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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。 相似文献
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本文提出了一种利用RGB颜色差分矩阵对Hu不变矩进行加权的新方法.并将该方法和Hu不变矩投影变换快速算法相结合,对彩色交通标志的特征值进行提取.实验表明,该方法可以在Hu不变矩不受目标图像大小、位置、旋转等因素影响的基础上,进一步减小光照条件及天气因素对彩色目标图像的影响,快速、准确地提取出目标特征值,为目标识别提供依据. 相似文献
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