基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

基于扫描线的新型车牌定位方法研究

针对车牌定位易受光照、场景等因素的影响,无法准确定位的问题,研究并提出了一种基于扫描线的车牌定位方法。首先增强图像并去噪,改善图像质量;接着通过水平边缘检测和行扫描粗定位车牌区域,通过扫描线聚类增长固定候选车牌区域;最后通过水平投影和倾斜校正精确定位车牌。通过多组不同条件下车牌的对比实验,验证了该方法能够适应各种条件下拍摄的车牌图像定位,具有较高的鲁棒性。     

信息与通信技术类专业产学研用人才培养模式的探索与实践

根据地方本科院校办学资源不足和信息与通信技术类专业应用面广、知识更新快的特征，结合武夷学院实际校情，大胆对信息与通信技术类专业的人才培养模式进行了改革与探索．构建了以市场需求为导向，以企业订单式培养为驱动，以校企联合办学为途径，强化“产、学、研、用”的信息与通信技术类专业人才培养新模式．经过两年的实践，新模式取得了一定的成效．     

旁路模式下网络异常流量监控模块的设计与实现

针对局域网络环境下,网管人员很难有效监控网络数据的异常流量问题,在基于旁路的网络流量监控模式基础上,设计并实现了Guard这一旁路模式下抗攻击设备的主要功能.Guard通过自学习方式对应用层流量进行监测,从带宽和连接数等多个纬度,实现了对网络资源的合理分配和对异常流量的有效控制.     

一种光照不变性模型下的阴影去除方法

提出了一种新的基于光照不变性模型的阴影消除方法。首先对二维光照不变性图像恢复阴影,再利用基于互信息的图像融合去除运动目标的投影,最后通过图像镜像消除边界条件的制约,改善阴影去除效果。实验结果表明,该方法能够有效地消除运动目标的阴影。     

虚拟机在高校计算机实践教学中的应用

用虚拟机替代物理机实验平台,能充分利用高校中现有的实验资源.具有经济性、可靠性、和易维护性等特点.本文以Connectix Virtual PC和VMwareWorkstation为例,详细阐述了虚拟机在高校计算机实践教学中的应用问题.     

基于光照不变性模型的阴影去除方法

提出了一种新的基于光照不变性模型的阴影消除方法。首先对二维光照不变性图像恢复阴影,再利用基于互信息的图像融合去除运动目标的投影,最后通过图像镜像消除边界条件的制约,改善阴影去除效果。实验结果表明,该方法能够有效地消除运动目标的阴影。     

一种多高斯模型下的阴影检测方法

分析了混合高斯模型阴影检测算法的不足,提出了一种基于贝叶斯更新的多高斯模型阴影检测算法.基于Porikli提出的阴影流算法,根据实际情况改进了其中的阴影区域预分类算法,更新了贝叶斯参数,最后检测阴影.实验结果证明了该方法的有效性.     

Windows域控制在虚拟实验环境中的应用

域是活动目录的分区,域控制器可以管理网络.本文阐述了如何在一台物理机上实现域控制管理实验.