基于Freescale微处理器的车辆识别代码自动采集系统

介绍了一种基于Freescale微处理器的车辆识别代码自动采集系统，利用无线射频识别技术自动检测车辆信息，避免车辆识别代码的人工抄写错误。该系统主要由阅读器和电子标签以及计算机应用系统等三部分组成，利用计算机应用系统自动控制阅读器和车载电子标签进行通讯，可自动检测车辆的车辆识别代码（VIN，Vehicle Identification Number）、车辆颜色、车牌、单位名称及用户姓名等车辆信息。为建立完整的车辆检测网络和实现车辆检测过程全自动化奠定基础。     

虹膜识别门禁系统设计

设计了一种基于虹膜识别的门禁系统,该系统由虹膜采集装置、门控电路以及上位机构成。虹膜采集装置在摄像头前加装半透半反镜帮助使用者自主定位.装置内采用红外光和可见光配合照亮虹膜并提高图象质量。门控电路基于89S52单片机,具有人机交互、与上位机的通信和电磁锁控制等功能。上位机用来处理虹膜算法。该系统采集装置体积小,采集图像质量高。门控系统性能优良。     

基于结构特征的军用机场识别与理解

提出了军用机场结构特征的提取、识别与理解方法。首先对军用机场图像进行分割、细化、断线自动修补和毛刺分枝自动删除等处理,提取出机场的线状几何结构;然后根据机场主、辅跑道的平行直线特征,与它们之间相连的道路一起构成“日”字、“目”字等结构特征,识别出军用机场;最后根据机场中各设施的几何结构关系识别并理解它们。实验结果表明这种方法能够准确地识别并理解军用机场。     

基于计算机网络技术的车辆识别技术

随着我国汽车使用的普及,为了避免出现交通问题,车辆识别技术也逐渐被广泛应用,例如：在停车场、高速公路、十字路口等管理系统的领域中都有应用。车辆识别技术作为先进交通管理的重要技术之一,在解决交通问题的同时,还能加快和稳固城市建设与治安管理。本文通过简单介绍车辆识别技术及车辆识别技术的种类,对基于计算机网络技术中的车牌识别系统原理进行分析,并根据所分析的情况,设计出合理的运作系统。     

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.     

基于神经网络的纹理识别技术

作者通过一个实例叙述了图像识别技术中用神经网络进行纹理识别的基本思路，处理过程，以及具体实现，并对处理的结果进行分析，说明了运用神经网络作为分类器的准确性。     

基于游程的倾斜表格图像的快速检测和校正

基于表格自动录入系统中票据图像的自身特点，提出了一种基于游程的倾斜表格图像的快速检测及校正算法．通过对游程分布直方图的分析，检索出行最长游程组，根据行最长游程组的最大旋转角计算出表格图像倾斜的角度．基于实际表格图像倾斜角度一般不会过大的特点，提出了基于线性搬移技术的校正方法，通过对行、列两个方向的分段线性搬移达到图像快速倾斜校正的目的．算法已应用于实际系统，测试结果表明该技术方法可行、鲁棒性强、并且具有较高的执行效率．     

基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别

为了解决高速公路环境下监控视频图像车型识别需要将海量视频数据上传计算机服务器中心,对所有的视频流图像进行结构化处理和车型识别,造成服务器中心数据压力大、计算任务重,对服务器性能要求高的问题。对此,提出一种基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别的方法。首先,将训练机训练好的六种车型的权值矩阵文件移植到前端Cortex-M核系列开发板上,采用开发板内嵌的CMSIS-NN网络函数库搭建与训练机相同的网络模型结构;同时采用开发板内嵌的CMSIS-DSP库加快图像处理速度,并对选择处理监控视频图像实现车型识别;实验结果表明,该方法平均识别率达到94.6%以上,与采用计算机进行识别相同,可见该方法能够缓解大量视频上传给服务器中心造成的压力,为高速公路环境下监控视频图像车型识别研究提供了一种可选择的方案。     

基于AOI的遥感图像几何精校正

在遥感图像几何精校正中，选择足够数量和精度的控制点是影响校正精度的重点与难点。对于已进行几何粗校正的遥感图像，利用任意绘制的AOI多边形顶点作为控制点，可以不受地面控制的．限制，而且能提高选点精度与速度。     

基于虹膜识别技术的嵌入式信息采集系统的设计

针对传统身份识别的局限性,钥匙、卡片和身份证容易丢失和仿造,密码容易遗忘等问题,设计一款基于虹膜识别技术的嵌入式信息采集应用系统,实现对虹膜信息的采集、录入、注册,身份认证等功能。系统以嵌入式微处理器（advanced RISC machines,ARM）为核心设计了系统的硬件电路,采用虹膜传感器实现人体虹膜信息的采集,并以Windows CE为平台完成了应用软件的开发。可用于公司门禁系统、海关机场安检、刑事身份鉴别等。     

基于DSP的运动目标识别与跟踪的系统设计

分析了目前可视跟踪系统中存在的主要问题及DSP与主控计算机之间的数据传输效率 ,提出了符合实时处理要求的可视跟踪系统结构、图像滤波和图像分割的方法 ,经在计算机上模拟表明 ,该方法效率高 ,效果好 ,完全能符合实时要求     

微处理器嵌入式图像帧存卡

提出了将微处理器应用于图像帧存卡的新方法．利用微处理器可方便地从电视信号中提取有效视频信号，并进行帧存卡的管理，从而大大简化硬件结构，提高帧存卡的集成度．     

一种基于聚类思想的目标识别新方法

为对地空导弹将要拦截的目标进行识别,以雷达站目标库中所存在的目标为基础,根据雷达所测得的目标属性,在综合因素的基础上利用聚类思想给出一种目标识别的方法,并通过实例初步验证了该方法的可行性,为防空作战决策提供科学依据。     

基于SAR图像的城市目标识别研究

以SAR图像中城市目标为研究对象,从当前实际需要出发,分析了城市目标的特点,归纳了城市目标各组成要素的识别特征,总结了城市目标的判读方法,并对城市目标的综合应用进行了分析。     

铁路工务设备图像管理与传输系统的研究

综合运用多媒体、图形分析、数据库管理及计算机联网技术，设计出铁路工务设备图像管理与传输系统．进行软硬件的开发和实现，满足铁路工务设备的现代化管理、维护与决策的各种需要．     

证据理论及其在目标识别中的应用

随着防空作战环境的日益复杂,快速准确地进行空中目标识别显得尤为重要。多元信息融合为目标识别提供了一个新的思路,信息融合可在像素级、特征级及决策级3个层次上进行。基于证据推理的决策级融合以其在自动目标识别中特有的优势而成为研究的热点。为了解决Dempster组合规则在高冲突证据下存在的问题,对组合规则的思想进行了分析;讨论了针对该组合规则的两大主流修正方向:基于修正证据源的改进措施和基于修正Dempster组合规则的方法一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,给出了识别过程的流程图,算例结果表明本文方法的有效性。     

基于人工智能的复杂背景中目标识别方法研究

提出了一种基于人工智能的复杂背景中目标识别新方法，并据此建立了一个将自下而上与自上而下控制策略有机结合的自动目标识别系统．该系统由景像分析器和目标识别器两部分组成．实验结果表明，该方法能有效地利用并组织信息，在复杂背景条件下，无法完整地提取掩没在背景杂波中的目标时，能有效地提取和识别特定目标     

基于WIFI通信的目标识别与定位系统

当今,物联网开始向可视化、智能化及数字化的方向发展,将WIFI, GPS, RFID引入物联网中可以有效提升物联网技术的信息化。本文主要以集装箱系统的设计为例,来分析基于WIFI通信的目标识别与定位系统的设计方式与实现方法。整个系统需要由特征信息标签、系统终端、GPS定位系统、数据管理终端组成。其中,系统终端的开发与研究是核心。     

基于偏振成像的目标识别技术研究

提出了一种基于偏振特征的目标识别技术.实验采用He-Ne激光作为照明光源,根据目标散射光偏振度的差异,利用DSP图像采集系统获取了目标的偏振图像,并编写程序计算了图像的灰度值.结果显示:偏振成像技术可以提高目标成像的对比度和分辨率;相对于退偏振强的目标,退偏振弱的目标图像亮度变化明显.所以偏振成像技术可以有效地提高目标探测和识别效率.     

基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法

研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法 .将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号 ,通过对图像信号作多尺度的小波变换 ,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标 .实验结果表明 ,小波变换能很好地增强目标 ,抑制背景杂波 ,从而提高目标检测概率 ,降低误检测