货车车号识别的研究与应用

为了实现计算机对货车车号的自动登记,需要对数字车号进行识别,所述的车号识别系统由图像预处理,二值化,数字峰定位,滑窗匹配四部分组成,在识别过程中,系统采用了多种预处理策略,同时还使用边缘擦黑,局部匹配等方法来提高识别率。     

基于自适应投影方法的快速车牌定位

定位是车牌识别技术的关键。针对传统投影方法的不足，提出了一种基于自适应峰区检测与投影的快速车牌定位方法，首先得到候选车牌区，然后根据车牌区的特征筛选出车牌区。实验结果表明该方法能对车牌快速准确定位。     

一种基于肤色和几何特征的人面部识别方法

面部识别的前提条件是场景中人脸的正确定位与分割，因此，本文提出了一种基于肤色及面部几何特征的人脸分割方法，首先利用图像的时间差分方法确定场景中有没有运动物体，然后利用BP神经网络对肤色进行识别，比用HIS或LHC颜色空间中的色调识别肤色的方法具有更强的环境适应能力，最后利用扫描投影算法及面部固有的几何特征定位分割细节特征，实验证明该方法具有定位准确和运算速度快的优点。     

视觉注意力机制在货运列车车号定位中的应用

为了定位货运列车车厢上的车号信息,提出并实现一种基于视觉注意力机制的定位新方法.该方法利用眼动跟踪技术获取真实眼动数据,结合提炼的车厢图像显著特征,建立车号注意力机制模型,并利用该模型预测车号显著区域,最后采用图像处理技术完成车号区域的分析定位.实验表明,相比传统基于灰度的处理方法,该算法更能适应不同光照条件下各类车厢的车号定位,具有更好的鲁棒性和普适性.     

汽车标志定位技术研究

汽车标志定位技术是识别汽车标志的基础和前提，也是汽车识别系统的重点和难点。文章针对汽车标志的固有特点，分析了汽车排气扇及车标的投影像素分布特征，提出了一种有效的汽车标志定位方法。该方法具有较好的定位效果，尤其是对于背景与车标的差异较小。而且存在背景干扰的情形，其标识定位效果更为显著。     

射频识别技术在铁水运输车辆定位中的应用设计

射频识别技术（RFID）是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预。针对某大型钢铁厂铁水运输的实际工作环境和对机车以及铁水运输车辆的实时定位的需要，认为射频识别技术非常适合在这种环境下应用。本文介绍利用RFID实现某钢厂铁水运输车辆在一些关键道岔点的定位以及工位点铁水运输车辆车号识别的设计方案，并且介绍了射频识别的原理和应用技术。     

一种改进的车牌定位算法研究

为了实现车牌的准确定位及后续的车牌识别,提出一种改进的车牌定位算法。该方法首先对预处理后的车牌图像进行模板匹配来大致确定车牌区域,为了节约运算时间,对模板匹配法进行优化。接着,运用形态梯度方法对粗定位后的图像进行边缘检测,从而更好地保持车牌的边缘。最后,采用投影法进行精确定位,通过对投影的分析找到车牌的准确位置。实验结果表明,该算法对车牌定位的准确性和处理速度都有很大提高,基本满足了系统实时性和准确性的要求。     

投影法雷达目标识别

本文提出了一种雷达目标识别的新方法－投影法，证明了在一定条件下投影法等价于最优Ｂａｙｅｓ分类器，本文给出了投影法识别二架飞机目标和三架线状飞机模型的一些模拟结果。     

基于卷积神经网络LeNet-5的货运列车车号识别研究

针对货运列车车号字符识别,提出了基于卷积神经网络Le Net-5的改进识别方法,考虑到卷积神经网络的层次化以及局部领域等结构特点,对网络中各层特征图的数量及大小等参数进行相应的改进,形成了适用于货运车号识别的新网络模型。实验结果表明,该方法对车号的断裂、污损等问题的解决有较强的鲁棒性,达到了较高的识别率,为整个车号识别系统的精确性提供了保障。     

基于形态学走廊环境门牌号的识别

提出了一种未知走廊环境下的门牌号定位识别方法。为了识别走廊环境中的门牌号码,机器人在不同光照环境下拍摄门图像,利用Robert边缘检测、形态学运算相结合的方法定位门牌号图像的位置,再经过水平和垂直投影法,倾斜校正等操作分割得到门牌号图像,最后运用模式识别识别出门牌号码。实验结果证明此方法可以准确地识别出门牌号码,为视觉导航提供环境信息。     

一种新的基于积分投影的图像位移测量算法

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声数字图像位移测量算法.首先通过对相关图像做灰度投影形成水平和垂直方向上的积分投影矢量,并将其应用于基于差值函数的一维平移检测技术,以求取图像二维平移矢量.实验证明与传统相相关法和模板匹配法相比,该算法在保持同等级准确率的同时保持了灰度投影算法计算时间上的优越性能,并具有良好的鲁棒性.     

邻域相关处理技术调试方法研究

介绍了邻域相关处理技术和由此设计的激光报警装置调试方法，邻域相关处理技术在光电二极管数量不变的情况下，可使激光报警分辨率提高一倍。应用这种技术研制了一台激光报警装置。该装置的调试方法对邻域相关处理技术的实现有重要作用，为此设计了相应的调试方法，应用这种方法进行调试，通过激光报警装置的原理性接收实验，证明激光报警装置的分辨率较原来提高了一倍，邻域相关处理技术是可行的，调试方法是适用的。     

Deterministic binary matrix based compressive data aggregation in big data WSNs

In big data wireless sensor networks, the volume of data sharply increases at an unprecedented rate and the dense deployment of sensor nodes will lead to high spatial-temporal correlation and redundancy of sensors’ readings. Compressive data aggregation may be an indispensable way to eliminate the redundancy. However, the existing compressive data aggregation requires a large number of sensor nodes to take part in each measurement, which may cause heavy load in data transmission. To solve this problem, in this paper, we propose a new compressive data aggregation scheme based on compressive sensing. We apply the deterministic binary matrix based on low density parity check codes as measurement matrix. Each row of the measurement matrix represents a projection process. Owing to the sparsity characteristics of the matrix, only the nodes whose corresponding elements in the matrix are non-zero take part in each projection. Each projection can form an aggregation tree with minimum energy consumption. After all the measurements are collected, the sink node can recover original readings precisely. Simulation results show that our algorithm can efficiently reduce the number of the transmitted packets and the energy consumption of the whole network while reconstructing the original readings accurately.     

Image restoration by convex projections using adaptive constraintsand the L1 norm

A new projection method based on the row action projection (RAP) algorithm for image restoration is presented. The new implementation is computationally attractive and facilitates local adaption of projection operators. The local mean and the least L₁ norm set of solutions are used as constraints. Computer simulations illustrate the new methods to be very competitive in restoring missing spectral components of a degraded image     

Resolution enhancement of tomographic images using the row action projection method

The row action projection (RAP) method is used to increase the spatial resolution of images reconstructed via the filtered back projection (FBP) algorithm. An implementation of RAP is introduced which is computationally efficient and facilitates local adaptation of the projection operators. The local mean value as well as minimum and maximum bounds are used as constraints. The method is proposed to provide zoom-in capability, which yields a high-resolution estimate of a specified region of the image. Computer simulations demonstrate the new method to be very effective in recovering high-order spectral components of designated regions of the reconstructed image.     

投影约束的遮挡点恢复方法

为了恢复图像中的遮挡点,本文在相机为正投影模型下,提出了一种投影约束的遮挡点恢复方法.该方法利用图像矩阵的行空间和列空间都是三维子空间的特性,通过用矩阵奇异值分解分别得到图像矩阵行和列投影满足的约束条件,将遮挡点的求解转化为迭代求解二次型的极值问题.仿真实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛速度快,恢复精度高等优点.     

效能评估的区间数灰关联投影法

针对权重不完全确定且属性取值为精确数、区间数和模糊数相结合的混合型多属性效能评估问题,提出了一种基于区间数灰关联投影的装备效能评估方法.介绍了该方法的基本概念和基本原理,建立了综合决策方案与正、负理想方案之间接近程度的决策模型,总结了用该方法进行效能评估的一般步骤.在此基础上,对几种类型的导弹进行了装备效能排序计算,验证了采用该方法评估装备效能的有效性和可行性.     

基于灰色关联投影法的飞机生存力设计方案评估

分析了飞机生存力设计方案的评价指标集并赋给每个指标不同的权重系数,提出了一种基于灰色关联投影法的飞机生存力设计方案评估方法。该方法采用灰色关联理论建立各生存力设计方案对评价指标集的加权灰色关联判断矩阵,然后利用矢量投影原理计算了各设计方案相对理想方案的灰色关联投影值,根据灰色关联投影值可以评价设计方案的优劣。     

基于梯度积分投影和最大期望算法的人眼定位

针对传统积分投影方法易受眉毛、睫毛、阴影、遮挡及噪声等干扰的问题,提出了一种梯度积分投影与最大期望(EM)算法相结合的人眼精确定位方法,可以在人脸图像中分割出人眼区域,并精确定位人眼位置。首先,采用一种新的梯度算子计算人脸图像的行梯度积分投影粗略定位人眼区域;然后计算人眼区域的列梯度积分投影函数,用EM算法将所得列梯度积分投影函数曲线拟合成两个高斯曲线,并根据高斯曲线精确分割出人眼窗口;最后,利用我们提出的加权质心法在所得人眼窗口中精确定位双眼位置。在YaleB人脸数据库及自采数据库上的实验结果表明,本文方法不易受眉毛及噪声干扰,并能有效克服眼睑和睫毛的遮挡,对不同光照条件及头部姿态都有很好的鲁棒性。     

稀疏随机矩阵的观测次数下界

压缩感知理论中的稀疏重构问题,要将一个高维信号从它的低维投影中恢复出来,通常选用稠密随机矩阵作为观测矩阵来解决这一问题。而某些稀疏随机矩阵作为观测矩阵也可以达到这一目的。稀疏随机矩阵的特点是,在编码和重构过程中都具有较低的计算复杂度,更新方便,且对存储容量的要求较低。该文基于压缩感知理论,分别对列重固定、行重固定以及一般的稀疏随机矩阵进行了研究,当这些稀疏随机矩阵满足有限等距性质时,推导了观测次数应满足的下界条件,并对三种矩阵的性能进行了分析。以二值稀疏随机矩阵为特例,进行了仿真实验。实验结果显示,结论给出的观测次数下界是比较紧的,并验证了列重固定、行重固定的稀疏随机矩阵作为观测矩阵的可行性和实用性。