车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换对车牌图像进行水平校正,BP神经网络的方法进行字符识别,最后基于DELPHI7．0环境下设计开发了车牌自动识别系统。     

基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测

针对传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值需要人工设置的缺点,提出了一种基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测算法.首先利用复合形态学滤波代替高斯滤波,可得到更好的平滑效果,同时保留更多的边缘信息;然后利用Otsu阈值方法对阈值进行自适应设定,可以使检测边缘更加连续完整,并减少虚假边缘的存在;最后引入数学形态学算法实现对边缘细化处理.实验结果表明,将改进的Canny算子应用到遥感图像的处理中,具有良好的抗噪性能和检测精度.     

基于遥感图像的地学信息单元特征提取与识别

为实现对地学信息单元的自动识别和分类,对地学信息单元的几何形状特征的提取及量测方法进行了研究,利用数学形态学方法实现对遥感图像的半自动提取地学信息单元的图形边缘.分别提取图形的面积、周长、面积周长比、形状参数、分形分维数等5个直观易测且具有判别意义的特征参数.利用这5个特征采用判别分析方法实现对地学信息单元的识别分类,并取得了较理想的结果和准确率.     

基于形态学梯度分割的低对比度路面裂缝自动识别方法研究

针对目前路面裂缝的检测效率低、裂缝识别的主观性强、在低对比度下不易辨识等问题，提出了基于形态学梯度分割的低对比度路面裂缝自动识别方法，通过分析路面裂缝形成的原因研究了摄像头拍摄情况下的路面图像预处理方法及达到的效果，研究了形态学梯度检测中的Sobel算子方法在路面裂缝中的应用，通过实际采集的低对比度路面单裂缝与复杂背景下路面多裂缝图像进行算法测试，试验结果验证了提出方法的有效性。     

一种基于数学形态学的语音基音轨迹平滑的改进算法

利用了形态学的概念和方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在结构元素的选取方面进行了研究,并针对形态学滤波的特点提出了改进,使算法的精确性进一步提高,复杂性大大降低.实验结果表明,提出的方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在强制性平滑滤波的情况下,能够有效保留语音信号中的某些固有突变和破坏信号的细节特征,更好地达到平滑滤波的效果.     

基于数学形态学和神经网络的车牌识别

汽车牌照的自动识别系统是一种应用于公路交通管理和收费的智能监控系统,文中提出了基于形态学处理定位牌照图象的区域的方法,该方法与其它方法相比对图像没有严格的限制和要求,三层反馈神经网络用来识别和分类,实验证明该方法是有效的。     

基于均值聚类的车牌定位技术研究

采用强制综合聚类中心的均值聚类思想对车牌图像进行区域分类,在HLS颜色空间下,利用数理统计的方法得到聚类颜色中心,并对目标图像进行强制聚类,以最终获得只包括车牌四种颜色的待处理的图像,然后利用形态学、人工神经元网络等技术对车牌进行车牌识别.该方法在实践中进行了验证,比基于二值化和灰度化处理思路的定位效果更好,能对多种不同环境下的拍摄的车牌进行有效的识别.     

基于数学形态学与动态时间扭曲的电压扰动分类

为提高电压扰动信号分类识别的精度,提出了一种基于数学形态学与动态时间扭曲的新算法．该算法首先通过形态滤波器对信号进行滤波处理,然后利用如变换提取滤波输出的特征,再通过动态时间扭曲分类器与参考模板进行匹配,最后获得有效的分类识别结果．用Matlab进行仿真分析的结果表明,该算法能有效识别各类扰动信号,准确率高,即使在强噪声环境下,识别精度也超过84％．     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

室内可吸入颗粒物粒径分布检测方法的研究

采用数学形态技术实现颗粒物图像的二值化滤波和边缘检测,完成了粒径、分形维数和形状因子等形态学参数的检测,用数据融合技术对多形态学参数处理分析,得出了室内可吸入颗粒物的粒径分布曲线.实验结果表明:这种检测方法能有效地滤除噪声,很好地保留原有图像的基本信息,提取的边缘较光滑,图像骨架也比较连续,断点少.具有直观简单、处理速度快、处理精度高、数据分析与统计方便.检测结果稳定等特点.     

基于轨迹特征的船舶停留行为识别与分类

为准确评估大规模轨迹数据中的船舶停留活动，构建了两阶段船舶轨迹停留点提取策略，提出了特征驱动的船舶停留行为识别与自动分类方法；以距离、时间和轨迹点数量为约束条件构建了规则模型，检测了原始轨迹中的停留候选轨迹，引入孤立森林算法检测和去除异常离群点，提取了高聚集度的船舶停留轨迹集合；基于船舶靠泊和锚泊的时空特征，定义了轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离3个指标，构建了新的轨迹相似性度量模型，量化了船舶停留轨迹点的分布特征和聚合程度，并利用K近邻算法完成了船舶锚泊行为与靠泊行为的自动分类；采用提出的方法处理了3个不同水域的船舶轨迹数据，准确获取了船舶停留行为的分类结果，并验证了船舶锚泊与靠泊在轨迹时空特征上的差异性，以人工标注结果为参考依据评估了船舶停留行为识别与分类的准确性。研究结果表明:船舶靠泊的轨迹点重复率在80%以上，最远点对距离和相邻点平均距离分别为6~11和1~2 m，船舶锚泊的轨迹点重复率在10%以下，最远点对距离和相邻点平均距离分别为150~250和8~10 m，说明轨迹点重复率、相邻点平均距离和最远点对距离这3个时空特征对船舶靠泊和锚泊具有显著的区分能力；提出的方法对船舶停留识别分类的正确率在98%以上，充分证明了其有效性；采用提出的方法可更新已有码头和锚地的空间位置，自动识别规则水域外的船舶异常停留和规则水域内的超长时间船舶异常停留，掌握在港船舶停留分布情况，识别不同季节、不同时段的热点码头和锚地，从而辅助优化港口规划布局和交通组织。      

一类混合指数型积分算子的整体饱和定理

引入了一类广义指数型积分算子,称其混合指数型积分算子。研究了该类混合指数型积分算子的性质,利用改进的Ｂａｊｓａｎｓｋｉ－Ｂｏｊａｎｉｃ抛物线技七及积分算子的有关性质,建立了一类混合指数型积分算子的整体饱和定理。这理,包含Ｂａｓｋａｋｏｖ型在内的相关积分算子的饱和结果便可以很容易得到,为研究混合指数型积分算子的带近转化定理奠定了基础,也为研究算子的饱和问题提供了新的方法。     

SET OPERATOR-BASED METHOD OF DENOISING MEDICAL VOLUME DATA

Ｖｏｌｕｍｅｒｅｎｄｅｒｉｎｇ[1,2 ] ｉｓａｐｏｗｅｒｆｕｌｖｉｓｕａｌｉｚａ ｔｉｏｎｔｏｏｌｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｕｓｅｆｕｌｉｎｍｅｄｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ .Ｉｔｅｎａｂｌｅｓｔｈｅｄｉｓｐｌａｙｏｆａｎａｔｏｍｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｉｎａｓｐａ ｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｗｉｔｈｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇａｎａｔｏｍｙ ,ｄｉｒｅｃｔｌｙｆｒｏｍａｆｉｅｌｄｏｆｉｍａｇｅｄａｔａ .Ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｈａｓｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄａｔｓｅｖｅｒａｌａｎａｔｏｍｉｃｓｉｔｅｓａ…     

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公交时间站点是编制时刻表的基础,选择合适的时间站点不仅能提高运营分析的准确性,还能增加编制的时刻表的执行率,进而能有效地提高公交的准点率水平.目前时间站点的选择主要依据人工经验.本文创新性地提出一种基于车辆定位数据分析的自动选择方法.首先,考察公交运营业务流程,分析出时间站点应具备的主要特性;接着,挖掘定位数据,对停站时间、车头时距和区段运营时间进行深入分析,并计算出各站点相应的时间站点特征值;然后,应用层次分析法自动选择出合适的时间站点.该方法已应用于湖北十堰市公交运营规划示范中,对于运营分析以及编制准点率水平高的行车时刻表具有重要意义.     

隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法

隧道掌子面上含有许多地质信息,若能充分提取和分析,将有助于对隧道工程地质状态作出评价,用于指导隧道设计和施工. 以隧道掌子面数码图像为基础,对掌子面上岩体裂隙检测、提取、分组算法进行研究. 首先,基于数字图像处理技术对掌子面岩体裂隙目标分割算法进行分析,根据分割结果,通过图像细化和边界线拟和、分离、合并、过滤,连接不连续边界,过滤短边界,形成较完整的岩体边界线识别结果;然后,计算岩体边界线视倾角,将视倾角相近的边界线合并为一组,实现对裂隙边界线的自动分组;最后,将本方法应用于实际掌子面岩体图像测试其有效性. 测试结果表明:该方法基本实现了对掌子面上岩体裂隙的自动提取和分组;对具有明显裂隙的掌子面岩体,本算法能较完整的提取出岩体裂隙,错误提取率不超过10%,并实现了自动分组,自动分组错误率不超过5%,提高了掌子面岩体分析的自动化程度,可用于地质素描,并为掌子面围岩分级提供参考依据.      

ADS-B历史飞行轨迹数据清洗方法

为有效解决广播式自动相关监视(ADS-B)历史飞行轨迹数据受地面站分布广度、地形阻挡、电磁干扰等影响而出现的各种字段数据异常情况, 建立了ADS-B数据清洗方法, 并将其分为确定清洗对象、字段去重、异常点清理和时间戳修正这4个步骤; 根据已有样本ADS-B历史数据各字段建立了航迹模型并进行有效性分析, 将时间戳、经度、纬度、气压高度和地速等字段定义为特征字段, 并作为清洗对象; 对ADS-B航迹点序列的时间戳、经度和纬度进行去重, 删除数据重复的相邻航迹点; 为提高清洗效率, 使用有噪声的密度聚类(DBSCAN)方法找出特征字段中的离群点, 并进行异常检测与修正; 为使航迹点状态变化符合质点运动学规律, 使用ADS-B航迹点的经度、纬度、气压高度和地速等字段数据修正时间戳, 并存入已扩展的修正后时间戳字段。研究结果表明: 516个样本航班中有97.58%的异常航迹点被有效识别并清理, 清洗后的航迹点状态更具有渐变性特征; 修正前后的总飞行历时存在10~600 s的差异; 时间戳修正效果主要依赖于地速的准确度, 在实际工程中可根据样本航迹的数据特点有选择地使用时间戳修正值; 建立的ADS-B数据清洗方法可为民用航空工程项目中的飞行轨迹分析、评估与计算等方面提供前期数据处理平台。      

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

警戒区水上交通冲突数据自动采集系统

基于ECDIS、AIS以及支持向量机,引入交通冲突研究方法,提出船舶定线制警戒区水上交通冲突数据自动采集解决方案.方案利用支持向量机学习训练冲突样本数据,得到判别冲突严重程度SVM分类模型,并将SVM软件包和SVM分类模型嵌入到ECDIS,结合实时AIS数据建立水上交通冲突数据自动采集系统,应用该系统对长江口船舶定线制...     

面向车路协同孪生仿真测试的多尺度滤波同步方法

为提升车路协同孪生仿真测试系统的同步性能，明确了孪生主体的运行机理，分析了影响系统同步性能的干扰因素，建立了孪生状态同步映射模型; 针对孪生状态采样的时钟异步问题，设计了时钟误差估计策略，修正了孪生仿真测试系统的量测时间偏差; 在此基础上，结合卡尔曼滤波原理，引入多尺度滤波器更新机制，建立了考虑同步采样误差的量测噪声模型，提出了多尺度滤波同步优化方法; 最后，在搭建的孪生仿真测试原型系统中，选取NGSIM数据集的车辆轨迹开展试验。研究结果表明:在不同车辆速度条件下，提出的多尺度滤波同步优化方法能够保持良好的同步性能; 在横向坐标同步方面，平均绝对误差小于1 mm，99.5%的绝对误差控制在8 mm以内; 在纵向坐标同步方面，平均绝对误差小于9 mm，99.5%的绝对误差控制在38 mm以内; 在速度同步方面，平均绝对误差小于2.8 cm·s-1，99.5%的绝对误差控制在24 cm·s-1以内; 在偏航角同步方面，平均绝对误差小于1.1×10-3 rad，99.5%的绝对误差控制在1.1×10-2 rad以内; 与航迹推算方法相比，提出的方法能够在横向坐标、纵向坐标、速度和偏航角方面平均提升30.0%的同步精度，能够有效解决孪生主体的状态异步问题，可保障车路协同孪生仿真测试系统的实时同步与精准运行。      

基于LiDAR点云的船载砂石体积自动测算系统

针对现有船舶运输砂石体积计算主要依赖人工方式称重和纸质运单流转、精度不高且效率很低的难题，采用基于八叉树的点云精简和聚类分析进行复杂环境下船舶点云的自动识别和提取；采用基于改进SK-4PCS （semantic-keypoint-based 4-points congruent sets）的粗配准和基于Point-to-Plane ICP （iterative closest point）的精配准进行空载和满载两期点云由粗到精的高效配准，设计实现了一种利用LiDAR （light detection and ranging）点云数据进行船载砂石自动测算的系统. 采集了江西南昌赣江运砂船数据进行实验验证，从扫描到出结果一艘船的砂石体积自动测算时间少于2 min，同船多次测算结果最大相对误差小于1.00%，砂石体积与实际真值相比的最大误差小于2.00%，满足实际业务需求.