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1.
为实现对集装箱箱号的正确识别,提出一种基于模板匹配和特征匹配的识别算法。对采集到的集装箱图像进行预处理,得到改善后的集装箱二值化图像;采用数学形态学操作使字符域连通,计算字符连通域的宽高比得到集装箱箱号区域;利用投影检测方法实现对箱号字符的分割;运用模板匹配算法与特征匹配算法相结合的分类方法对集装箱箱号字符进行识别。该算法用MATLAB进行编程,完成对集装箱箱号的自动定位、分割和识别。提出的方法可正确识别出集装箱箱号,识别率达到93%,识别时间为130～150 ms,可提高码头的工作效率。 相似文献
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提出了在集装箱号码识别中,采用由下至上的字符定位分割识别思路,在具体的课题中对哈夫变换的直线方程和参数数组结构提出了一种优化思路,引进模糊数学中的“接近”概念来找到集装箱序列号码所在的直线方程,排除多余候选字符块,减少了计算量,缩小了所需的运算存储空间,在实际应用中取得很好的效果。 相似文献
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王枚 《烟台职业学院学报》2008,14(3)
图像维数约简在简化计算复杂性的同时,尽可能地去除数据之间的相关,以较少的特征获得良好的分类效果。车标二值图像水平和垂直投影直方图能够很好地表示车标对象,但目标特征维数较大,选用局部线性嵌入(LLE)算法进行维数约简,最后使用最小距离分类器进行分类识别,得到很好的分类效果。通过交通卡口获得的实测彩色车辆图像进行试验,车标识别准确度较不降维识别提高了9%。 相似文献
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鉴于目前散货码头运用智能视频监控系统时,由于不同方向人形的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征存在较大的变化,使得用传统方法训练获得的少量特异性特征不足以支撑人形的有效分类,因此提出一种基于Ada Boost的针对不同姿势HOG特征的二级分类方法.首先将样本快速分为正(背)面人形和侧面人形,组成第一级分类;然后通过分别为两类样本训练子分类器组成第二级分类;第二级分类对人形进行识别,并对结果进行融合.以天津港干散货码头无人作业区为背景,完成一组人形识别实验.实验结果表明,相较于传统方法,该方法对正(背)面人形具有更高的识别率.二级分类方法整体上提高了人形识别的识别率. 相似文献
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针对摄像机运动下的目标跟踪问题,提出了一种适用于动态背景下的改进的Camshift算法.该算法用基于背景运动参数估计的二次差分法进行目标提取,跟踪过程则融合精简的主色调直方图和对遮挡与背景目标颜色相近情况具有鲁棒性的边缘方向直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.在动态背景下,该算法显著地提高了跟踪的准确性和鲁棒性. 相似文献
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在多仿生机器鱼协作系统 (MRFS)中,如何快速、准确获取多机器鱼运动信息和环境信息是决策和控制的基础。介绍了MRFS中视觉子系统的实现及其多目标实时跟踪策略。结合机器鱼本体和场地背景的特征,提出了一种基于色度直方图和饱和度直方图的自适应阈值分割算法 ;同时,结合计算机并行处理技术,利用MMX指令和SSE指令,对整个跟踪算法进行了并行性优化。该视觉子系统已成功应用于MRFS中,能实时跟踪自由游动的机器鱼和多个障碍物. 相似文献
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集装箱堆场分配与自动化装载小车路径联合优化 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究自动化装载小车(Automated Lifted Vehicle,ALV)在自动化集装箱码头的作业状况,首先考虑ALV自行装卸集装箱的能力,其次考虑卸船集装箱的堆场分配与ALV的路径联合优化问题,以每个集装箱在时间窗内完成装卸任务为目标建立混合整数规划模型.最后通过比较不同实验条件下求出的最优目标延迟时间和计算机运行时间,得出整个操作过程中ALV数、集装箱数和堆场子箱区数这三者之间的关系.数值实验表明:当集装箱数和ALV数一定时,随着装卸箱比例的增大,目标延迟时间和模型运算时间呈相同的变化趋势,即在既有装船箱又有卸船箱时应优先分配ALV满足装船箱的运输;当集装箱数一定时,随着ALV数的增加,目标延迟时间和模型运算时间逐步减少;当ALV数一定时,随集装箱数的增加,目标延迟时间和模型运算时间增加. 相似文献
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为缩短集装箱船舶的装卸时间、提高集装箱堆场的利用率,探索港口集装箱码头的堆场功能分区.在分析集装箱作业流程中所存在问题的基础上,针对进口箱区提出带有货主等级制的新型堆存策略,针对出口箱区所提出的堆存策略配套设计新的集卡调度方案.利用Flexsim软件分别建立传统的和新的功能分区下的出口装船流程模型,分析两者的数据差异,证明新的堆存策略的实效性和优越性.对集装箱堆场功能分区的探索和设计,可为我国集装箱堆场管理和运营提供新思路. 相似文献
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为降低集装箱堆场的翻箱率,研究在船舶到港前已经获知出口箱属性的情况下随机集港的出口箱堆存策略.在分析出口箱已有堆存策略的基础上,提出一种以平面箱位为分配单元的改进型堆存策略.对该策略的步骤进行详细阐述,给出模型的假设条件、评价指标和组成模块,利用仿真软件Flexsim建立集装箱堆场仿真模型,分析不同堆存策略的效果.以某集装箱码头为例进行仿真分析,结果表明:在堆场利用率相同且高于70%的情况下,采用改进型堆存策略所带来的翻箱率远远低于其他已有堆存策略。 相似文献
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为克服传统船舶水尺刻度识别方法的不足,提出一种基于图像处理的自动识别方法.首先对船舶水尺图像进行二值化等预处理,采用结构特征提取算法检测图像中船舶水尺刻度的三叉点特征.三叉点特征从细化处理后的图像上提取,是图像中多个彼此相邻的同类特征点的集合.利用三叉点的位置特征构造图像的特征模板;利用模板匹配方法实现船舶水尺刻度的自动识别.该方法可有效解决采集的船舶水尺数字图像与特征模板尺寸不一致的问题. 相似文献
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为了从轿车图像中快速、准确地识别出轿车车型,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法作为分类器,以轿车的长、宽、高和轴距等4个特征参数作为输入特征向量,并根据这些特征向量对不同车型进行分类和识别.实验结果表明,对11个品牌15种车型的识别准确率达100％.本研究表明,在正确选取轿车的特... 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的相关反馈算法在反馈过程中只利用SVM的分类器,反馈结果排序会出现一定错误, 提出一种改进的相关反馈策略,将图像的视觉特征度量函数和SVM分类器函数进行线性加权,作为相关反馈中的相似性度量准则. 实验表明,改进策略能够优化遥感图像检索排序结果,提高检索的精度. 相似文献
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针对SAR图像特点，在传统SIFT算法的基础上，结合ROEWA和OTSU算法，提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域，再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比，该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响，使提取到的特征点更加精确，可提高正确匹配率，增强算法的稳定性，并提升图像配准的精度。 相似文献
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为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。 相似文献
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针对当前公安机关在掌纹识别应用中存在的掌纹库容量大和现场掌纹质量差等问题,首先对掌纹特征点匹配算法的计算复杂度进行分析,根据分析结果提出特征点的三级比对算法;然后详细介绍三级比对算法的工作流程;对算法进行GPU并行化改造;最后给出测试结果.首次将GPU计算技术应用于掌纹识别之中.文中掌纹特征比对方法相比现有同类掌纹识别速度提高3倍左右,经过GPU加速后可进一步提升比对速度15倍以上. 相似文献
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针对公安机关特别是刑侦领域的掌纹自动识别技术需求,讨论基于高分辨率的掌纹细节特征点识别方法必要性.将细节特征点匹配方法作为重点,以Cafis指掌纹系统为例,分析掌纹细节特征点匹配算法的瓶颈,并与传统硬件并行和最新的GPU并行等提高掌纹比对速度的技术方法进行对比. 相似文献
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提出一种基于特征筛选和二级分类的建筑提取算法。该算法首先对极化SAR数据进行精致Lee滤波,获取多维极化特征和纹理特征构成原始特征集;然后将随机森林作为初级分类器评估各特征的重要性,依据重要性排名进行特征筛选;最后通过支持向量机对特征子集进行次级分类,并用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据实验结果表明,本算法可有效提高极化SAR建筑提取准确率。 相似文献