基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

基于多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪

针对稀疏光流LK(Lucas-Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,提出了基于小波金字塔的多分辨率光流跟踪算法.算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进,从而实现了准确跟踪快速移动目标.在特征提取方面,提出了多尺度Harris角点检测方法,较好地解决了传统Harris方法的漏检和角点分布不均匀的缺陷,适合复杂交通场景中运动车辆特征提取.实验表明,当运动车辆旋转、移动以及摄像机变焦时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点,实现了复杂交通场景下对运动车辆目标的实时稳定跟踪.     

多车辆跟踪时目标粘连的解决方法

复杂交通中车辆间的相互遮挡会造成图像中的车辆粘连,针对这一问题,提出了一种新的基于Kalman预测模型与正交投影定位理论的多运动目标分割与跟踪方法.利用粘连车辆在时域上的历史运动信息和Kalman预测结果,在二值图像中构建特定粘连车辆的分割窗;在分割窗内利用水平-垂直正交投影和动态阈值的理论方法,确定目标最小外接矩形.设计目标分割评判函数,确定粘连车辆分割的合理性,并给出相应的处理结果.实验结果表明,该方法能够有效处理目标相互粘连的情况,实现目标的稳定准确跟踪,并且计算复杂度低,能够满足实时环境的需求.     

保定市农民工参与养老保险问题研究

本文在研究河北省农民工养老保险政策的基础上,从保定市农民工参与养老保险现状分析入手,通过问卷调查进一步了解保定市农民工养老保险发展存在的问题,运用方差分析法分析保定市农民工参与养老保险存在的问题,提出保定市如何建立与完善农民工养老保险制度的战略设想。     

基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法

针对核主元分析(KPCA)用于提取车牌字符特征不足的情况,提出了一种采用多组均值矢量来代替原始图像矢量进行核矩阵计算的方法,该方法使得核矩阵维数大幅降低,同时有效地保留了字符图像信息.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的基础上对输入数据实现了有效的降维,大大缩短了计算时间,有效地满足了车牌实时识别系统技术要求.通过实验对比可知,该方法比目前常用的PCA及FLD算法具有更高的性能指标.     

运动车辆阴影的快速检测算法

针对室外交通监控系统遇到的环境光性质变化等问题,提出一种运动车辆阴影快速检测算法.算法首先根据局部阴影模型,利用亮度比判据进行阴影初检测,然后根据动态边缘投影估计得到的车体位置剔除伪阴影,最后根据亮度比统计直方图对亮度比判据阈值进行自适应更新.为验证算法的有效性,分别在不同监控场景、不同日照情况下,对车辆阴影检测进行了实验.实验结果表明:该算法检测速度快,精度高,不受光源性质变化造成的颜色漂移现象的影响,能准确剔除阴影,适合室外环境下的车辆动态检测.     

一种多协议混合的嵌入式智能监控网络

提出并设计了基于多现场总线的嵌入式智能监控网络,以实现不同规模大型建筑或建筑群的实时监控和Ethernet远程访问.针对系统的特点,基于嵌入式系统,采用多种协议和总线组成分布式监控网络,充分发挥各总线的优势.以高性能微处理器为核心建立了系统结构和系统通信中枢,实现了多层次的逻辑处理;采用总线协议栈进行总线间的高速信息转换,并提出了一种改进的数据报通讯协议,有效解决了多主机通讯存在的数据丢失问题.系统具有很高的智能性、灵活性和较低的成本,证明多协议的采用是恰当的.