利用轮廓特征进行人头识别的方法

根据人头的特征,提出了基于区域轮廓特征的人头识别方法。详细描述了对预处理后的二值化图像进行去轮廓毛刺的方法,以防止轮廓提取时产生死循环。提出了一种提取区域轮廓的方法,并给出了其详细步骤。利用轮廓所包围区域的面积对人头进行初步筛查,然后利用圆形度进行人头识别。该方法实时性好,而且所需内存空间小。最后,用实验证明了这种方法的良好效果。     

近红外光谱小波投影寻踪回归定量分析方法研究

为改进近红外光谱结构特征与定量回归模型的非线性拟合度和充分利用光谱中的非线性特征,提出了一种光谱小波投影寻踪定量分析方法。该方法对光谱进行小波分解后,用高斯混合模型噪声估计法降噪,对降噪后的小波系数向最优投影方向降维,用多项式岭函数拟合定量回归关系。建立黄酒近红外光谱快速预测酒精度小波投影寻踪回归模型,其相关系数R2和交叉检验标准差RMSECV分别为0.957和0.37838,该法比分析多元线性回归和偏最小二乘回归定量分析2种常规定量分析方法具有更优的预测效果,能更为有效地应用于近红外光谱快速定量分析检测。     

利用VC++/C编程实现Windows 与Linux的网络通信

结合VC++和C语言在某火灾监控系统中的实际应用,讨论了在嵌入式操作系统Linux和Windows间实现网络通信的关键技术,并给出了通信软件的基本原理和开发步骤.     

永磁同步风力发电机的神经网络自适应内模控制

为了提高永磁同步风力发电机的调速性能,结合自适应内模控制,将神经网络方法用于永磁同步风力发电机调速控制系统,设计了神经网络自适应速度控制器。基于MATLAB的仿真结果证明,神经网络自适应内模控制系统有很强的自适应能力和抗负载扰动能力,控制系统具有良好的静、动态特性。     

神经网络数据融合和目标识别

针对某给定区域内的多目标识别,研究了神经网络数据融合和目标识别的有效方法,使多目标识别快速而准确。     

基于图像匹配的透明车灯部件检测

针对车灯总成的完整性检测,提出了基于图像金字塔和归一化互相关函数结合的分层匹配算法。利用直方图均衡化和锐化滤波增强图像对比度以及边缘细节信息,再运用归一化互相关相似度函数实现车灯透明部件的匹配,同时采用金字塔分层来提高图像匹配的速度。通过实验确定了合适的匹配窗口大小、金字塔层数、相似度阈值等,实现了车灯透明部件的安装检测。实验结果表明:该方法对车灯透明部件的成功检测率可达到约95%,检测时间约50 ms,具有较高的准确率和实时性。     

汽车音响面板印刷字符缺陷快速检测算法

鉴于传统的模板匹配技术计算量过大的缺点,提出一种检测算法—灰度差减法,提取面板表面印刷字符的几何特征,再对特征值进行相关处理,可得出印刷字符的缺陷类型。试验结果证明,该理论算法稳定、准确且能大大提高检测效率。     

融合高阶多尺度特征的路面裂缝图像分割算法

针对裂缝图像的光照不均匀、斑马线等复杂背景使得传统的裂缝图像分割算法容易丢失细微及末梢裂缝等问题,本文提出了一种基于泰勒级数和多尺度特征的裂缝图像分割算法.首先,采用瑞利和高斯分布构成的有限混合模型对裂缝背景和目标进行建模,并使用期望最大化算法求解混合模型的参数;然后,通过泰勒级数的展开式描述裂缝的梯度方向,利用尺度变换构造裂缝图像的高阶多尺度特征;最后,将灰度有限混合模型和裂缝高阶多尺度特征融合到马尔科夫随机场模型,通过条件迭代算法优化求解裂缝标号场最大后验概率来实现图像分割.性能测试和不同算法对比分析实验表明,本文算法在保证裂缝几何参数不变的前提下能够抑制非裂缝目标并保留低对比度、细微和末梢裂缝,分割准确率达到85.93%、灵敏度达63.87%,衡量指标优于其他算法.     

基于活动形状模型的红眼自动检测与去除

红眼现象是由于视网膜反射闪光灯的闪光,瞳孔产生不自然红色的现象.本文提出了一种自动检测和去除红眼的算法.用眼睛分类器筛选数字图像中的红色区域,获得红眼区域,扩展红眼区域,包含眼睛轮廓,采用活动形状模型确定红眼区域中的瞳孔轮廓以去除红眼.本算法既能够准确找出数字图像中的红眼,又能够精确定位找出红眼中瞳孔的轮廓,达到了优越的效果.     

基于V9401和电力载波的单灯控制器设计

在道路照明系统的升级改造中,LED照明以其高照度、低功耗、寿命长等优点成为大势所趋.设计了一款基于国产电能计量芯片V9401和电力载波的LED智能路灯单灯控制器.与传统路灯的集中控制不同,本单灯控制器可与开关电源配合作用,可对LED路灯进行单灯的开关和调光操作,同时,可监测到每一盏LED灯的电参数与故障状态,并上传结果以供主站的集中监测和查询,从而实现了对整个照明系统的精细化管理.