基于BP神经网络的数显仪表数字字符识别系统

在化工、冶金等行业以及较为恶劣的环境场合下进行仪表数据的自动化采集,需要对仪表显示的动态数据进行自动识别,以判断是否满足控制条件。本文根据数字仪表图像的特点,运用区域生长算法定位仪表图像中的数据区域,采用投影法对字符串进行分割,最后应用BP神经网络法进行分类识别数字字符。实验结果表明,字符正确识别率达到96％。     

退化图像复原技术在天文图片处理中的应用

针对天文望远镜系统自身的焦散特性以及成像过程中高斯白噪声的影响，依据对透镜系统点扩散函数的先验知识，运用维纳滤波方法对退化的天文图片进行了复原处理。实验表明，这一方法能够对退化天文图片进行有效的复原，同时该处理方法对具有类似问题的光学成像系统的图像处理具有很好的借鉴意义。     

目标运动趋势预测跟踪算法及其软件实现

在实时监控系统的应用背景下,介绍了一种改进的运动目标检测跟踪算法。通过对目标运动区间进行预测,将图像目标的检测范围缩小到小块区域,从而达到降低程序的计算复杂度,缩短目标检测时间的目的。同时提供了视频监控系统的实例及结果,验证了该算法的准确性和实用性。     

基于BP神经网络的数显仪表动态字符识别系统

在化工、冶金等行业以及较为恶劣的环境场合下进行仪表数据的自动化采集,需要对仪表显示的动态数据进行自动识别,以判断是否满足控制条件。因此根据数字仪表图像的特点,运用区域生长算法定位仪表图像中的数据区域,并取得理想的效果,采用投影法对字符串进行分割,最后应用BP神经网络法进行分类识别数字字符,实验结果表明,其正确识别率达到96%。