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周泽华 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(15):68-69
研究车牌识别定位算法问题．传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度不高等问题．为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出一种基于有色点对搜索的车牌定位算法．基于车牌图像颜色特征,选取适合的颜色模型进行车牌提取．用有色点对算法搜索出符合车牌字符特征的候选区域对车牌进行粗定位,最后对候选区域进一步分析准确定位出车牌．通过研究表明,该算法具有较高的准确率． 相似文献
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超速引发的交通事故数量急剧增加,为了提高道路驾驶安全性,提出一种基于维纳复原的道路限速交通标志检测方法。首先,对原始街景进行维纳滤波复原图像预处理;然后,根据道路限速标志牌轮廓形状和颜色等特征,在 HSI 彩色空间进行红色阈值分割、Canny 边缘检测和 Hough 圆检测,对图像中的道路限速交通标志进行检测,定位出可能是道路限速交通标志的区域;最后,根据限速标志的内部特征排除定位出的非限速交通标志区域。实验结果表明,该方法对于我国常见的 6 类限速标志检测正确率达到了 98.76%,符合限速标志检测系统的准确率要求。 相似文献
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《实验技术与管理》2017,(7)
针对火灾现场遇险消防员定位不准的问题,设计了一种基于ZigBee和RFID技术的消防员定位系统。该系统中将ZigBee模块与RFID模块相结合构成智能阅读器,利用ZigBee模块自组网能力扩展了RFID标签定位距离,利用RFID模块的信息采集功能扩展了ZigBee节点信息识别能力。在系统算法设计中提出了一种改进的四边测距定位算法,该算法首先利用高斯模型分布函数及单传感器分批估计融合理论对测得的RSSI数据进行融合优化,然后采用四边加权质心定位与梯度下降法相结合的算法对待测目标进行定位。通过仿真实验表明,该改进的算法定位精度较高,适合于室内火灾现场对遇险消防员的定位。 相似文献
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针对机器视觉的全自动智能点胶机系统,提出了一种新的中心定位算法。分别采用重心法和面积积分法对PCB板进行了芯片引脚识别与中心定位算法研究,再将两种算法平均后进行对比分析,实现了随机分布下的PCB板芯片引脚的准确定位。检测结果表明,该方法能够提高芯片引脚中心定位5%的准确率。 相似文献
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传统LANDMARC算法由于受多径效应影响,在一些区域定位精度不高。化工企业生产车间在短距离定位上有较高要求,所以LANDMARC算法在该应用上有很大弊端。基于LANDMARC算法（有源RFID校验的动态定位识别算法）,提出了一种室内定位改进算法。改进算法在LANDMARC算法中引入三边定位方法,并结合一种基于距离的〖JP〗LANDMARC算法。实验证明该算法整体提高了室内定位精度,尤其是在距离较短情况下定位精度提高明显。 相似文献
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为减弱信号传播中非视距等因素的影响,提高定位精度,提出改进到达时间差(TDOA)算法,给出了算法实现方案的流程和仿真对比结果。该算法在TDOA算法的基础上,融入了速度和区域约束,以此判断目标是否超出移动距离阈值或者区域边界,对定位结果进行优化。建模后对TDOA算法、速度受限定位算法、区域受限算法和改进TDOA算法进行了分析比较。结果表明:当测量目标的定位精度、最大移动速度和采样频率分别发生改变时,改进TDOA算法的定位精度较TDOA算法明显提高。该算法与其衍生算法(速度受限定位算法和区域受限定位算法)相比,成功融合了两种算法的优势,更好地提高了定位精度,实现了对非视距等定位误差的优化。 相似文献
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针对现有车牌字符识别算法中存在识别时间长、正确率低的问题,提出了基于粗网格特征提取及RBF神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先对车牌图像字符进行预处理,再将提取的车牌字符特征向量输入RBF神经网络进行训练,通过建立汉字字符、字母、字母／数字混合分类器分别对车牌字符信息进行识别,同时引入拒识别和易混字符细识别机制。实验表明,这种方法克服了BP神经网络易陷入局部最小值的问题,提高了识别的正确率,适合于对实时性要求较高的智能交通管理系统。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(12)
基于图像拍摄成像过程中雾霾天气及相机抖动,提出了一种从单幅图像中移除未知相机抖动的算法,利用图像的形状特征、颜色特征、纹理特征及Hough变换,可以有效地识别交通信号灯、障碍物及道路。利用先近后远,先简单后复杂的原则,设计了一种基于图像去雾和图像检测的交通信息提取算法。算法首先进行图像预处理,然后对图像进行边缘检测,获得每个物体的多边形轮廓;然后根据物体特征分别利用不同算法对物体进行分类。实验结果表明,算法可以有效地对实时环境中包括道路、车、行人、盲道、斑马线、交通灯类型等物体识别,图像检测算法可以满足导盲的要求。 相似文献
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车牌定位是智能交通管理中车牌识别的重要环节,文章首先对车辆图片进行预处理,先用自适应阈值的SUSAN算法获取车辆边缘,再根据数学形态学去除边缘图片中的噪音点和无关边缘,突出车牌区域的特征,最后根据水平扫描和投影法确定车牌位置。实验证明,该方法能有效定位含噪声点的车牌图片,定位准确。 相似文献
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为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 相似文献
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针对书房中书籍过多而引发的查阅书籍点位难、耗时长等问题,提出一种基于语音识别的智能书架,利用语音识别与匹配代替人工查找,并通过控制中心控制步进电机进行定位与推送,实现智能书架的设计。该智能书架由语音识别终端、STC89C52控制中心以及步进电机执行结构组成。实施现场主要由语音识别终端识别语音指令,并对控制中心传输识别结果,然后控制步进电机执行定位以及推出功能。应用结果表明,该书架在家庭、办公室等环境下进行语音识别查找书籍,具有较高的实时性和识别准确率,并且人机交互友好,解决了查阅书籍耗时长等问题。 相似文献
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分析了光线跟踪渲染算法在GPU上实现的流程;设计了CUDA平台上基于BVH加速结构的光线跟踪渲染引擎,针对CUDA架构的特点重新设计了BVH遍历算法和间接反射计算算法;并在四个场景和两种分辨率下针对GPU和CPU实现进行了详细对比测试。通过分析实验结果,基于GPU加速的光线跟踪算法在不同复杂度的场景下相比其CPU实现都有较高的性能提升。 相似文献
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《石家庄铁路职业技术学院学报》2017,(1)
传统的SM4加密运算是在CPU上实现的,为了提高加密速度以处理大规模的加密运算,根据分组密码SM4的结构和特点,实现了一个利用GPU的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上运行的SM4并行算法。通过两个实验平台,对SM4并行算法(基于CUDA)和串行算法(基于CPU)的性能进行了对比和实验验证。结果表明,该并行SM4算法在平台1上最高能达到40.6倍的加速比和85.4%的加速效率,在平台2上最高能达到64.7倍的加速比和49.5%的加速效率。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(2):107-113
当前大多数对人体动作识别算法要求大量训练数据或Mo CAP来处理多视角问题,且依赖于干净的人体轮廓。本文提出了一种复杂背景下单人体动作识别算法,通过从3D动作模型中采样,并对每个姿态样本进行定位实现人体姿态识别。首先通过对2D关键姿态进行注解,然后将其提升为线条画,再计算3D关键姿态外形间的变换矩阵。考虑到从粗犷的动作模型中采样获得的姿态可能与观察不够匹配,文章提出了一种通过生成姿态部位模型(PSPM)来实现姿态高效定位的方法,所生成的PSPM模型用树结构有效描述了合适的运动学和遮挡约束。此外,本文提出的方法不需要姿态的轮廓。最后基于两种公开数据集及一种新的带有动态背景的增强型数据集,证明本文方法相比以前算法实现了性能提升。 相似文献