基于卷积神经网络的交通标志检测

针对自动驾驶场景下,提高交通标志检测速度和准确率的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的交通标志检测算法,与传统的图像检测算法相比拥有明显的优势。首先解析影响交通标志检测准确性的因素,并对算法提出了两项改进:使用101层的残差网络作为特征提取的基础网络以获得高精度的特征提取和物体检测,同时优化网络的区域候选框特征提取方式以提高交通标志图像的检测效果。在GTSDB德国交通标志检测基准数据集上的实验结果表明,该算法实现在复杂背景下交通标志的精准检测。     

步进电机一体化控制系统的设计

本文应用单片机、步进电机驱动芯片、字符型LCD和键盘阵列,构建了集步进电机控制器和驱动器为一体的步进电机控制系统。二维工作台作为被控对象通过步进电机驱动滚珠丝杆在X/Y轴方向联动。文中讨论了一种以最少参数确定一条圆弧轨迹的插补方法和步进电机变频调速的方法。步进电机控制系统的开发采用了软硬件协同仿真的方法,可以有效地减少系统开发的周期和成本。最后给出了步进电机控制系统的应用实例。     

网络数据库安全性问题及解决方法

对ASP开发网络数据库存在的漏洞进行分析，并提出了解决的方法。     

HTML5在移动应用开发上的应用前景

随着智能移动设备的普及,移动互联网在生活中的重要性越来越明显,为了适应快速发展的Web技术以及不断提出的Web应用需求,HTML5应运而生。文中首先介绍了HTML5技术的新特性,然后分析了HTML5在移动设备应用开发领域的应用前景,并分析比较了3个主要的基于HTML5的移动应用开发平台,最后探讨了HTML5技术对开发者的影响,以及HTML5的发展对移动互联网发展所起的积极作用,力求展现HTML5技术的发展趋势、应用前景,并使开发人员初步了解应用HTML5技术开发移动应用的基本方法。     

双重功能按键在TMS320F24X中的实现

本文介绍了一种新的用于DSP系统中的键盘处理方法。与单片机系统中常用的程序扫描键盘处理方式相比，这种定时—计数的方法能够有效地节约系统开销，且对键盘处理快速可靠。     

Matlab在直流调速设计中的应用

本文介绍了基于Matlab的直流调速系统的设计与仿真，给出了直流调速系统框图、参数计算及仿真波形。     

RoboCup2D仿真的若干评价指标的权重研究

为了解决足球机器人2D仿真比赛中各参赛队伍的算法和策略没有针对性这一不足,提出一种对2D仿真比赛若干指标权重分析的评价方法。该方法通过提取仿真比赛的若干指标,利用系统工程学中的评价系统理论进行权重分析,结合足球机器人仿真比赛的实例,从几种权重方法中确定了综合权重方法,并通过实验验证了方法的可行性。     

基于张量分解与网络权重的终端数据同分布识别算法

联邦学习协调多个异地终端使用当地用户数据训练神经网络,并用服务器收集已训练的网络权重更新全局神经网络。联邦学习无须收集用户数据,保护了用户隐私,且利用了用户数据训练网络。然而,由于用户偏好的差异,用户数据常不满足同一分布,导致无法使用一个全局神经网络拟合所有数据。为了让服务器能依据终端训练的权重识别数据分布,用不同网络拟合不同分布的终端,提出一种基于张量分解的算法仅使用网络权重识别含相同数据分布的终端。将终端所训练的神经网络权重表示为高维度张量,并使用张量分解自适应地寻找潜在最优子空间,学习每个权重更具辨识性的新表征,对新表征聚类以识别出具有相同数据分布的终端。使用多个数据集验证了该算法对终端数据分布一致性识别的高效性。     

竞争网络在中医舌诊中的应用及实现

自组织竞争神经网络通过对网络权值的调整,使所有矢量都在输入矢量空间相互隔离,形成了各自代表输入空间的一类模式,从而实现聚类功能.在中医舌诊推理的研究过程中,我们建立了基于竞争神经网络的辨识模型,利用该系统对病位和病机进行推断和识别.在分析了Visual C＋＋和Matlab各自特点的基础上,提出了利用Visual C＋＋与Matlab混合编程来实现竞争神经网络的应用这一方法.该程序的界面是由VC＋＋实现的,而神经网络的所有功能是通过调用Matlab引擎的方法实现的,这样做可充分利用Matalb和Visual C＋＋各自的优点,实现更多的功能.实验结果表明该方法是可行和有效的.     

基于均值漂移的提取羽毛杆的去噪方法研究

为有效去除羽毛片图像中的噪声,便于毛叶与毛杆的分割,提出用均值漂移算法对毛片图像进行平滑滤波,然后对图像进行区域合并,最后利用阈值分割算法提取羽毛杆.实验结果表明:利用均值漂移算法能有效去噪,可以获得更高的图像评价指数和更好的视觉效果,可有效滤除不必要的纹理背景信息,为准确提取毛杆奠定重要基础.