一种改进的深度学习的道路交通标识识别算法

针对复杂的环境,结合图像预处理与深度学习神经网络,提出了一种道路交通标识识别算法。该方法不仅利用图像分割技术,而且利用卷积神经网络模型对道路交通标识进行了更准确的识别。首先,通过调节光照影响、去除复杂背景、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合squeeze-and-excitation思想和残差网络结构,充分训练出自己的卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标识的识别。实验结果表明,该方法使训练时间缩短了12%左右,识别精度可达99.26%。     

提高数控机床主轴组轴承性能特性的方法

轴承预紧是提高数控机床主轴等组性能特性的一种有效方法,文章从提高回转精度,增强刚度,等方面进行了阐述。并对预紧力大小,预紧力调整,测量和预紧后锁紧等方面进行了较系统的讨论。     

基于压缩传感的多样本目标跟踪算法

针对实时目标跟踪会产生跟踪不稳定、易漂移、被遮挡就丢失的问题,提出改进的多样本跟踪算法。在压缩传感实时跟踪中,通过增加随机测量矩阵产生新的压缩感知特征,融合多个正负样本。结合boosting学习方法更新特征权值并改进置信图估计,解决目标漂移和丢失问题。实验结果表明,该方法在目标运动、纹理和环境显著变化以及被部分遮挡的情况下,跟踪的鲁棒性依旧很高,能达到稳定、实时的目标跟踪。     

用VB绘制AutoCAD中的多点连线

运用VB开发AutoCAD，介绍了多点连线的两个方法。     

高等教育大众化下的计算机程序教学探讨

在分析了大众化高等教育下学生的特点以及计算机程序设计课程的特点后,运用高等教育教学理论,对信息化教学和传统教学方法进行了对比探讨,对多媒体课件的设计,课堂教学的组织,以及教学方法的选取进行了详细研究,以期能为同行教学工作者提供借鉴和参考.     

一种新的局部分水岭模型在图像分割中的应用

为了提高图像分割算法对图像显著区域的抓取能力及效率,将超像素思想与分水岭算法相结合,并且在模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means,FCM）的基础上进行改进,提出了一种基于网格化局部分水岭的模糊聚类算法。该方法先根据区域方差将图像进行不均匀网格化,再对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法,减少了全局分水岭带来的局部信息遗失,获得各个网格内的显著性聚水盆,再实施区域融合,将每个标记区域的灰度均值化,最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类,得到最终的分割图像。实验结果表明,该算法对噪声的鲁棒性强,能够有效剔除干扰区域,分割出图像中的显著区域,同时也具有较低的时间复杂度。     

一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法

模糊C-均值算法（fuzzy C-means,FCM）对图像噪声敏感,只考虑了图像数值信息而忽略了邻域空间信息,造成最终的图像分割结果不精确。为了克服FCM存在的问题,将图像局部信息与非局部信息融入到多测度模型中,扩充了原本聚类的单一测度。另外将先验概率引入隶属度矩阵中,使得每次迭代前,隶属度矩阵中像素点的邻域信息都被充分考虑,最后添加一个邻域隶属度惩罚项修正聚类结果。实验证明:该算法对噪声鲁棒性强,能够获得较为理想的图像分割效果。