视频图像车牌颜色辨别方法

在实际应用环境的视频图像中,车牌颜色极易受到天气、光照、粉尘、车牌污垢等的影响．传统的车牌颜色辨别方法主要是通过判断车牌颜色分量的阈值来实现的．在视频图像中,由于车牌颜色变化大,很难找到恰当的阈值,因而传统的车牌颜色辨别方法已不具有普遍的适用性．针对这个问题,该文提出了一种全新的基于AdaBoost算法的车牌颜色辨别方法,通过提取车牌字符和背景在RGB和HSV空间的颜色特征,训练出AdaBoost分类器,从而对车牌颜色进行判断．实践证明,该方法不仅可以很好地判断出视频图像车牌的颜色,对于一些非车牌区域的排除也可以达到很好的效果,     

基于Delphi的医院管理信息系统设计与实现

针对目前中小医院普遍存在的手工操作模式造成医生工作效率低下、病人信息查询难、药品难管理等问题,开发了基于Delphi的医院管理信息系统.介绍了Delphi的优越性和系统的总体功能及数据库设计方法,并以医院管理信息系统药品查询模块为例,分析了采用Delphi为开发工具进行系统开发的流程.     

数据库“路径法”无限级分类节点算法设计与实现

在计算机信息存储操作中,分类对于数据的快速检索和定位发挥至关重要的作用。以MS SQLServer服务器端代码为例,分析在数据库中无限级分类的设计原理,实现算法,并编写存储过程、函数等,直接在服务器端实现此操作过程。数据库服务器端代码具有执行效率高、速度快、耗费资源小等优点,结合＂路径法＂的算法思想,可以达到较为理想的...     

分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法

提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法（UDMFI）,用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树（HFP-Tree）来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.     

大容量高速视频图像传输技术研究

在采用数字相机的测试系统中,为解决图像数据大容量、远距离传输的瓶颈问题,在研究视频图像传输技术的基本原理基础上,提出了高速、远距离传输的具体实现方案。利用光电转换方法及FPGA(Field Programmable Gate Array)技术,完成了大容量高速视频图像光纤传输系统设计及仿真。仿真结果表明,该技术实现了数字视频长线传输。     

基于中间件的科技查新辅助检索系统的研究与设计

本文阐述了科技查新辅助检索系统的目的与意义,采用了基于中间件的异构数据库集成方案,有效地解决了科技查新中异构数据库一站式检索的问题。     

网络视频病毒式营销探析

通过对《旱冰宝宝》网络视频引起的病毒式营销事件,以问卷调研的形式进行实证分析,探讨网络视频病毒式营销.对病毒式营销的概念和原理进行了界定,将其与电视广告等传统营销形式进行对比,挖掘出病毒式营销的特点,结合《旱冰宝宝》案例分析了网络视频病毒式营销获得良好广告效应的传播过程.通过对消费者进行体验式问卷调研的实证方法,运用因...     

基于视频和三维技术的微机原理及应用的CAI课件设计与开发

在高校教学中,CAI课件辅助教学基本普及,主要解决课程内容比较抽象、难以理解、教师用语言不易描述、某些规律难以捕捉、需要学习者反复练习的内容等,但是目前大部分的CAI课件功能比较单一,只停留在PPT里面的文字描述,简单的动画和简单的链接功能.本文分析了目前CAI课件的一些特点,介绍使用PowerPoint软件作为课件主要开发平台,综合运用Photoshop、Video Studio、3DS MAX等软件,利用软件的新技术制作基于视频和三维技术的微机原理与应用的CAI课件,提出总体思路与设计方案,并介绍制作课件的一些具体实现方法和技术技巧.     

基于漏洞知识库的8031单片机系统软件漏洞检测算法

针对基于8031单片机系统软件的安全问题,对各权威漏洞数据库进行了分析研究,采用一种基于ECV规则的攻击分析方法从攻击事件中提取漏洞知识,根据漏洞种类及特征将漏洞从代码安全的角度分类,设计了三层结构的漏洞知识库,并根据漏洞知识库的设计提出了一种基于知识的漏洞检测算法,用于检测8031单片机系统漏洞。基于上述方法设计并实现了软件安全性逆向分析系统,对8031单片机系统进行漏洞检测。实验结果表明,基于该漏洞知识库的漏洞检测算法可以对目标程序正确进行漏洞检测,有利于降低软件代码漏洞量,并在一定程度上降低成本和资源消耗。      

基于高效率视频帧内编码的快速编码单元和预测模式决策算法

针对高效率视频编码采用四叉树分割和35种模式预测等技术来提高视频编码质量,但引起算法复杂度剧增这一问题,本文利用当前编码单元及其相邻单元空间相关性对当前编码单元分割模式进行预测,从而快速决策编码单元的分割模式.此外,通过跳过若干低概率预测模式的率失真最优化处理过程,实现了一种快速的预测模式决策算法.测试结果显示,提出的算法可以平均减少53%的编码时间,并保持BDBR仅为1.17%的良好编码质量.