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针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。 相似文献
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针对制造商资金约束的闭环供应链,考虑制造商、零售商和回收商面对市场需求不确定性表现出不同的风险态度,研究闭环供应链如何确定其最优定价与回收决策.首先,依据均值-方差法给出制造商、零售商、回收商和闭环供应链的效用函数;然后,基于博弈论的思想分别确定集中式决策下闭环供应链的最优策略和效用,以及分散式决策下制造商、零售商和回收商的最优策略和效用;最后,分析相关参数对最优策略和效用的影响.研究结果表明,制造商、零售商和回收商的风险态度在很大程度上能够影响其最优批发价格、最优零售价格及最优回收率,进而影响其效用.贷款利率能够影响制造商、零售商、回收商和闭环供应链的效用,且对资金约束的制造商的效用影响最为显著. 相似文献
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