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1.
为解决车辆阴影检测中易将车辆阴影相似的车辆区域误检测为车辆阴影的问题,提出了一种基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法.首先,利用简单线性迭代聚类法将图像分割为若干超像素;然后,以超像素为基本检测单位,根据HSV空间中的一组判别条件对车辆阴影进行初步检测;在此基础上,利用支持向量机识别并去除被误检测为车辆阴影的车辆区域,进而得到最终的车辆阴影.实验结果表明,所提算法能够较好地区分车辆阴影及与车辆阴影相似的车辆区域,提高车辆阴影的检测率和分类率.  相似文献   
2.
介绍东南大学交通信息工程及控制专业的基本情况,在培养目标、课程体系、教学方法及创新能力培养等方面所做的探索工作,学科发展中存在的问题及对策。  相似文献   
3.
提出了一种基于纹理和小波分析的车牌定位方法。针对图像背景复杂,且车牌所占比例较小的特点,提出了一种确定基元分类阈值的二值化方法;根据车牌字符分布规律,提出了二值纹理基元分析方法,提取车牌候选区域;基于小波分析提取车牌区域竖笔画特征,采用隶属度定量表征车牌竖笔画特征、位置特征及形状特征,给出综合这些特征、从候选区域提取车牌区域的方法。测试结果表明,该方法正确定位率超过96%  相似文献   
4.
介绍了一种大面积扫描探针显微镜。仪器采用大范围扫描与高精度微动扫描相分离、X-Y扫描与纵向检测相分离的方案,同时具备较大扫描范围和较高的分辨率,扫描重复性好,大面积扫描范围220mm×290 mm×60 mm,重复性2~3 μm,并可实现探针的自动逼近、光学显微镜自动聚焦和图像自动拼接。  相似文献   
5.
针对无线传感网络数据传输与计算的不均衡而导致部分节点能耗大的问题,首先结合图论中二部图思想,将不平衡扩展模型应用在分布式压缩感知上,并设计出一种与该架构相对应的分布式算法.该算法通过一个列稀疏度确定的稀疏随机二值矩阵决定节点之间是否实现数据传输,从而将传输和计算任务平均分散在各个节点,并利用二阶锥形规划法对融合中心的数据进行重构.最后,在火灾场中利用不平衡扩展模型的分布式压缩感知网络进行仿真实验,并对算法的优越性和网络的节能性作出详细分析.在仿真过程中,通过分析均方误差和信噪比证明所提出的模型不仅在降低节点能耗上有较好的效果,而且在有噪声环境中可以很好地保证信号的重构性能.  相似文献   
6.
基于小波包特征提取的车牌字符识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
黄卫  路小波  凌小静 《科学通报》2004,49(24):2612-2614
针对车牌字符识别的特点, 提出了基于二维小波包的车牌字符特征提取方法, 将车牌字符图像进行二维小波包变换, 搜索最优小波包基, 提出了寻找最优小波包基的准则, 并给出了具体算法; 将获得的最优小波包基作为车牌字符的特征, 采用神经网络进行车牌字符分类. 测试结果表明, 与传统方法相比, 文中方法得到了更好的结果.  相似文献   
7.
基于二值图像的车牌精确定位方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99%.  相似文献   
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