驾驶员预警系统的人脸图像识别的预处理

驾驶员预警系统对提高行车安全具有重要作用,而驾驶员人脸图像识别处理是其中的关键部分之一。该文首先介绍了驾驶员预警系统的原理结构,然后讨论了驾驶员预警系统中人脸图像识别预处理的滤波和细化两个环节。通过使用卡尔曼滤波算法对动态噪声为有色噪声的图像进行滤波,既实现了图像去噪,也实现了目标跟踪;使用脱壳算法对图像进行细化得到图像的线条描述,为驾驶员人脸图像识别的后续处理提供了可靠的保证。实践证明,论文中采用的预处理方法实时性高,效果好。     

一种应用于隧道视频监控的图像识别系统

隧道的监视与控制管理是高速公路隧道安全正常运行的重要课题。本文对隧道交通智能视频监控系统的硬件和软件进行了介绍,结合视频监控场景的复杂特性,针对视频监控中涉及视频图像处理与分析的图像分割、目标提取等技术进行了研究。并把系统应用于重庆市中梁山隧道（长度3165米左右）,结果表明本文方法是比较实用的,能满足实时视频监控系统的要求。     

一种基于DWT抗几何攻击数字水印鲁棒算法

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力差这一难题,提出了一种基于小波变换可抗击几何攻击算法.在水印嵌入部分:首先对宿主图像进行小波分解、嵌入水印,再通过余弦变换求得该水印图像的一个特征向量,利用该特征向量和水印信息通过HASH函数生成一个二值逻辑系列,将该序列作为密钥;水印提取部分为:对待测的图像进行小波变换,再通过余弦变换求得待测图像的一个特征向量,利用该特征向量和密钥通过HASH函数提取出水印.文章最后对水印图像进行了旋转、缩放和扭曲等几何攻击试验.试验表明,该算法有理想的抗几何攻击能力.旋转攻击的旋转角度可达40°,缩放攻击的缩放比例可达0.2,旋转扭曲攻击的扭曲角度可达100°.     

基于贝叶斯分类器的高校学生信用评价模型

个人信用体系是社会信用体系的基础,而高校学生个人信用评价体系是社会信用体系下个人信用建设的重要组成部分以大学生群体为试点,选取与评价对象密切关系的13个指标建立大学生信用评价指标体系,并利用贝叶斯网络分类器的原理建立高校学生个人信用评价模型.模型结合关联分析的方法来寻找属性变量间的依赖关系,提出了模块化属性结点的思路,能同时实现用户信用分类和用户群体细分的功能.数据实验结果表明,模型有较好的信用评价分类效果.     

基于遗传算法与可拓神经网络的故障诊断

可拓神经网络是基于可拓理论和神经网络而设计的一种新的方法,它即充分利用了可拓学定性描述和定量描述的优点,又考虑了神经网络并行结构的特点.它由输入和输出两层可拓神经元构成,在每个输入神经元和输出神经元之间有两个连接权值.然后利用遗传算法全局搜索能力,对建立的可拓神经网络的权值进行优化,在优化过程中利用可拓神经网络输出的正确次数与可拓神经网络输入的样本总数的比值作为适应度函数,染色体根据物元的节域进行实数编码,计算出的可拓距离的最大值对应的物元与样本一致时,输出正确次数累加一次.算法终止条件为误差值达到要求.最后利用该方法开发了励磁系统的故障诊断系统.并对可控硅的缺相故障进行了成功的诊断.试验结果证明,该方法比传统的神经网络具有速度快,准确度高的特点.     

决策系统故障预测中控制上界的确定方法

论文在基于统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性确定决策系统故障预测控制上限的计算方法。该算法利用决策系统故障状态的影响因素的观测数据本身的统计特性对数据进行分析,在对原始数据进行归一化处理之后,通过误差平方和的计算给出了决策系统故障预测控制上限的计算模型和故障预测的流程图设计。该模型充分考虑了系统本身的运行情况,极大的改善了控制上限给定的客观性。分析表明,这种模型是有效的。     

改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点间的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。     

蚁群算法在K-TSP问题中的应用

针对K-TSP(K—person Traveling Salesman Problem)问题,该文提出了一种利用蚁群算法求解该问题的新思路。该算法采用k只蚂蚁共同构造问题的一个解,并通过多组(每组k只)蚂蚁相互协作最终达到搜索最优解的目的。实验结果显示,该算法行之有效,是一种求解K-TSP问题的有效算法。     

基于数据回归建模的单目视觉测距算法

提出了一种基于数据回归建模的单目视觉测距算法,其基本思路与现有的“先建模再测距”的顺序思路不同,创新性地提出了“先测距再建模”的逆向思路,首先准确标定出一些距离样本点,然后采用数据回归建模的方法建立测距模型。该方法不用再单独考虑成像模型、成像系统误差、透镜畸变等带来的影响,而是在进行回归拟合时隐含地加以解决;同时,该方法不依赖于道路几何约束条件,既可用于高速公路等结构化公路情况,又可用于城区公路等非结构化公路情况。实验表明,该算法思路是有效的,能满足测距的实时性与精确性要求。     

汽车防撞预警系统的研究与发展

随着汽车工业的发展,汽车行驶速度越来越快,道路交通事故已成为世界性的社会问题。其中,碰撞事故占的比例约80％,所以对汽车防撞研究也成为世界性课题。先对汽车防撞预警系统的原理进行分析,再结合国内外现有的汽车防撞预警系统,如超声波防撞预警系统、雷达防撞预警系统、激光防撞预警系统、机器视觉防撞预警系统、红外线防撞预警系统以及交互式智能化防撞预警系统等,对它们的原理、特点、缺陷等方面进行分析,最后总结出现有技术的固有缺陷,提出了汽车防撞预警系统的发展方向。