基于神经网络的汽车车型识别

本文介绍了“多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统”的一种识别方法,主要是运用多层前馈神经网络对自动喷漆线上的汽车车型进行识别。     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.     

基于自适应阈值的车辆边缘提取算法研究

实际道路视频图像背景复杂多变,给车辆边缘检测带来困难.提出用最大类间方差法求边缘检测算子的阈值,并给出具体迭代求解过程,得到的阈值能随图像背景的变化而变化,具有自适应性.实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

一种基于分形与神经网络的汽车车型图像识别法

提出了一种利用分形理论和神经网络技术进行汽车国型图像识别的方法。介绍了用BP网络进行边缘检测、分形编码和用Kohonen神经网络进行识别分类的方法。通过实验证明,该方法取得了较佳的识别和分类效果。     

全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究

针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案：第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.     

一种简单的灰度图像边缘检测算法

提出了一种新的基于平行方向上像素点灰度值平均值求差的边缘检测算法.根据像素点及其八邻域的灰度值,在尽量保证图像信息完整的基础上,选择合适的阈值提取出尽可能合适数量的边缘点,并利用边缘的连续性原理对结果中的噪声点进行筛选,以达到边缘提取的目的,提高图像边缘检测效果.实验表明:此算法对灰度图像是一种简单、有效的边缘检测算法.     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明：算法在求解配装问题时是有效的.     

车型自动识别系统研究

本文系统介绍了现有的主要车型识别方法,阐述了识别方法的组成结构及工作原理,比较了各种识别方法的优缺点,并提出了现阶段比较实用的方法.     

基于LoG算法的车辆图像边缘的提取

阐述了LoG算法的一般式及其对图像边缘提取的原理，并应用LoG算法对车辆图像进行了提取，获得了质量比较理想的车辆边缘图像。该方法可广泛用于流量较大的自动车辆检测系统和其他动态图像识别系统。     

沥青混合料图像多阈值分割方法

将基于遗传策略的多阈值分割法应用到沥青混合料图像分割中,解决了边缘检测法、单阈值法抗干扰性差、分割结果不能直接用于级配分析的难题。实验结果表明,该方法的分割精度优于边缘检测类和单阈值法,而且可将沥青混合料中的粗骨料、细骨料、纹理和空隙等组成部分分离出来,为后续的级配分析计算奠定基础,具有广阔的应用前景。     

基于数值模拟的车身材料抗凹性分析

对抗凹性的理论及试验评价体系进行了研究,基于ABAQUS软件对某车用背门进行抗凹性数值模拟分析,得到了背门的加载、卸载位移曲线、载荷参与凹痕曲线,通过局部抗凹力和抗凹稳定性等参数对背门的抗凹性做出评价,对背门设计有理论指导意义。     

基于边缘检测的沥青混合料图像分割技术研究

在对沥青混合料数字图像进行平滑去噪处理与增强处理基础上,采用边缘检测的分割算法对沥青混合料集料颗粒进行辨识与分析,突显出集料颗粒边缘轮廓,可为目标对象做进一步的特征提取和分离提供可靠的依据.     

基于量子遗传优化算法的图像稀疏分解

为了减少图像稀疏分解的计算量,提出了一种基于量子遗传算法与匹配追踪相结合的图像稀疏分解快速算法.量子遗传算法能用较小的种群规模实现较大的空间搜索,全局寻优能力强,基于匹配追踪的图像稀疏分解是最优化问题,因此可用量子遗传算法快速实现.仿真结果表明,每步分解所需计算的图像或图像残差与原子的内积仅4 000次,由分解结果重建的图像具有较好的主观质量.     

遗传算法在求解背包问题中的应用

对决策优化的经典背包问题进行了研究,提出了应用遗传算法对该模型进行求解,两例背包问题实例研究表明,遗传算法优化结果较其它方法都更合理。     

基于Matcom与VC混合编程的数字图像处理方法研究

阐述了利用Matcom实现VC与MATLAB混合编程的接口技术,并以二维FFT为例说明了利用VC调用Matrix〈LIB〉C＋＋函数的方法,以二维DCT为例说明了利用VC调用MATLAB工具箱（ToolBox）函数的方法来开发数字图像处理系统应用软件。该方法在数字图像处理系统的开发过程中大大提高了编程效率。     

基于图像处理铁路信号灯特征提取

利用数字图像处理技术通过MATLAB对铁路信号灯图像进行了图像增强,图像剪切及边缘检测处理,实现了信号灯几何特征(面积、周长,圆形度)的提取,为实现对信号灯的有效监测和识别提供了技术保障.     

数字图像安全技术研究进展

随着数字技术和因特网的飞速发展,图像数据的安全性越来越受到社会的普遍重视.全面分析了数字图像安全需求以及为达到各安全需求的各种安全措施,重点对数字图像加密以及数字图像水印技术的研究现状以发展进行了分析,并对存在的问题以及该领域未来可能的研究方向和研究重点进行了展望.     

基于数字图像技术的露石混凝土表面构造研究

运用数字图像技术实现了露石混凝土路面(EACCP)图像像素值量化计算,建立了露石表面像素差平均值与构造深度的关系模型;通过采集的数字图像计算分析了露石表面构造深度,评价了EACCP露石表面构造质量。实例分析表明:数字图像技术的露石表面构造检测方法,能方便快捷地进行露石路表构造深度检测,有利于实现测量工作的连续化。