汽车倾斜牌照中字符的定位与提取

提出了汽车图像中倾斜汽车牌照字符的定位与提取算法。该算法针对汽车牌照的灰度特点,先确定牌照的位置,并从背景中分割出来。对二值化车牌定位图通过Hough变换,计算出车牌主要直线的倾斜角度,通过插值旋转后,重新确定车牌字符的边界,最后精确地提取出汽车牌照中的字符。与其它传统的方法比较,该方法在运算速度和精确性上有一定优势。     

车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究

根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域并进行字符分割的新方法。该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界;然后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距的比例进行字符分割。经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点。     

基于小波变换的车牌定位算法研究

随着我国经济的发展和汽车拥有量的急剧增加，公路交通成为我国重要的交通运输途径，是国家大力发展的基础设施，日益拥堵的城市交通需要用更先进、更有效的交通管理、控制。利用电子信息技术提高管理效率、交通效率和安全，智能交通系统ITS己成为当前交通管理发展的主要方向。本文将小波变换应用到车牌识别技术当中来，提出了dbN小波的车牌定位算法，在采用数学形态学等方法取得车牌的上下边界的前提下，使用db8小波对图像进行分解处理，提取有效信息。经试验证明，db8小波能够有效的去除车灯等无关区域的影响，通过对试验图片的处理证明，本文算法均能正确的定位车牌区域。     

浅谈BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌字符的识别是车牌识别系统的核心部分,本文主要讲述一种BP神经网络进行车牌识别,该识别算法具有良好的快速性,稳定性和准确性,满足车牌实时识别的要求.     

车牌识别系统——车辆牌照定位

结合对车辆牌照特征的分析以及时各种定位方法的比较,本系统采用的是基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法.该方法综合了基于纹理特征分析和基于边缘检测分析方法的特点,具有速度快和准确性高的优点.     

多外观模型的鲁棒人脸跟踪

为了解决在真实场景中进行视觉人脸跟踪时不同挑战之间的外观匹配问题,提出了一种多外观模型的人脸跟踪算法。该算法利用多个具有长期和短期外观记忆的外观模型进行有效的人脸跟踪,对变形、旋转、尺度和光照变化表现出鲁棒性。同时利用先检测后跟踪算法的优点,通过使用人脸检测器来处理人脸的剧烈外观变化,检测器也有助于在漂移过程中重新初始化所提算法。最后提出了一种加权分数级融合策略,通过在可能的人脸位置生成的候选人脸来获得融合值最高的人脸跟踪输出。实验结果证明,该跟踪器在自启动时表现出色,性能优于许多先进的跟踪器。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的“当前”统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对“当前”统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统“当前”统计模型相比,改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的“当前”统计模型1.5～2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。     

基于自动智能分类器的图书馆乱架图书检测

整理乱架图书是图书馆日常维护工作的一个重要组成部分。人工检测图书乱架不但费时费力而且极容易出错。为此,设计了一种结合深度学习中的SoftMax回归算法和书脊图像特征识别相结合的乱架检测算法,算法主要包括书脊定位分割、字符识别、语义特征提取以及分类判决等环节,实现了自动高效的图书乱架检测。实验数据表明本文提出的检测算法能达到近98%的检测准确率,并且还具备速度快、几乎不需要人工干预等优势,能大大降低图书馆日常图书清点工作的劳动强度。     

一种改进的机载卫通天线跟踪算法

在圆锥扫描实现过程分析的基础上，提出了一种改进的机载卫通天线跟踪算法。结合天线方位、俯仰方向图及其三维重构法，对该跟踪算法进行了理论推导。运用Matlab曲线拟合仿真，给出了天线跟踪调整方向和角度的计算公式，最后分析了实际应用中需要注意的一些问题。飞行试验表明，该改进的圆锥扫描跟踪技术提高了天线伺服系统的跟踪精度和跟踪速度，很好地满足了机载卫星通信的需求。     

低轨双星无源探测系统对运动辐射源的快速检测算法

针对时频差体制的低轨圆轨道双星无源探测系统不能对运动辐射源进行定位和辐射源是否运动进行判别问题,提出了一种通过单次观测实现运动辐射源定位与运动性判别的快速算法。该算法利用信号到达角与信号达到时差联合定位结果,结合信号到达频差对平行于大地水准面的匀速运动目标进行运动性检测,使系统在观测量存在误差条件下仍能有效进行目标运动性判别。将其应用到低轨双星无源探测系统中,仿真结果表明算法对速度大于60 m/s以上的辐射源具备优于95%的正确检测概率。     

基于特征值和灰度关联的双机关联定位

针对双机协同对多目标进行定位跟踪的应用背景，研究了不同侦察平台、不同侦察传感器测向数据的关联和定位问题，提出了一种双机实时关联定位方法。该方法利用各类传感器的关联特征要素建立双机同类型传感器的数据关联模型，利用B 型灰色关联度的纯方位关联算法建立同机不同类型传感器的关联矩阵，结合目标身份信息进行测向结果关联，对关联上的测向结果进行提纯、滤波和交叉定位，最后得到目标定位结果。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

一种超宽带与惯导融合的LSTM室内定位算法

针对复杂环境下的室内高精度定位需求,提出了一种超宽带和惯导融合定位方案。结合位置估计过程可被划分为时间序列预测问题的特点,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM) 网络的联合定位算法,并对其总体架构设计、数据预处理方法、网络结构设计、模型训练方法进行了研究。在此基础上,通过仿真和实测实验对联合定位算法进行验证,实验结果表明,该LSTM神经网络联合定位算法的定位精度优于传统TOA(Time of Arrival)、UKF(Unscented Kalman Filter)联合定位算法,适用复杂室内定位。     

基于粗细结合的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中很重要的一步,在完成车牌图像预处理之后,就需要利用有效地方法定位图像中的车牌位置.本文利用基于双向投影法确定车牌的上下左右边界即粗定位,找到包括车牌图像的最小矩形框,以实现粗定位;然后经校正后,再在该最小矩形框内矫正图像的垂直、水平方向,以实现精确定位.     

基于AdaBoost的组合网络流量分类方法

针对单一分类方法在训练样本不足的情况下对于小样本网络流分类效果差的特点, 通过自适应增强（Adaptive Boosting, AdaBoost）算法进行流量分类。算法首先使用CFS(Correlat ion-based Feature Selection)特征选择方法从大量网络流特征中提取出少量高效的 分类特征,在此基础上,通过AdaBoost算法组合决策树、关联规则和贝叶斯等5种单一分类 方法实现流量分类。实际网络流量数据测试表明,基于AdaBoost的组合分类方法的准确 率在所选的几种算法中是最高的,其能够达到9892%,且相对于单一的分类算法,组合流 量分类方法对于小样本网络流的分类效果具有明显提升。     

一种改进的相位一致性图像特征检测方法

同时检测出包括边缘特征和线特征在内的多种图像特征一直是图像特征检测中的难点。在相位一致性基本原理的基础上，提出了一种基于局部频率的相位一致性检测图像特征的算法。试验结果表明，采用的算法在图像特征的细节保留和定位方面要优于传统的相位一致性算法和Canny算法。     

基于理论弹道速度匹配的飞行器测控记忆跟踪算法

针对遥测设备现有记忆跟踪存在速度跳变和外推误差大的问题,提出了一种基于理论弹道速度匹配的记忆跟踪算法。分析了遥测设备记忆跟踪算法原理与不足,对原记忆跟踪算法进行改进,同时将Neville算法用于记忆跟踪数据插值。仿真结果表明新算法外推10 s、5 s和3 s的均方根误差比原算法平均减小44.9%。新算法在设备应用的测试结果同样证明了其优越性。     

智能视频分析技术在监狱监管工作中的应用

本文主要分析了智能视颇分析技术.研究了视频监视系统中的运动目标检测与跟踪方法,提出了基于背景统计模型估计的方法在基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统中的实际应用方案,并设计了基于智能视频分析技术的数字化监狱网络监管系统的实现方案,包括基于dsp处理和单片机控制的运动目标检测与跟踪系统的硬件组成方案,和基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统控制图像处理电路以及算法流程.     

一种基于"当前"统计模型的自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。     

智能车牌识别技术

本文主要介绍了智能车牌识别系统中车牌定位与识别模块的有关技术。     

多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法

针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———ＣＭＩＭＭＰＤＦ 算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波（ＣＭＫＦ）替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服 了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型（ＩＭＭ）算法及概率数据关联（ＰＤＦ）算法,有效 地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。