一种改进的集装箱箱号自动识别系统

针对已有集装箱箱号字符定位、分割、识别算法上的不足,分别提出了基于逆向扫描的箱号区域提取法,基于区域重心的字符定位分割法和基于概率神经网络的字符识别法。用Matlab编程,实现了对集装箱箱号的自动识别,识别正确率可达95%。本文提出的方法具有识别正确率高、算法简单、可靠性好等优点,有望提高码头道口通勤率,降低运营成本。     

一种改进的集装箱箱号自动识别系统

针对已有集装箱箱号字符定位、分割、识别算法上的不足,分别提出了基于逆向扫描的箱号区域提取法,基于区域重心的字符定位分割法和基于概率神经网络的字符识别法。用Matlab编程,实现了对集装箱箱号的自动识别,识别正确率可达95%。本文提出的方法具有识别正确率高、算法简单、可靠性好等优点,有望提高码头道口通勤率,降低运营成本。     

集装箱箱号字符的粗定位方法

提出了—种集装箱箱号字符粗定位方法。诙方法利用了字符的固有特性和精号字符的摊列特性，先对图像进行边缘提取，过滤明显的非字符边缘，再利用数学形态学中的闭运算和开运算使字符区域粘连，对连通区域进行处理．剔除非字符区域，从而得到箱号字符的大概位置。     

基于多结构特征的纸币字符识别算法

针对现有人民币冠字号字符识别算法对严重污染磨损的人民币冠字号字符识别率低的难题,提出了一种将模板匹配法与多种字符结构特征(字符轮廓、区域密度)相结合的人民币冠字号字符识别算法.通过定位分割、分类识别、验证纠错3个步骤完成字符的识别,实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较强的鲁棒性.     

一种基于特征加权模板匹配方法在纸币字符识别中的应用

纸币字符是纸币的重要特征之一,一组字符能够唯一标识纸币的身份.能够快速地识别纸币中的字符直接影响到纸币字符识别的精度和速度.本文运用特征加权模板匹配算法,设计了一个纸币字符识别算法.该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进,从而提高了纸币字符实别的效率和精度.该算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性.从实验结果来看,该算法性能较优.     

基于深度学习的集装箱编号识别

针对集装箱编号图像存在光照不均、背景复杂、模糊、污损、断裂等问题,本文提出,先采用基于深度学习的目标检测算法(YOLOv4)来实现集装箱编号区域定位,接着对定位后的集装箱编号图像进行预处理,采用连通域分割法分割字符,然后把一个个的字符送入模板匹配算法中进行字符识别.通过理论分析以及实验证明了本文方法的有效性,识别准确率相比其他方法明显提高.     

基于模板匹配算法的字符识别研究

文中提出了一种基于模板匹配的字符识别算法。该算法在对输入的字符进行预处理的基础上对字符进行特征量提取,预先将字符分成若干个集合;然后再对各集合中的字符进行模板匹配,最终对字符做出判决。试验结果表明,模板匹配算法保证了字符识别的正确率,而对字符进行预分类,则缩小了模板匹配的字符对象范围,弥补了模板匹配算法对于大量字符耗时多的缺点。     

复杂字符干扰场景下铁路集装箱箱号快速定位方法研究

针对铁路集装箱箱号快速定位由于存在复杂的字符干扰,采用图像识别方法存在定位速度慢、精度低的问题,文中提出一种基于改进YOLOv3的集装箱箱号定位算法,该算法将主干网络替换为EfficientNetv2轻型网络,并根据数据特点改进了损失函数,利用规整通道剪枝实现了模型剪枝,增加了SPPF模块。实验结果表明：基于改进的YOLOv3算法模型大小仅有18.6 MB,相比YOLOv3模型而言减小了92%;定位准确率为97.4%,定位精度较YOLOv3提升了3.1%,同时能达到21.3 ms的定位速度。相较于YOLOv3和YOLOv3-Tiny模型,该模型更加适用于铁路集装箱箱号的快速智能识别。     

车牌字符识别技术的研究与实现

设计了一种机动车牌照的自动识别解决方案.对车牌图像的预处理中,提出了一种新的基于非线性均值边缘检测算法,通过大量实验,该检测算法处理后的图像能更好实现车牌的定位与字符分割.在识别系统中,为了更准确地识别字符,使用两种特征提取法提取字符特征,设计了两级分类器对字符进行逐个识别.实验结果表明,这种识别方法具有良好的识别效果,具有较大的实用价值.     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

车牌识别中字符识别的研究

对智能交通系统进行了简要的概述,分析了字符识别在车牌识别中的重要性及选取特征的标准,针对车牌中汉字与大写字母和数字采取不同的特征提取方法,最后进行实验分析并对其识别效果进行比较,发现用改进的13点特征法对汉字进行特征提取,其识别效果要好于直接用13点特征法对汉字进行识别。     

数字字符识别算法研究

字符识别是模式识别领域内多数课题均会遇到的基本问题。数字字符识别技术是图像处理领域中的一个重要研究方向,且在各领域的应用越来越广泛。本文描述了一种改进后的数字字符识别处理方案。首先对输入的数字字符图像进行预处理,并且对二值化后的图像进行梯度锐化和形态学处理以去除图像中背景的噪声,从数字中选出局部特征,利用结构语句识别的方法进行数字的识别.这个方法提高了识别数字的准确度和速度,并通过实验证明了其可行性。     

教育云的体系结构及其关键技术研究

云计算技术与教育相结合是促进教育信息化的重要途径。现代教育方式越来越表现出按需自组织和网络化分布的云态特点。采用文献分析法在分析了当前教育信息化发展中存在的若干制约问题的基础上,对教育云进行了相关研究,给出了教育云的定义和教育云的应用模式,提出并论述了一种六层教育云体系结构。最后,对教育云构建过程中所涉及的主要关键技术做了较深入的探讨。     

基于Java的文字识别系统的研究

本文以Java作为开发工具设计文字识别系统,旨在提供一个高效、安全、智能、规范的图片转文字平台,提高办公等实际需求,同时也能让用户体验更好的基于PC端的在线文字识别.     

面向大数据云存储系统的关键技术研究

该文介绍面向大数据的云存储系统的关键技术,依据定向随机游走规则对分布式云存储技术进行分析。为了保证数据安全,通过RAS加密算法对数据进行加密,利用公钥或密钥针对所需存储的数据进行加密,将另一个作为对应的解密密钥对数据进行解密。为了保证系统的可靠性和数据的访问效率,详细分析数据的检索技术。通过云存储技术、数据加密技术和数据检索技术的组合方式达到高效整合、管理网络存储资源的目的,对外提供友好的连接窗口,使云计算网络数据的发布方式更加快速,为使用者提供便捷的存储服务。仿真实验结果表明,采用所提关键技术的云存储系统不仅运行时间和整体耗能低,而且可用性极高。     

城域网架构演进的关键技术研究

为适应云网融合、5G、物联网的业务需求,城域网架构亟需转型,以适应高质量网络要求及未来业务场景。新型城域网架构应满足流量高速转发、业务快速部署、云网一体布局、固移融合承载的网络目标,网络通过应用Underlay和Overlay云专线、虚拟业务网关vBNG、SRv6+EVPN+SDN路由编程等关键技术,来推动城域网架构的演进。     

电信运营商蜂窝物联网组网关键技术的研究

本文从经典的物联网3层系统架构出发探讨了蜂窝物联网的总体架构.在此背景下,本文对蜂窝物联网组网关键技术及运营商蜂窝物联网的组网关键技术进行了深入浅出的探讨.     

网络安全风险评估关键技术研究

随着近年来我国"互联网+战略"的实施,网络信息技术的发展日新月异,其与我国经济的融合也日益深入和广泛,而计算机网络作为网络信息技术及各项系统应用正常运行的基础,已经融入人们正常生活、工作、学习研究的方方面面,因而其安全风险问题便成了人们关注的焦点。提升网络安全风险评估关键技术的研究水平,对于确保网络的安全性和稳定性都起到了十分重要的作用,特别是在国防、金融等特殊领域,对网络安全风险评估有着更高的要求。基于此,文章主要就网络安全风险评估关键技术研究这一论题进行阐述和分析,希望能起到抛砖引玉之效。     

WDM光网络关键技术研究(续前)

信息爆炸导致了对带宽的无限需求,而波分得用（WDM）系统在满足不同增长的带宽需求的同时还具有不同可比拟的联网优势,文中着重研究了WDM光网络的关键技术。     

全光网络的关键技术及其发展研究

全光网络属于光纤通信技术的最高发展阶段,也是网络发展的主要方向之一,这是由于全光网络能够有效节省通信系统成本、提升通信系统性能。基于此,文章将简单介绍全光网络的关键技术,并深入探讨全光网络的发展趋势,希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。