计算机硬盘磁存储密度的倍增研究

系统研究了磁存储控制技术中第二级精定位梯形分割电极片状压电致动器驱动电压和端产致动位移的关系，给出了其解析表达方程式，并用有限元数学分析进行了理论与实验的验证。     

机动车号牌识别的技术与应用

机动车号牌识别主要涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等学科和领域,其工作流程主要是机动车触发、图像抓拍,号牌检测、定位、字符分割和识别等步骤.如今,机动车号牌识别作为现代智能交通重要的一部分,已成为各级交通管理部门十分关注的科研课题之一.特别在公安交通管理、街面治安防控、嫌疑机动车的跟踪定位等方面,发挥着不可替代的作用.     

博格华纳季度股票红利增加29％

博格华纳公司董事会日前宣布季度现金红利增加29％，批准了股票分割，以普通股票红利形式将一股拆为两股。普通股股票将干2007年12月17日发行给股票持有人。股票分割后，     

图像分割在工件图像视觉检测中的应用

在介绍图像分割的主要特征的基础上,分析了目前几种典型图像分割方法。针对工件图像视觉检测中图像分割特点,提出了将边缘检测和域值分割方法相结合来分割工件图像的一种新方法,并开发了相应的软件。实验验证该方法用于工件图像测量,能很好消除图像噪声,得到连续的图像边界,并且定位较准,可以有效地提高检测系统的精度。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法

现阶段,IR成像系统在舰船目标检测中的应用备受关注。由于IR图像存在背景灰度非均衡的特征,从而使得常规的图像分割方法很难对舰船目标进行准确检测。为了有效解决这一问题,探寻一种能够对背景灰度非均衡的舰船目标图像进行有效分割的方法。本文从舰船目标图像分割的现状分析入手,对背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法进行论述,期望本文研究能够对舰船目标图像分割精度的进一步提升有所帮助。     

基于高密度激光点云和深度学习的高速公路标线识别

道路标线的自动识别是智慧城市建设中急需解决的重要难题，也是绘制高精地图及无人驾驶所需的核心技术。提出一种激光雷达数据环境下高速公路常见标线自动识别方法：基于端到端PointNet语义分割功能自动提取道路标线点云；采用体素降采样及半径式离群点剔除去除路面噪点；应用DGCNN自动区分典型交通标线(实线、长虚线、短虚线、箭头、导流带),实现道路标线识别。应用京承高速公路某段激光雷达数据测试验证。结果表明：道路标线分类准确率达到94.73%,F1达到74.18%,AUC达到0.98。证明了解决道路标线识别方法的可行性，为智能驾驶环境下道路标线的自动感知和识别提供了一种新的思路。     

一种基于视频虚拟检测线的交通流参数检测方法

实时交通流参数检测在智能交通系统中起着重要的作用。参数检测有多种方式,其中基于图像处理的视频车辆检测方式近年来发展很快,由于它具有检测区域大、系统设置灵活等突出的优点,已成为智能交通系统领域的一个研究热点。车辆的检测基于车道,在每个车道设置两条虚拟检测线来检测交通流参数,虚拟检测线的作用类似于电磁感应线圈。系统通过对视频虚拟检测线的预处理将二维的数字图像转化成一维的检测信号,减小了运算量,降低了运算负荷。提出的基于视频虚拟检测线特征的交通流参数检测系统已经在PC机上用VC 6.0实现,并对不同典型天气条件下的交通流视频进行了实验,实验结果表明该系统具有较高的车流量统计精度。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱遥感影像纹理分割技术研究

遥感图像纹理信息丰富，需要进行有效的纹理特征描述．小波域隐马尔可夫树（HMT）模型提供了一种有效的纹理特征提取方法．简述了HMT模型及分割思想，并在此基础上针对多光谱遥感图像，探索更好的纹理描述方法．通过适当的数学变换，得到多光谱遥感影像在不同角度下的描述：H—S—I分量和最大主成分分量．研究比较各分量特性并应用HMT模型，得到不同分量下纹理分割结果．实验表明，利用多光谱信息可有效地提高分割质量。