径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法.在预处理阶段,采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度;在字符分割阶段,采用极限元素位置确定法实现独立字符分割;在字符识别阶段,利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练.选取基于反向传播(BP)神经网络的字符识别算法和基于支持向量机(SVM)的字符识别算法与文中方法进行比较.实验结果表明:文中方法在识别准确率上具有明显优势,更适用于汽车车牌的字符识别.     

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。     

图书索书号识别算法及其实现

针对多本在架图书图像中相邻图书的索书号分割、识别存在的识别率低的问题,提出了一种图书索书号识别算法,该算法实现了对单本图书索书号的分割、提取以及字符识别,具体做法是通过确定多阈值中的阈值范围来分割索书号区域,利用种子填充法将索书号区域中的字符提取出来,最后利用神经网络的方法完成对索书号字符的识别。实验结果表明,直立图书的字符识别率为95.3%,倾斜图书的字符识别率为93.1%,总的识别率为94.3%,达到了良好的识别率。     

基于字符笔画斜率特征的车牌识别算法研究

车牌字符识别是车牌智能识别系统中的关键技术之一,为了提高车牌字符识别准确率和实时性,提出了一种基于车牌字符笔画斜率特征的字符识别算法,新算法在对准确分割后的车牌字符图像进行归一化、二值化和细化等预处理后,提取车牌字符笔画像素点的斜率值,再将斜率值构造成识别向量,进而通过计算特征向量的夹角值实现待识别字符与标准模板字符的相似度判断;实验结果表明,新的算法与已有的传统字符识别算法相比,既提高了识别准确率,又降低了识别耗时,结果满足实际工程应用需要.     

基于红外图像处理技术的设备过热故障源定位

传统的电力设备过热故障都是通过人工检测完成的,无法做到无接触检测,危险性较强。结合红外热成像理论,设计并实现基于红外图像处理技术的电力设备过热故障检测系统,介绍了系统的总体结构,通过远程图像采集模块完成电力设备范围内红外图像数据的采集以及预处理,DSP模块作为红外设备图像实时处理的核心,实现整个系统的控制及调控。利用FPGA模块实现图像信号数据的暂存、预处理及匹配等操作。详细分析了基于红外图像分割技术的软件设计基础和实现方法,并给出系统程序实现代码。系统测试结果显示,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

储蓄凭条中手写体的提取与净化系统

给出了储蓄凭条手写体提取系统的设计与实现,包括预处理,建立模板,基线定位与去除,倾斜校正 处理,定位格去除和手写体净化分割等。重点讲述了图像二值化,手写体分割与净化算法。     

基于目标特征的图像预处理技术

结合建筑物搜索与识别的实例,提出了有利于保留目标特征的二值图像平滑算法和水平分割算法,改进了中心差分算子的边缘检测方法,并采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行预处理.实验表明,这种基于目标特征的图像预处理方法对各种条件下采集的图像都能达到较好的处理效果,并取得了令人满意的速度.     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.     

基于卷积神经网络的字轮式仪表双半字符识别

针对远程自动抄表系统中字轮式表盘出现双半字符导致识别困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的双半字符识别方法.对采集到的表盘图像,首先通过图像预处理和投影算法分割出完整字符和双半字符.鉴于实际图像中双半字符样本较少,不足以训练深度网络,该方法通过收集相邻数字的完整字符图像进行对齐拼接,再从中随机截取子图像从而建...     

区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索

为实现数字图书馆馆藏资源的检索效率和检测精度的提升,提出基于快速纹理密度极值的聚类算法(FDPC)的图像检索策略.首先,对图书馆图像资源检索问题进行基于内容的检索框架构建,然后采用直方均衡以及中值滤波策略实现图像资源的背景处理和噪声过滤,并通过二值化对图书馆馆藏图像资源进行处理,获得检索框架图像输入的预处理操作;其次,利用极值密度聚类算法(DPC)对图像的分类问题进行研究,同时为了增强算法的聚类效果,基于动态距离截断策略对其进行改进,获得DPC算法性能的有效提高;最后,基于图书馆标准测试库(Corel)对所提算法的性能进行实验验证,试验结果表明所提方法具有更高的检索效率和检索精度.     

Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割

为减弱经典k-means 算法中ＲGB( Ｒed Green Blue) 空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服ＲGB 空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab 颜色空间的改进k-means 聚类彩色图像分割方法。首先,将颜色空间从ＲGB 转换为Lab 空间,每个像素点都可以由L、a、b 3 分量组合进行表示。其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means 算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的。通过实验证明该改进算法比经典k-means 算法具有更好的分割效果和准确度。     

基于残差神经网络的视频内容快速检索系统研究

为解决公共安全视频图像信息轨迹追踪的问题,设计一个基于图像识别的视频内容快速检索系统,使用方向梯度直方图特征提取( HOG: Oriented Histogram Feature Extraction) 算法进行人脸定位,通过迁移学习对ＲesNet 模型进行再训练建立专用的神经网络的分类器。进行视频内容检索的过程是提取视频关键帧,对其中人物进行定位,提取其特征值,使用训练好的分类模型进行分类。将分类信息标注在图片上,将有关信息存入数据库,使用时查询数据库,得到详细信息。实验结果表明,该系统可有效地对视频内信息进行快速定位,对截取图片可以进行精准识别,在公共安全领域具有应用前景。     

基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计

论述了汽车牌照自动识别系统的组成、原理及车牌图像预处理、字符的定位和分割方法,并在对字符进行特征提取的基础上,研究了利用神经网络算法对字符进行识别这一问题.     

基于 CatBoost 算法的面向对象土地利用分类

为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以 Sentinel-2 遥感影像为数据源,应 用 CatBoost 算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用 CatBoost 算法对全部特征集进行降维,分别使 用 CatBoost、ＲF(Ｒandom Forest)和 AdaBoost 算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明, CatBoost、ＲF 和 AdaBoost 算法的 Kappa 系数均在 0． 77 以上,且 CatBoost 算法的 Kappa 系数高达 0． 911 4。因此 CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

猕猴不同组织器官中黄嘌呤脱氢酶 /氧化酶基因的mＲNA 表达的半定量 ＲT - PCＲ 检测方法的建立

摘要: 目的 建立半定量 ＲT-PCＲ 检测方法检测猕猴体内肝脏组织、上皮组织、睾丸组织、心肌组织,肾脏组织中黄嘌呤氧化脱氢酶( XDH /XO) 的 mＲNA 的表达。方法 分别提取健康猕猴新鲜肝脏组织、上皮组织、睾丸组织、心肌组织,肾脏组织中总 ＲNA,用 ＲT-PCＲ 二步法进行 XDH /XO 基因片段扩增,内参基因选用管家基因 GAPDH,对获得的目的片段进行序列测定以鉴定其特异性,在凝胶影像分析仪 Quantity one 软件得出其电泳条带的灰度值( IOD) ,计算目的基因与内参基因比值得到猕猴不同组织 XDH/XO 的 mＲNA 的相对表达量。结果 建立了半定量 ＲT-PCＲ 检测方法,猕猴不同组织 XDH /XO 的 mＲNA 表达在肝脏组织中表达水平最高,其次为心肌,肾脏,睾丸,皮肤。结论 本研究所建立的半定量 ＲT-PCＲ 检测方法可应用于检测猕猴各组织器官组中的 XDH /XO 的mＲNA 的表达差异。     

基于 ASP． NET 的全景激光测绘系统设计

为解决传统测绘行业测绘数据不能实时绘图、实时成像、数据和图像的快速整合建模等问题,设计了基于 Web 平台,集树莓派、嵌入式微处理器和智能移动平台于一体的全景激光测绘系统。该系统使用激光雷达作为对测绘区域的数据采集工具,利用 NＲF24L01 无线收发器和 Wi-Fi 模块进行数据的发送和接收,运用树莓 派和 STM32 微处理器对数据进行分析和处理,用户可使用 Web 客户端对图像和数据进行查询。系统利用智能移动平台测量数据,于网络平台实现数据存储,并实现了测绘数据的快速建模与成像。实验结果表明,该系统既能完成测绘区域点间距、局部面积、全面积测量,历史数据重建及全景图像滚动显示,又能在强光、无光、山地和隧道等苛刻环境条件下低功耗稳定运行。该系统结合软件算法和用户友好操作界面,提高了在工程建设中解决定向、测距、测高问题的时效性,同时增添了图像与数据实时融合的测绘手段,极大地减少了装机量和测绘周期。     

支票自动处理系统中的图像处理及识别

为对银行支票进行自动分析、验证、检索,该文设计了一种支票自动处理系统,介绍了图像处理及识别技术在该系统中的应用,描述了一种支票要素自动分割方法及针对支票图像的处理与识别算法,成功地实现了强噪声情况下支票部分要素的图像分割和识别,具有较好的稳定性和很强的抗噪声能力。对５５０张真实使用的支票做版面分割、角码区域分割识别实验,其中版面分割正确率为１００％,角码分割识别准确率为９９１％。另外该文实现了一种小波编码压缩算法,在较高的压缩率下获得了较好的图像质量,极大地节约了支票图像的备份空间。     

全数字光纤传感测试系统的设计

为克服传统光纤传感测试系统器件分散性大、过程复杂等局限性，结合红外光电传感及物联网技术，设计了全数字光纤传感测试系统。该系统以MCU( Micro Control Unit) 为主控单元，采用红外接近传感器作为IＲLED( Infrared Light Emitting Diode) 驱动以及光电转换输出单元，ＲTC ( Ｒeal-Time Clock) 芯片及EEPＲOM( Electrically-Erasable Programmable Ｒead-Only Memory) 进行时间读取及光电数据的实时存储，WiFi ( Wireless Fidelity) 模块实现光电数据的网传、按键及LCD( Liquid Crystal Display) 显示单元完成人机交互等功能。实验结果表明，该系统可用于特殊环境下的非接触物体检测与颜色识别等场合，为进一步实现光纤传感测试系统的小型化及智能化提供了一种可行性方案。     

肾小球病理图像自动分析系统

介绍一个计算机图像自动分析系统，它由定位采集肾小球病理图像、自动分割不同肾小球组织、肾小球识别检出以及抽取肾病特征指数等部分组成．该系统已在福州总医院使用，肾小球识别率达９５％．     

基于STM32 的人体目标检测与追踪系统

为有效解决现有人体目标识别与追踪需人为干预等问题,设计了一种由嵌入式系统、无线通信技术及上 位机组成的人体自动检测及追踪系统。该自动检测与追踪系统分为上位机和下位机两部分,其中下位机以 STM32F103ＲCT6 单片机为控制核心,通过SHAＲP-GP2Y0A21YK0F 红外测距传感器检测人体位置进而控制舵 机,舵机上装有摄像头采集视频,利用WIFI( Wireless Fidelity) 将摄像头采集的视频信号传输至上位机。上位机 由Eclipse-Android 系统开发平台开发,可在监控中心实时显示视频信号。实践证明,该系统安装、操作简易快 捷,能准确实现人体的自动化识别与追踪过程,可广泛应用于室内不干扰红外线工作的行业。