复杂道路环境下车道线快速提取方法

针对无人驾驶车辆在行驶过程中受到地面污损、障碍物、光照等环境影响,导致车道线情况复杂问题,提出一种快速的车道线识别方法。首先,对采集到的图像进行预处理,设置自适应感兴趣区域,并进行灰度化、双边滤波和边缘提取。其次针对边缘噪声复杂的情况,提出了一种新的边缘噪声消除方案,将边界图像划分为若干个子图像并通过计算每个子图像的边缘方向来实现噪声边缘的消除,再对被切断的车道边缘块进行补偿。最后,通过直线拟合算法拟合出车道线。实验结果表明,所提方法可以有效地消除边缘噪声,且在各种天气和路况下具有较快的处理速度和较高的精度。     

复杂社会环境下营销信息扩散与识别研究

现代社会产品越来越丰富,信息传播技巧越来越复杂,常常使消费者难辨真假。一些企业为了竞争的需求,对社会传递了各类信息给公众的辨别带来不利影响。企业、媒体、政府和学校应对正确的营销信息扩散和识别承担起应有的责任。     

基于迁移学习的发票号码识别研究

财务系统中的发票管理长期以来严重依靠人力,并存在一定的失误率,且目前一些发票识别方法存在准确率不高、数字识别实时性不足等问题.鉴于此,基于已有较成熟的手写体数字识别工作,从迁移学习思想和方法入手,设计一种能准确快速识别发票号码的新方法.选取迁移学习的3种具体方法,即Tradaboost、微调和卷积神经网络提取特征并运用...     

基于道路特征点建立前方可行区域的一种方法

本文提出了一种在前方车道图像中建立高分辨率的ROI（Region Of Interest）即感兴趣区域,并在其中建立搜索窗口以提高车道识别精度的方法,实验证明这种方法能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于前方图像出现噪声、阴影以及路面反光等不利情况。由于高分辨率ROI的建立,在不增加运算时间的前提下,识别精度却更加提高,同时整个运算过程的计算量大大减少。     

基于SSD及剪枝神经网络的复杂环境下混凝土裂缝识别（英文）

为解决裂缝识别算法在复杂环境下性能不佳的问题,提出了一种基于单激发多框检测器(SSD)算法的改进方法.该方法通过调整原始SSD算法中不同分辨率先验框数量的组合,实现对存在噪声的裂缝图像的高精度裂缝识别.在真实场景和实验室中采集足够数量的裂缝图像并进行预处理,利用椒盐算法对裂缝数据集添加噪声模拟复杂环境中的裂缝图像.在识别裂缝数据集时,对改进方法与原始SSD算法进行对比分析.结果表明,原始SSD算法和改进方法识别裂缝的准确性均随噪声水平的增加而降低.在高密度下添加20%等级的椒盐噪声时,原始SSD算法识别裂缝的准确率仅为31.7%,而改进方法的准确率则高达93.0%.因此,改进方法具有较强的抗噪能力,可用于复杂环境下的裂缝识别.     

基于MAF的目标识别应用研究(英文)

本文介绍一种基于多Agent框架的目标识别技术应用。根据Agent的自治、协作和分布特性,以及Agent的思维状态BDI模型,在Internet/Intranet环境下,设计和构造了多Agent框架MAF,包括MAF中的各Agent组成结构、各Agent间的协作和通信、Agent的知识表达和Agent计算等,提出了绘画式图像分割的策略。     

基于色彩空间转换模型高仿真纸币识别研究

针对高仿真纸币识别问题,提出了采用三维线性插值法实现纸币图案RGB色彩空间向Lab标准色彩空间转换,解决纸币色彩R、G、B值因扫描和显示装置不同而出现的差异,提高了纸币识别方法的通用性;提出了通过提取纸币某一特征色块的R、G、B值,进行色彩空间转换,matlab编程求得真假纸币特征色块R、G、B值对应的l、a、b值和色差。结果表明,以三维线性插值法为模型进行色彩空间转换,用色差的方法来识别纸币真伪是可行的,纸币识别正确率达100%。     

基于语义分割的高速公路天气识别算法

为了实现高速公路场景下天气图像的准确识别,文章提出了一种基于语义分割的高速公路天气识别方法,通过设计一种结合语义分割模型提取道路区域特征的方法,构建了基于语义分割的结合道路天气图像全局特征及道路特征的融合网络,实现对高速公路的天气识别。在道路预处理阶段,应用具有密集连接结构的多尺度特征提取模块DASPP到Deep Labv3+网络,增大模型在不同尺度特征上的分辨率密集程度和特征图在不同维度的感受野,进而有效改善道路提取的效果。在特征提取阶段,基于引入深度可分离卷积层的Xception网络,设计了天气特征提取网络WFCN,分别提取输入图像和道路区域图像的全局天气特征和道路天气特征并进行融合分类,有效降低模型参数量和运算量,并增强模型的性能。在构建的高速公路数据集上,对设计的算法分别进行了消融实验和对比实验,实验结果证明了该算法的有效性及相比现有天气识别算法的优越性。     

Internet环境下企业环境信息识别的研究

在信息爆炸性增长的信息社会中,企业最稀缺的资源不是信息,而是对信息的识别处理能力。众多的例子说明,由于缺乏有效的信息识别能力而产生信息误导是导致企业失败最主要的原因。本文分析了企业信息误导产生的根源,针对当前管理信息系统在环境信息识别上存在的不足,提出了包括环境信息识别智能体、追源搜索智能体和援例推理智能体组成的基于Agent的环境信息评价识别系统的框架结构。     

复杂背景下基于定位的人体动作识别算法

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。     

基于机器视觉的车道标志线检测研究

针对车辆辅助驾驶或自主驾驶中的车道保持问题, 研究了基于视觉的车道标志线实时检测方法. 介绍了系统组成、工作原理和车道模型, 并着重讨论了车道图像的检测算法. 其主要思想是在图像上选取几个合适的处理区域, 通过对每个处理区域进行适当的预处理、边缘检测和霍夫变换等过程来提取车道描述特征. 试验结果表明, 该方法具有实时性好、识别可靠性高等特点, 在一定程度上能为后续的辅助驾驶或自主驾驶提供决策依据.     

一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法

提出了一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法,在道路图像感兴趣区域内进行数学形态学颗粒分析和骨架化,获取车道中心线,再进行车道边缘点筛选与投票,通过统计搜索的方式检测出车道线。实验采用数字信号处理芯片DSP为图像处理硬件开发平台,在软件系统CCS下调试程序。实验结果表明,该算法在车道偏离预警系统中运行具有较好的车道线检测效果,在复杂行驶环境下能正常运行,鲁棒性能较好。     

车道被占用对城市道路通行能力影响研究

本文以交通事故这种异常事件为例,分别对公路基本路段内交通事故影响时间、车辆排队长度、事故影响下不同时间段内不同路段断面流量变化和不同路段发生事故的车流变化进行了分析.采用交通波理论给出了该事故路段内不同阻塞行车道宽度的车辆排队长度.     

基于包含度理论的双阈值视频镜头边界检测算法

在视频镜头边界检测中,由于人眼视觉具备的主观性和视频帧图像结构与边界的不确定性,比较适合采用模糊理论,本文基于模糊集中的包含度理论提出双阈值化的视频镜头边界检测方法：首先基于包含度公式定义视频镜头边界检测函数,然后利用包含度理论提出视频边界镜头渐变和突变的通用检测算法,最后提出双阈值优化选取办法,实验结果表明本文方法具有较好的检测渐变和突变镜头能力。     

Multi-face detection based on downsampling and modified subtractive clustering for color images

INTRODUCTION Face detection has been widely used in fields such as security, multimedia retrieval, human com-puter interaction, etc. Therefore it becomes one of the most active research areas in computer science. Re-cently, approaches to face detection include neural network (Rowley et al., 1998), boosting (Viola, 2001; Viola and Jones, 2004), template matching (Kim et al.,2000) and skin color (Cai and Goshtasby, 1999; Wang and Yuan, 2001; Soriano et al., 2003), etc. The methods of n…     

基于车流量的信号灯及车道数智能调节系统设计

针对城市道路交通流的不确定性和随机波动性,应用基于BP神经网络算法和韦伯斯特模型来优化城市道路,提高车辆通行效率。利用神经网络算法较高的预测精确度对交通流进行预测,并以此预测结果为基础,提前对导向可变车道进行变换,由此提高了道路的空间利用率;然后依据车道属性改变后的数据,运用改进后的韦伯斯特模型计算信号灯配时参数,并结合当前道路的具体状况来优化红绿灯配时,由此提高了路口的时间利用率。以合肥市某交叉路口交通流量数据对提出的方法进行测试,验证了该方法的有效性。     

基于增量主成分分析和共生梯度方向直方图的人体检测

为克服共生梯度方向直方图特征维数过高,提出了使用增量主成分进行维数约简,并对增量主成分分析的初始循环部分做了改进,在INRIA人体图像库上的试验结果表明,该方法是有效的。     

潜能差异性与环境层次性在个性发展中的交互作用

有关教育和个体教育的论述，多离不开人的潜能问题。对人的潜能，人本主义进行了比较多的论述，但其论述仅停留于对潜能同一性的认识，事实上，潜能的差异性不仅构成了个体最初不同的内部状态，而且在人的一生中都持续地发挥着作用，个体就是在这种差异潜能和环境的交互作用中发展起来的。这种交互作用使个体发展和社会发展构成了交互影响的统一体，这一点应引起我们教育和管理工作的高度重视。     

基于机器视觉的软包锂电池表面缺陷检测

针对软包锂电池表面缺陷检测,基于机器视觉技术提出了一种改进的自动检测方法。 对图像进行预处理后,将Canny 算子检测法和Close_Edges 算子检测法相结合,分割出软包锂电池表面的缺陷?最后以最小外接矩形法计算出划痕的长度和宽度,以累加法计算出针孔的直径。 实验结果表明该方法能够有效分割出软包锂电池表面的划痕和针孔,缺陷尺寸计算的误差低于5%。     

基于移动Agent的入侵检测系统模型

分析了传统入侵检测系统的局限性，给出了一个入侵检测系统模型IDS—DLRMA．详细讨论了动态逻辑环在系统中的工作原理，在该模型中，中间Agent依据逻辑环对各组件进行动态管理，有效地解决了传统入侵检测系统中存在的单点失效、缺乏恢复机制、负载平衡以及扩展性和移植性差等问题，能够把大量的网络信息分布处理，适合运用于较大规模网络中。