电子车牌识别系统的应用

电子车牌的识别,主要是无线射频技术的应用.当车辆通过闸口通道时,由时序控制子系统发出车辆到来的消息,此时由天线发出无线射频信号,该信号由电子车牌接收后,将车牌中存储的车牌号和车辆自重等数据信息读取出来.本工作对电子闸口的车牌识别系统的设计和实现做出了详细描述.     

MMS技术及在便携式车牌识别系统中的应用

针对基于Intel PXA255处理器和WINCE操作系统的嵌入式手持车牌识别系统中设备与服务器之间的远程无线数据传输问题,提出了一种基于MMS技术的数据传输与同步方法,在该便携式车牌识别系统中实现了将本地车牌识别结果及车牌信息快速上传至车牌管理中心服务器存储和备份以及远程查询车辆信息等功能,取得了较好的应用效果,对同类系统设计与研究有一定的参考价值.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

基于DM642的车牌识别系统

为了提高智能交通系统的管理效率,给出一种基于芯片DM642的车牌识别系统。系统采用基于DM642的硬件平台,由车辆信息采集模块、DSP处理模块、监视器和PC系统4大模块组成。对采集图像进行灰度化、灰度增强和滤波降噪的预处理;利用基于字符竖向纹理特征的定位方法实现车牌定位;再经几何变换,完成字符分割;对分割图像进行字符分类并做归一化处理,通过模式匹配得出识别结果。实验选取3组不同特点的车牌图像,结果显示,所给系统的正确识别率可达93.5%~95.4%。     

基于WiFi的移动机器人视频监控系统

为了使移动机器人将视频等环境信息迅速可靠的传输到控制中心,给指挥工作提供第一手现场资讯,通过利用WiFi的Adhoc技术,设计了一种移动机器人无线视频监控系统,并在Mobile Robots公司的Pioneer3机器人平台上使用DirectShow和ARIA库开发编程实现。完成了机器人的控制和视频图像的传输。测试结果表明,所提出的机器人在无线网络下视频监控的方法行之有效。     

离散信号尺度变化率及其在视频中的应用

针对离散信号复杂度的定量描述问题,基于分形计盒维数的思想,将分形维数方法推广到适合离散信号数据的复杂度特征计算。提出尺度变化率来度量离散信号的局部复杂度,通过实验分析了具有不同时间变化率信号的局部复杂度特征,表明尺度变化率对信号局部特征描述的有效性。同时,将尺度变化率应用于数字视频序列处理,通过计算各像素灰度随时间变化的复杂度特征,实现有效的运动目标区域检测和分割。实验结果表明,基于尺度变化率的方法和已有方法相比,有相对更好的运动区域检测结果,并且尺度变化率的计算量小,相对于已有的复杂度估计方法,更适合离散语音、图像、视频等数字信号的实时分析处理。     

DirectShow框架下实时运动目标检测与跟踪方法的研究与应用

面向智能视频监控系统的应用背景，为找到一种便于实施和推广的智能视频监控系统模型，提出了一种在DirectShow框架下进行实时运动目标检测与跟踪的方法．首先针对室内监控场景的特点给出了一种实时性优先的运动目标检测与跟踪方法，然后结合DireetShow技术的特点对该方法进行封装和改进，在两者“相得益彰”的情况下设计并实现了具有实时运动检测功能的Filter组件，并在此基础上构建了一种“先检测后压缩传输”的智能视频监控系统，最后给出了系统的实际测试效果并验证了这种“DirectShow＋运动检测”的设计方法在智能监控方面的优越性．     

基于能量和神经网络算法的车牌识别系统

设计了一个基于车牌灰度图像能量和神经网络的车牌识别系统.通过构造汽车图像的能量图来定位汽车车牌位置.通过优化车牌字符特性向量,运用二级BP神经网络进行车牌字符的分类识别.同时,采用Qt平台开发软件系统界面,实现跨平台运行,方便软件分别运用于Win+PC机或Linux+ARM系统.实验结果表明,本车牌识别软件系统可以识别不同角度,不同距离和不同光照环境条件下拍摄到的车牌图像,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.     

基于WinCE的智能网络视频监控系统设计

针对市面上常见的只能实现视频监控的网络摄像机,文章提出了复杂环境下运动目标检测与跟踪的改进算法,并将其集成到摄像机中实现云台控制.在无人干涉时,系统自动分析并提取敏感信息,若检测到入侵目标,则实时向监控人员报警.该系统采用最新的Silverlight技术构建应用程序,实现了UI开发与设备开发的迭代,从而大大加快了设备的开发速度.     

DirectShow框架下实时运动目标检测与跟踪方法的研究与应用

面向智能视频监控系统的应用背景,为找到一种便于实施和推广的智能视频监控系统模型,提出了一种在DirectShow框架下进行实时运动目标检测与跟踪的方法.首先针对室内监控场景的特点给出了一种实时性优先的运动目标检测与跟踪方法,然后结合DirectShow技术的特点对该方法进行封装和改进,在两者“相得益彰”的情况下设计并实现了具有实时运动检测功能的Filter组件,并在此基础上构建了一种“先检测后压缩传输”的智能视频监控系统,最后给出了系统的实际测试效果并验证了这种“DirectShow +运动检测”的设计方法在智能监控方面的优越性.     

基于小波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别

使用小波变换对储粮害虫的高维图像矢量进行压缩,利用图像的高频部分对应于图像的边缘和轮廓,很好地压缩和表征了害虫图像的特征.提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.     

基于图像识别技术的信息卡识别

介绍了通过CC帮图像采集卡捕捉填涂信息卡图像，然后利用图像识别技术将该卡的数据输入到计算机系统中的方法。随着该方法的使用，大规模数据的录入将变得方便和快捷。     

电子调谐器在视频点播系统机顶盒中的应用

阐述一种国际上先进的电子调谐器，在电视系统使用时的硬件接口和软件控制方法。结合我们自行研制，业已批量生产的VOD系统机顶盒中，对该电子调谐器处理一些特殊问题进行了讨论。     

一种基于图像处理的车辆外形参数提取方法研究

针对传统车辆检测器的缺点,提出了一种基于图像处理技术的车辆外形参数提取方法．通过对车辆图像的预处理以及阈值分割将其转化为二值图像,依据处理后的车辆图像设计车辆外形参数提取算法并计算车辆的长、宽、高,最后引入误差函数,对算法进行了误差校正,实验结果表明所提出的方法达到了较理想的效果．     

基于机器视觉的储粮害虫检测与识别

研究了基于视频的储粮害虫检测与基于粗糙集的储粮害虫图像识别技术.通过对采集的视频图像序列进行运动目标检测分割,提取静态储粮害虫图像;通过对储粮害虫图像进行预处理,直接将图像像素值作为条件属性构造决策表,通过基于遗传算法的属性约简,有效压缩规则集,依据计算得到的规则隶属度输出图像的匹配结果.实验表明采用粗糙集方法识别储粮害虫图像能够取得比较好的效果.     

基于粒子群优化算法的BP神经网络在图像识别中的应用

介绍了一种采用微粒群算法与BP算法相结合的方法用于BP神经网络模型优化，来提高模型的收敛速度和精度。仿真结果表明，与BP算法相比较，PSO—BP学习算法训练的神经网络不仅训练时间明显缩短，而且其预报精度也得到了较大的提高。     

基于数学形态学的储粮害虫图像预处理

阐述了在粮虫图像处理过程中数学形态学图像预处理的重要性，在此基础上利用Matlab图像处理工具箱中的函数，实现了基于数学形态学的图像预处理和分析，达到了对图像去噪、平滑的目的，并得到了较理想的结果。     

基于数字图像处理的窑炉温度场实时测量系统

论述了利用辐射能检测窑炉温度场的基本原理，设计出了一种基于数字图像处理的陶瓷窑炉火焰温度场实时检测系统。该系统运行结果表明它可以准确地检测出窑炉内火焰的分布及温度场，及时发现由于火焰组织的不合理而引起的局部温度过低现象，为燃烧过程的控制提供重要的信息。     

H.264压缩算法在粮仓储粮远程视频监控系统中的应用

在粮仓储粮远程视频监控系统中,影响图像质量的一个主要因素是在图像传输过程中所采用的压缩算法.对最新的国际视频编码标准H.264在粮仓储粮远程视频监控系统中的应用做了探讨和研究.     

基于DSP与FPGA的红外与可见光实时图像融合系统硬件设计

红外图像与可见光图像融合系统在目标识别、监控等方面有着广泛的应用．采用高速器件TMS320DM642和高性能FPGA、集成视频采集和视频合成芯片、以及乒乓的数据流方式．设计了实时图像融合硬件系统．该系统具有速度快、体积小、功耗低等优点．