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一种基于图像处理的船舶水尺标志识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决传统水尺计重(目测水尺)主观性强、效率低等问题,提出一种基于图像处理的船舶水尺标志自动识别方法。对待识别的目标图像进行纵向颜色梯度处理,辨明水线;基于标准水尺标志样本图像,目标图像经二值化处理后与样本图像进行匹配;根据计算公式自动求取船舶吃水值。试验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
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白治江 《上海海事大学学报》2002,23(2):58-62
对严重噪化的图像 ,提出一个形态学分割方法。先通过灰度骨架变换方法和最大内接块的概念将图像中的颗粒噪声、目标表面及有噪背景分离开 ;移去变化背景及颗粒噪声 ,使图像得以增强 ;为了成功地识别和分离不需要的成分 ,用灰度形态开形成一个尺寸鉴定算法 ;最后在增强图像上应用全局阈值化从背景中获得目标。 相似文献
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遥感视频卫星的出现为实时连续对地观测提供了新的契机,为遥感动态监测与目标跟踪提供了新数据源。在分析遥感卫星视频目标检测与传统监控视频目标检测的差异的基础上,阐述现有目标检测算法直接应用到遥感卫星视频上存在的不足,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法并将其应用于遥感卫星视频运动车辆的目标检测中。通过抽取UrtheCast遥感卫星视频的4帧实验图像,分别采用背景差分法、帧间差分法和本文提出的方法对运动车辆进行检测并分析。结果表明,本文提出的方法能够更有效抑制移动的背景边缘和残留噪声干扰,提高检测的正确度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。 相似文献
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为解决传统视频监控预警系统移植到危险品码头会存在监管不力,难以快速有效地从海量视频中筛选出有效信息的问题,引入智能视频识别技术,设计危险品码头智能监控预警系统.结合码头危险品作业监管的基本现状,分析危险品在码头作业期间各个环节的特点,设计系统主要功能,实现危险品作业全天24 h监控、自动目标检测、智能风险识别、态势评估分级、预警信息发布,辅助监管人员进行决策. 相似文献
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针对目前国内外鲜有关于规则文字碎片拼接技术的研究问题,本文基于聚类分析方法及matlab程序设计提出了一种用于解决此问题的方法。对于规则文字碎片,利用图像的像素值矩阵进行分析,通过对各个碎片的边缘像素值向量进行聚类,借助最小距离进行边缘匹配,实现规则文字碎片的拼接。实验证明,该方法能够有效实现规则文字碎片的拼接。 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(3)
以数字识别为应用背景构建RBF神经网络结构,首先把最近邻聚类算法与k-均值聚类算法应用于RBF神经网络隐层中心个数及中心值的确定中,实现了隐层中心个数与中心值的自适应获取;然后将遗传算法与伪逆法相结合来确定隐层中心宽度及输出权值;最后对混合优化的神经网络与传统的基于中心自组织学习算法优化的网络进行仿真实验.实验中使用未加噪声和添加噪声的数字样本对网络进行测试,与传统优化方法对比结果表明,应用该混合学习算法构建的神经网络具有识别能力强、计算量小的优点. 相似文献
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近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法取得了较大成功。但由于视频中,背景、光照及目标的表观不断变化,且伴有遮挡的发生,给视频中的目标跟踪带来很大困难。传统方法主要通过在线更新跟踪器的方式解决这个问题。但是视频信息内容复杂多变,在线更新和维持一个跟踪器很难应对后续视频中复杂的数据,容易导致误差积累。为解决这个问题,基于已有跟踪器MDNet,提出一种基于多专家跟踪器的目标跟踪方法。首先通过MDNet学习所有视频中目标的共有特征,使其能够较好地描述目标。然后在跟踪过程中,根据跟踪结果动态地构建多个专家跟踪器,以增加跟踪器的鲁棒性。最后根据每个专家的评价函数选择最佳的专家跟踪器,用于跟踪当前帧中的目标。实验表明,与MDNet相比, 所提方法显著地提升了跟踪性能。 相似文献
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唇动视觉信息是说话内容的重要载体。受嘴唇外观、背景信息和说话习惯等影响,即使说话者说相同的内容,唇动视觉信息也会相差很大。为解决唇语视觉信息多样性的问题,提出一种基于long short-term memory（LSTM）的新的唇语识别方法。以往大多数的方法从嘴唇外表信息入手。本方法用嘴唇关键点坐标描述嘴唇形变信息作为唇语视频的特征,它具有类内一致性和类间区分性的特点。然后利用LSTM对特征进行时序编码,它能学习具有区分性和泛化性的空间-时序特征。在公开的唇语数据集GRID、MIRACL-VC和OuluVS上对本方法做了针对分割的单词或短语的说话者独立的唇语识别评估。在GRID和MIRACL-VC上,本方法的准确率比传统方法至少高30%;在OuluVS上,本方法的准确率接近于最优结果。以上实验结果表明,本文提出的基于LSTM的唇语识别方法有效地解决了唇语视觉信息多样性的问题。 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2020,(2):21-24
文章基于"恩智浦"全国大学生智能汽车竞赛,研究CMOS摄像头对赛道的识别策略和任务点的处理,采用二值化对图像信息进行处理提取出虚拟中心线,使用斜率法解决识别误判的问题,将位置式PID算法应用于障碍物、断路元素检测,提升舵机响应效果。同时,运用PID&差速控制策略对智能车的行驶速度进行控制,能够降低智能车在速度切换过程中的动态时间,改善整体性能。 相似文献
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设计了一套基于图像处理和卷积神经网络(LeNet-5)相结合的量筒刻度值自动识别系统,可根据沉降视频快速绘制出污泥层高度(sludge blanket height,SBH)的沉降曲线.该系统由Python编程语言实现,主要包括灰度图像二值化、水平和垂直投影、量筒位置提取、数字分割、数字识别等.提出了一种拟合液位面形状... 相似文献
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随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中,关系抽取是信息抽取的一个重要子任务,目的是从文本中识别出实体之间的关系,从而挖掘出文本中的结构化信息,即事实三元组。在文本中,实体重叠和关系重叠是非常普遍的现象,但是现有的联合抽取模型不能够有效地解决这类问题,因此提出一种新的联合抽取模型,将关系抽取任务看作由2个子任务实体识别和关系识别组成,并分别使用序列标注的方法和多分类方法进行识别。在联合抽取过程中,为充分挖掘文本语义信息,在模型的输入层添加词性（POS）和句法依存关系（Deprel）特征,同时为消除随着句子长度增加带来的长距离依赖问题,在模型中引入注意力机制。最后,论文在NYT数据集和WebNLG数据集上进行关系抽取实验,结果表明论文提出的模型能够有效地解决关系重叠的问题,并取得最佳抽取效果。 相似文献
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精... 相似文献
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基于SVM分类器的集装箱箱号识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
为准确、高效地识别集装箱箱号,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的集装箱箱号识别法.在对大量箱号图片进行实验并统计各种特征识别率的基础上,经过预处理、箱号定位、字符分割,得到36×22像素大小的二值化图像;提取箱号字符的边界和质心特征、改进的灰度直方图特征以及边缘方向直方图... 相似文献
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在说话人识别中,有效语音数据的选择是一个重要的预处理环节.常用的数据选择方法根据能量信息的强弱对有效数据进行提取,但在实际情况中能量的高低与语音数据并无必然联系.本文在对传统方法进行分析比较的同时引入语言学知识,提出基于辅音信息的有效数据选择方法.该方法通过对活动语音检测结果中音素识别结果进行分析,保留所有元音,对辅音进行筛选,去除无益于说话人识别的干扰辅音音素,从而实现对有效语 音数据的选取.实验表明,应用该方法得到的说话人识别结果,明显优于传统的基于能量的数据选择算法,如基于G.723.1标准的活动语音检测算法和近期提出的基于交叉熵顺序统计滤波的端点检测算法. 相似文献
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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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针对传统空域增强算法的不足,LDR （layered difference representation）算法构造一种二维直方图,该直方图包含像素间上下文信息。基于此,提出一种基于LDR的改进算法。该算法将视觉特性引入直方图,构造二维视觉差异直方图,再利用该直方图和LDR进行初步增强。最后采用灰度补偿方法改善过增强现象。实验结果显示该算法可产生更好的视觉效果,并适当提高整体亮度和对比度,消除人工伪影,且无需调整参数,满足实时处理的要求。 相似文献
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基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别 总被引：1，自引：0，他引：1
使用深度卷积神经网络实现SAR图像的自动目标识别在训练过程中需要大量的标注数据。为解决由SAR实测数据获取成本高、标注数据量不足带来的问题，提出一种在由CReLU激活函数和批归一化改进的卷积神经网络上，使用仿真SAR图像提升最终目标识别性能的方法，把从大量仿真SAR图像学习到的有效知识迁移到实测SAR图像数据上。在训练中，先用仿真SAR图像预训练卷积神经网络，结合迁移学习的方法，有效地解决由SAR图像数据不足带来的过拟合问题。在MSTAR数据集上验证方法的有效性，识别准确率提高到99.78%，并在少量SAR图像样本数据上也取得不错的识别效果。 相似文献
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基于决策树的海上搜救目标检测算法 总被引：2，自引：1，他引：1
为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点,提出1种基于决策树的多特征检测算法,并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中.该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息,通过计算各特征的信息增益建立决策树,将搜救目标检测问题分解成3层决策树分类问题.实验表明,该算法能够提高多特征目标检测的效率,在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果. 相似文献