实时车牌识别边缘系统设计及FPGA实现

为解决边缘设备端车牌识别系统适应性差和识别率低的问题,提出一种基于深度学习处理单元(DPU)的车牌识别系统设计方法.该方法首先将车牌识别网络进行改造使其可在DPU上运行,并通过压缩与激励(SE)模块组合优化神经网络识别率.将DPU部署在现场可编程门阵列(FPGA)上,调用神经网络对视频图像进行车牌识别,设计出可兼顾新能源车牌的车牌识别系统.实验结果表明,以大规模数据集作为图像输入,车牌识别系统的平均识别准确率可达94.1%,运行速率可达4 ms.     

电流模式信号处理电路技术的进展

电流模式信号处理电路技术是近年来模拟 VLSI技术取得重要进展的领域之一 ,也是当今国际上的前沿课题。它的诞生和发展向传统的电压模式信号处理电路技术提出了强有力的挑战。综述了这一学科前沿的进展 ,指出了有关的研究课题 ,并展望了其应用前景     

基于模糊神经Petri网的C~3I信息融合模型

本文将模糊技术、多层感知器理论与Ｐｅｔｒｉ网相结合,提出了一种关于Ｃ３Ｉ信息融合的模糊神经Ｐｅｔｒｉ网的模型。将模糊逻辑规则应用到多传感器融合系统中得到模糊Ｐｅｔｒｉ网,并在此基础上将人工神经网络引入到Ｐｅｔｒｉ网中,从而提高了系统的学习能力以及对外界环境的自适应能力。     

一阶单调网络对周期激励的稳态周期响应

运用Ｂｒｏｕｗｅｒ不动点定理,给出了一阶单调网络对周期外激励存在稳态周期响应的充要条件,并证明了当稳态周期响应存在时,必是渐近稳定和全局吸引的。     

ATM网络关键技术分析及应用实践

本文主要是对ＡＴＭ网络关键技术,即ＡＴＭ信元结构、ＡＴＭ的虚连接和ＡＴＭ交换机进行分析,同时给出以ＡＴＭ网络作主干网的应用示例。     

工程项目风险评估的模糊概率分析方法

考虑到工程项目建设的模糊性和随机性,本文提出一种用于工程项目风险评估的模糊概率分析方法。算例计算说明,该方法比ＰＥＲＴ技术提供的有关工程项目按期完工的风险评估结果更加可靠,且易于计算。     

空调系统管网调节的灵敏度研究

从空调系统管网流量调节与控制目的出发,研究了流量对调节作用的灵敏度数学模型,简化了灵敏度计算方法,分析了灵敏度矩阵在空调系统管网定量研究中的作用和意义。     

一种分布式主从网络管理模型

本文介绍了基于ＳＮＭＰ的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的网络管理模型,在分析其优缺点及存在的问题基础上,提出了一种分布式主从网络管理模型．在此模型中,引入了主管理进程与从管理进程的概念,将原来集中于一个管理进程的管理任务分散到多个从管理进程上去执行,较好地解决了集中式网络管理模型存在的问题．     

神经网络用于啤酒发酵中糖度建模

啤酒发酵过程中糖度不能在线测量而影响其实现全自动化。本文利用神经网络的非线性建模特点为啤酒发酵过程的糖度进行建模。     

BP网络的一种泛化算法

提出一种新的泛化ＢＰ算法,在原误差函数中增加一项新的能量函数来提高系统的鲁棒性。经过论证分析和仿真证明该算法具有较强的鲁棒性和较好的实用性。