车辆尾灯灯语的检测与识别

针对有效利用车辆灯语信息的问题,提出了一种基于图像的车辆尾灯灯语的检测识别新方法.该方法首先利用颜色、对称性特征在图像中检测出车辆尾灯对,并对车辆尾灯进行连续的跟踪.然后使用参数优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LS-SVM)对得到的车尾灯状态进行分类判别.最后结合状态历史信息,综合推断出各前方车辆当前灯语含义.以实车拍摄的白天道路视频进行实验,可以看到由识别出的灯语信息能够准确判断出前方车辆刹车、转向、灯不亮,表明该检测识别方法有效.     

基于ZnO压电薄膜的柔性MEMS超声波换能器

该文提出一种柔性的微机电系统(MEMS)超声波器件。该器件由下电极、ZnO薄膜、上电极及聚酰亚胺柔性基底构成。其制作过程简单,采用直流磁控溅射制作上、下电极,反应射频磁控溅射制作氧化锌压电薄膜。薄膜间粘合牢固,可反复弯折。SEM和XRD结果表明,氧化锌薄膜厚度可达4~8μm,具有高度(002)择优取向的柱状晶结构。根据XRD所得的结果计算了薄膜平均晶粒尺寸和内应力大小,结果表明,晶粒尺寸约为22nm,薄膜内压应力约为-1.248 4GPa。利用激光多普勒测得其共振频率约为5MHz。同时,研究发现,较厚的ZnO薄膜使振幅变大,导致振动品质因数(Q)值增加。     

基于先验知识水平集方法的草莓图像分割

在实际应用中,当目标本身含有一些固有的颜色纹理特征时,可将这些特征作为一种先验信息,这样可以大大提高分割的准确性.为此,本文提出了一种基于先验信息的改进水平集图像分割方法.首先,利用传统的C-V模型能量项的构造思想构建了基于颜色信息的局部能量项,该项是用于处理彩色图像;然后将颜色分量引入到传统的结构张量中构建出新的扩展型结构张量,该项是用于处理纹理信息;最后,将上述新构造的能量项以及Li模型约束项引入到传统C-V模型中得到新的水平集模型.鉴于草莓果实所具有的颜色信息和纹理信息,本文将上述改进水平集方法应用到农业自动化应用中草莓果实分割中.对实验室环境与草莓生长环境下的草莓图像进行分别实验,结果显示该方法能够不仅能够分割出草莓果实且能够很好地处理草莓表面的纹理信息.另还与OTSU算法、传统C-V模型、改进C-V模型对草莓图像作对比实验,结果表明本文算法均比上述三种算法具有更好的分割效果.