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2维条码目前已广泛应用于各个领域,2维条码的编码过程中有一个重要步骤称为掩模调制,其目的是为了限制生成图像各区域的平均灰度,以提高码字的易印制、易识别能力。但现有的掩模方法大多基于感性,掩模模式有限并缺乏规范的方法支持及客观的评估手段,难以在各种应用条件下取得最佳效果。本文的研究目的是对能够对2维条码的掩模进行一种客观的数学上的评估。本文结合作者自行提出的一种可承载不确定容量信息的连续型2维条码,从统计分布模型角度对掩模技术进行研究,通过一种归于正态分布的数学评估模型,最终引导出一种比传统方法更为客观、规范、可最优化的掩模方法,该技术还可以应用于QR码等2维编码规则中。 相似文献
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基于Log算子边缘检测的车牌定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术之一,提出一种基于Log算子边缘检测的车牌精定位方法。首先对彩色车辆图片在多颜色空间内进行色彩分割去除大量的背景干扰信息,然后利用分块的思想实现车牌的粗定位,大大缩小车牌的搜索区域,最后对粗定位图用Log算子检测边缘突出车牌的纹理特征再结合投影的方一法准确定位出车牌。通过对静态车牌图像定位仿真实验和分析表明,该方法对于车牌定位准确率较高。 相似文献
999.
基于误差预测的焦炉火道温度软测量模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型.首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模型的特点.使用融合时间差分法的Elman神经网络,对线性回归模型中精度最高的12元模型的预测误差进行拟合和多步预测.采用专家经验将线性回归组合模型和融合时间差分法的Elman神经网络模型进行集成,最终获得了具有较高预测精度的焦炉火道温度软测量值.实际运行结果验证了该软测量模型的有效性. 相似文献
1000.
针对移动机器人探测动态未知环境的问题,引入了一种由贝叶斯理论和Dempster-Shafer证据理论(DST)扩展而来的新的信息融合方法——Dezert-Smarandache理论(DSmT).采用栅格地图,并根据声纳的物理特性,在DSmT框架下建立了声纳的数学模型.运用DSmT中的高级模型,即混合DSm模型,构造了一组基本信度赋值函数(gbbaf),用以处理动态环境下声纳获取的不确定和不精确信息,甚至于高冲突信息.借助Pioneer2-Dxe移动机器人分别进行了混合DSm模型和DST两种算法的地图构建实验,并绘制了相应的二维基本信度赋值地图.将由混合DSm模型与DST构建出的环境地图进行了比较,充分验证了混合DSm模型在未知动态环境下的有效性,为处理动态高冲突信息提供了有力的理论依据. 相似文献