小型饮料瓶盖颜色识别系统设计与实现

目的：解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法：提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案，通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板，设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析；利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果：在强、弱光条件下，识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论：与傅里叶描述子相比，该识别系统识别准确率和精度更高，同时系统也具有人脸识别功能，适用于各种智能应用场景。     

基于产品语义分析的汽车仪表盘设计方法研究

针对汽车仪表盘设计过程中无法有效满足用户需求的问题,提出了基于产品语义分析的仪表盘设计方法。采用词语逆频率加权算法(TF-IWF)提取用户对产品需求评价中的关键词,利用Word2vec词向量模型计算使其向量化;利用K-Means将用户关键词进行聚类,选取高权重的关键词作为产品特征来设计汽车仪表盘。该方法能够有效指导汽车仪表盘造型和界面的特征设计,帮助设计人员更好地把握产品开发方向,满足用户期望,为汽车仪表盘设计研究提供了一种新的思路与方法。     

湖北工业大学周红宇设计作品选

设计说明:本设计初衷是针对物流转运进行的再设计,提升设备在使用过程中的易操作性,并能通过设计提升人性关怀。设备作为物流转运设备,其主要工作场所在室内,基于其频繁的移动特性,外观颜色使用警示性较强的黄色能很好     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

基于FPGA的颜色识别触摸屏系统设计与实现

为了提高颜色识别系统的准确性、稳定性以及设计灵活性,基于现场可编程门阵列技术,设计了一个应用于静态图片的颜色识别系统,并设定了触摸屏功能。通过触摸读取屏幕坐标对应的RGB颜色值,减少了环境变化对系统的影响,利用阈值判定法实现颜色识别。实验结果表明,该系统稳定而且实用性强,系统可以识别任意800×480像素bmp图像的颜色,并具有较好的鲁棒性。     

基于OV7620的图像采集系统研究

文章介绍了一种基于ov7620摄像头的图像采集系统,用于不同颜色的物料分拣,图像采集系统采用飞思卡尔公司的32位MK60DN512ZVLL10作为主控芯片,采用双数组交替存储算法,并且分别介绍了场中断服务程序算法以及行中断服务程序算法。     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,已经随着信息技术和网络技术的发展,而越来越广泛地应用于许多领域。如何提供一个快速的、有效的图像信息检索系统已成为当今图像信息检索领域的研究热点之一。本检索系统是在Windows 7系统下,利用Matlab2014软件开发的基于图像内容的图像信息检索应用系统,该系统主要用完成对图像信息的快速检索。     

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。