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基于ZigBee网络的路灯节能监控系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对节能路灯的监控系统的设计,采用基于ZigBee技术的组网方案,进行、茅统询儒鬲架,以及Mesh网络的研究。设计了监控系统终端节点的硬件平台以及编写了ZigBee协议栈的软件。通过实验室对路灯的模拟实验,系统实现了Mesh网络噬及AdHoe路由算法,提高了系统的稳定性,满足了节能路灯的通讯要求。 相似文献
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对径向基函数神经网络在疵点分类中的应用进行了研究;提出了一种应用于模式识别的RBF训练算法,提取织物疵点的特征参数如均值、方差和熵,再利用神经网络进行疵点类别的判别,精确度高达百分之九十多,准确地反映了每一类瑕疵特征的真实分布情况;然后分析了另一种神经网络--学习矢量量化网络LVQ对疵点分类的效果,将它们的训练速度和分类精度进行了比较;实验结果表明,采用RBF神经网络比LVQ神经网络的分类速度更快、精度更高,更有效地被应用于织物疵点分类中。 相似文献
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全面综述了低分辨(Low-Resolution,LR)人脸识别技术的研究进展,并对相关亟需解决的关键问题进行了讨论。对LR人脸识别系统的概念、待解决问题、系统结构、已有不同识别方法进行了分类阐述。根据高、低分辨率人脸图像空间特征维度的不匹配问题,分别对基于重构超分辨(Super-Resolution,SR)图像和基于公共特征子空间两类LR人脸识别方法进行了详细介绍。对每类方法按照不同的实现过程,进一步划分为三种不同的类型分别介绍,并对每类方法模型的主要思想和核心问题进行了分析和讨论。简单介绍了九种标准人脸数据库,从识别性能、平均运行时间和多人脸库实验结果比较等方面对每类代表性方法进行了分析。对LR人脸识别技术在未来发展中需要解决的难点问题给予了展望。 相似文献
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为了找出织物在生产过程中易产生疵点的类型,并反馈到生产工序中以提高织物质量,提出一种基于局部二进制模式与Tamura纹理特征方法相结合的织物疵点分类算法。该算法主要完成的任务是对织物特征向量的提取,局部二进制模式从局部或像素邻域描述纹理的特征,Tamura纹理特征方法从全局描述疵点纹理特征,两者结合能更好地描述疵点纹理特征。完成特征向量提取后,选用共轭梯度BP算法来处理特征向量。共轭梯度BP算法收敛性较好,提高了训练速度和训练精度。实验结果表明,提出的算法对疵点分类具有较高的分类准确率。 相似文献
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