对照组进行胰激肽原酶治疗,观察组在对照组基础上联合中药热奄包外敷治疗。观察并比较两组干预前和干预1个月后的多伦多临床症状评分(TCSS)、足部VPT、下肢缺血改善情况及中医症候积分。结果:干预前,两组TCSS评分、中医症候积分、左侧和右侧下肢VPT比较,差异均无统计学意义(P>0.05);干预1个月后,两组TCSS评分、中医症候积分、左侧和右侧下肢VPT均低于干预前(P<0.05),且观察组TCSS评分、中医症候积分、左侧和右侧下肢VPT均低于对照组(P<0.05);观察组下肢缺血改善总有效率明显高于对照组(P<0.05)。结论:与单用胰激肽原酶治疗比较,中药热奄包联合胰激肽原酶可更加有效地降低社区早期2型糖尿病患者VPT,改善下肢缺血及下肢感觉神经功能,缓解临床症状,值得临床合理推广。     

基于遗传算法排课问题模型的研究

排课是教学过程中的重要任务之一,优质的课程表可以提高教师、学生的上课效率。基于此,笔者通过建立硬、软约束模型,设计适应度函数,以及选择、交叉和变异等操作,最后得到最优排课方案。实验结果表明,遗传算法提高了排课算法的运算效率,能够得到更多的最优排课方案。     

复杂环境下的自适应红外目标分割算法

针对现有图像分割算法存在分割效果不佳及耗时长等缺点,提出了一种二维Otsu法红外目标阈值分割算法。根据局部邻域熵引入图像背景因子来对图像进行预分类,并采用最佳阈值与类内与类间方差的归一化处理对图像进行图像分类;最终通过约束阈值的搜索范围,来提高算法的准确性与稳定性。实验结果表明,该方法能够对不同类型的图像进行有效的图像分割同时保持较高的编码效率,与其他算法比较,该算法的图像分割效果及消耗时间具有一定的优势。