基于特征颜色的车牌边缘检测方法

章重点介绍了基于汽车车牌图像边缘检测的定位算法和基于车牌特征颜色的分析方法。大量的实验结果表明，该方法充分利用了车牌的色彩特征，具有思路简明、实用的特点。     

高速公路场景图像的二值化及交通标志定位检测方法

采用CCD摄像机采集高速公路场景图像，并通过图像颜色空间变换，将图像的RGB量值转换为色度-饱和度-亮度（HSV）量值。采用基于阈值的方法对场景图像中颜色饱和度分量进行二值化分割处理；利用场景二值化图像形状特征（周长、形状参数、圆形性参数）去除非目标区域，并通过搜索场景二值化图像方向投影值序列的突变点实现标志准确定位。采用HSV颜色模型中的亮度分量和最佳阈值法对场景图像中标志区域进行二值化处理。结果表明，应用上述方法能取得良好的效果。     

交通标志的智能检测方法研究

从交通标志的颜色信息和形状特征出发,研究一种交通标志的智能检测方法.该方法主要包括基于HSV颜色空间的交通标志图像分割和基于颜色与形状的交通标志检测两部分.针对自然场景下影响交通标志检测效果的不利因素,提出了基于多尺度Retinex的交通标志图像增强和仿射变换的三角形交通标志校正算法以及规范化圆形交通标志和矩形交通标志...     

多媒体信息检索技术的研究

本文研究的是如何从巨大的多媒体信息库中找到需要的多媒体信息,其主要内容是研究基于特征的图像检索的相关技术,并设计一个运用颜色直方图计算图片相似度的图像检索应用程序.     

驾驶员驾驶行为监测中的面部定位方法的研究

在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时，面部定位是关键技术之一。研究表明人脸皮肤颜色分量在特定颜色空间内具有特定的分布特性，为了解决人脸定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文给出了一种基于皮肤颜色模型的人脸定位算法。算法利用人脸皮肤颜色的分布特性来提取图像中存在的皮肤区域，试验证明了上述算法的有效性。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警，针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题，通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征，提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先，通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域；然后，在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域；最后，用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境，对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果，选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试，结果表明： 基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优，选取的烟雾特征具有较高识别精度，能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。     

基于火焰区域跳动特性的高速公路隧道火灾火焰检测方法

为了准确检测高速公路隧道火灾火焰,提出一种基于火焰区域跳动特性的火焰检测方法,其利用小波变换的高频敏感性来分析高速公路隧道视频火焰区域的高度变化特性。首先对视频图像进行背景更新,提取运动区域并滤除移动车辆的灯光干扰;然后在HSI颜色模型下识别出类似火焰颜色的疑似区域。疑似区域变化是火焰跳动特性的直接体现,故基于这一特点,对连续多帧图像疑似区域的高度变化曲线进行小波分解,并利用小波高频分量系数的局部极大值数量来判断视频图像中是否存在火焰。仿真试验结果表明,此种算法具有很高的准确性和有效性。     

信息海外

Kawasaki推出2009款250TR Kawasaki在6月中旬宣布，将于7月15日开始，向本。与08款相比，其实新产品的变化主要是集中在外观的颜色方面，新的颜色具有强烈的时尚、融合自然的气氛。厂方所公布的新车建议零售价为38．8万日元（合当地消费税）。     

铃木发布多款AN系列本土版新车

近日，铃木发布了7款AN250、AN400本土版新车。7款新车分别是：AN250M、AN250TypeS、AN250Type SU（S基本型）、AN250Type SS、AN250Z（冬季特别版）、AN400TypeS ABS以及AN400Z（冬季特别版）。据悉，与同型号旧款相比，这些新车的变动主要体现在车身颜色上。     

汽车车身涂装工艺系列讲座（十二）——调色理论与实践（下）

8．各类色漆调配的要点了解调色的基本流程后下面简单介绍素色漆和金属色漆的调配方法。（1）素色漆素色漆也叫纯色或实色漆，与金属漆不同，喷涂中的操作因素对素色漆颜色变化的影响比较少，所以这类颜色较容易调配．     

基于图像处理的交通信号灯识别方法

针对色盲或色弱驾驶员特殊群体,结合交叉口无人驾驶系统,提出一种能识别出交通信号灯当前状态的方法。在HIS颜色空间进行交通灯颜色分割,利用交通灯被黑色矩形框包围这一典型特征进行形状分割,根据形状分割所得位置对颜色分割候选区域进行确认,从而精确定位交通灯位置以及亮灯在交通灯中的位置;同样根据被黑色矩形框包围的特征设计模板,最终利用模板匹配,完成交通灯的识别。实验表明,该算法识别准确率较高。     

基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位

为解决室内交通无法利用GPS进行定位的问题,针对室内普遍存在并且均匀分布的消防安全疏散标志,研究了基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位算法.以计算当前位置距离地图中最近的1个消防安全疏散标志地点的位姿为目标,利用消防安全疏散标志的颜色特性进行颜色阈值分割.结合方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)检测候选框中是否含有消防安全疏散标志,然后用加速鲁棒特征(SURF)全局特征进行特征匹配,利用最邻近(KNN)方法选取全局特征距离最小的K个地点作为候选定位结果.用SURF局部特征进行特征匹配,选取局部特征匹配数目最多的1个地点作为图像级定位结果,并计算当前位置在地图中的位姿.通过在地下停车场和大型办公楼进行实地测试,图像级定位的准确率在96% 以上,平均定位误差在0.6 m以下.实验结果表明,该算法满足了室内定位精度的需求,并具有良好的鲁棒性.      

汽车防撞系统中目标跟踪与防撞决策研究

为了实现汽车主动安全系统中的目标跟踪与防撞,提出了混合式汽车防撞系统信息融合结构模型,采用分级信息融合实现目标跟踪,推导出了基于跟踪残留误差和预测残留误差共同校正的融合算法,并给出了算法的实现结构;提出了基于局部分析的映射变换方法,实现驾驶模型特征向量连续、实时的修正,在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。经过大量试验证明:该算法具有很好的稳定性和准确率。     

基于概率决策的车辆导航系统地图匹配算法

针对城市道路网日益复杂的实际特点,提出基于P ign istic概率方法的地图匹配算法。采用D-S证据理论的多规则数据融合技术,建立了车辆位置信息和方向信息判决规则。引入P ign istic概率理论,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性。对实际行车数据仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题。     

带时效性约束的物流中心选址研究

论述设施选址的时效性约束问题,构造带时效性约束的物流中心选址模型,分析求解重心选址模型传统迭代算法的局限性,提出一种新的基于Matlab优化函数的精确算法,并给出算例,验证模型和新算法的可行性。模拟分析表明,基于Matlab函数的新算法,编程简单,功能强大,能够求解传统迭代算法无法求解的带时效性约束选址问题。     

全局演化局部模拟优化技术在汽车结构参数优化中的应用

本文将演化算法与模拟退火算法集成，提出一种适用的全局演化局部模拟优化技术，该技术使用演化算法在解空间通过较少代数的化为模拟退火算法提供一个良好的算法构形，在此基础上，通过退火方式寻找全局最优解。本文探讨了在该算法在汽车操纵稳定性评价与结构优化中的应用问题。优化以最小化汽车操纵稳定性综合评价指标为目标对评价参数与结构参数进行优化。使用优化参数在双移线条件下对四自由度汽车动力学模型的操纵稳定性进行仿真研究。通过仿真对比分析了演化算法与模拟退火算法，本文使用的算法继承了这两种算法的优点。研究结果表明：使用全局演化局部模拟优化技术所得综合评价指标值最小。耗用CPU时间也最少，而且所得优化参数使得人－车闭环系统跟随预期路径的精度提高约58．31％，而使综合评价指标值下降约37．35％。     

基于最优阈值和随机标号法的多车辆分割

以选择性背景更新为基础,提出由相似度决定更新速度的新方法.综合颜色差异、连通性和车辆占空比等属性建立分割双阚值的能量函数,并利用模拟退火算法求取全局最优阚值.用最优分割双阚值对车辆图像进行阚值粗分割,再以条件随机域工具整合视频空间中的时间和空间信息建立随机标号域模型,并计算最大后验概率确定粗分割中各像素点的标号(细分割...     

基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划

针对常见的平行泊车场景,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划方法.以基于优化算法的泊车路径规划方法得出的泊车路径作为训练样本,利用Python脚本语言建立以自适应遗传算法和拟牛顿法为内核的自动化训练框架,使自动训练后的自适应神经模糊推理系统既可继承基于优化算法的泊车路径规划方法适用范围更广的优势,又有效...     

基于遗传算法的FCM聚类分析在边坡稳定性评价中的应用

FCM聚类分析在边坡稳定性评价研究中已得到广泛的应用,但传统的FCM算法存在着对初始聚类中心值敏感的问题。引入遗传算法来克服这个问题,提出了基于遗传算法的FCM聚类分析。以具体实例,采用基于遗传算法的FCM聚类分析对边坡进行稳定性评价,然后进行模式识别。研究结果表明:基于遗传算法的FCM聚类分析,克服了传统FCM聚类分析对初始聚类中心敏感的问题,其结果明显好于传统的FCM聚类分析。