基于图像处理技术的汽车追尾预警系统的研究

如何防止高速公路中汽车追尾是智能交通系统所要急待解决的问题.本文利用中心透视原理和图像处理的方法可以解决车道识别,车辆识别和车间距测量的关键难点,达到高速公路汽车追尾预警的目的.实验结果表明效果良好,算法简便,可以有很好的实时性.     

基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

ESR研究单[2-氧-(2-羟丙基)]-β-环糊精与氮氧自由基的作用

测定了4-羟基-2,2,6,6-四甲基哌啶氮氧自由基(R)与β-环糊精(β-CD)及单[2-氧-(2-羟丙基)]-β-环糊精(2-HP-β-CD)相互作用的电子自旋共振谱(ESR),计算了波谱参数.结果表明,自由基与环糊精及其衍生物作用后,其超精细分裂常数αN值及旋转相关时间τC都有规律性变化.     

利用BP神经网络识别数字图像

本文首先介绍了数字图像以及数字图像在试验中的存储方式，然后分析了实验中使用的三层BP神经网络模型及神经网络学习算法，讨论了图像中心区域象素点与边缘区域象素点不同的处理过程，最后描述该BP神经网络的识别结果及应进一步研究的几个问题。实验表明，用BP神经网络识别数字图像是一种高效、高正确率的方法。     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测，工作量巨大，而且检测结果主观性强，一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法，通过贝叶斯决策方法建立识别分类器，识别正确率达到88．3％以上。     

苹果果梗和缺陷的识别技术研究

为解决苹果自动检测和分选中苹果果梗和缺陷的识别这一瓶颈问题，提出基于HIS颜色模型下亮度，的分布特性，从信号处理的角度确定苹果的果梗和缺陷区域．再提取区域纹理特征，构筑模拟退火神经网络作为模式分类器，区分果梗和缺陷．试验结果表明用该方法识别准确率接近90％．为苹果的在线检测和分级打下了良好的基础．     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

海洋环境下锈裂钢筋混凝土构件截面抗弯刚度识别

钢筋混凝土结构锈裂后的构件截面刚度是表征锈裂损伤程度的重要指标．根据模态频率变化与弯曲刚度变化的关系，提出了锈裂钢筋混凝土结构构件截面抗弯刚度识别的方法，绘制锈裂损伤后抗弯刚度识别图，根据实测模态频率可以识别出锈裂钢筋混凝土构件抗弯刚度．通过弯曲试验实测锈裂构件抗弯刚度，结果与识别结果吻合较好．     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

飞行器结构特征提取与识别

针对天空背景下的飞行器，从目标的结构特征出发，采用SUSAN算子将目标从背景中提取出来；结合边缘信息，利用灰度重构对云层区域进行抑制；对处理后的图像二值化后，利用形态学算子对目标区域填充；最后对目标区域细化，利用先验知识发现目标的头部，实验结果证明了该方法的可行性．