基于串行分类器的车牌字符识别

在特征提取的基础上,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可滿足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。     

颜色在识别中的应用及关键技术研究

研究颜色在识别中的应用以及所涉及到的关键技术.主要技术包括色度图、颜色库、自适应阈值、颜色模版匹配、模糊神经网络、颜色分类器等.重点研究了适于遥感图像分类的正交坐标系的YHS(亮度,色调,饱和度)变换技术.     

基于多源数据融合的城市道路网络宏观基本图模型

宏观基本图(MFD)是描述路网平均流量和平均密度的关系模型,在路网服务水平评估、区域控制和宏观交通建模中具有重要的作用.本文以路网加权流量和加权密度为MFD描述指标,提出了一种融合微波检测器数据和车牌识别数据的MFD构建方法.为了评估不同数据源下路网MFD的有效性,提出了采用状态比指标描述 MFD的差异性.以青岛市实际数据为例,分析了单一数据来源和融合数据下的MFD变化规律.结果表明,在路网中存在不同类型检测器时,融合模型仍能够精确描述路网MFD.     

A SPEECH RECOGNITION METHOD USING COMPETITIVE AND SELECTIVE LEARNING NEURAL NETWORKS

IntroductionHMM method and neural networks as a feasiblemethod have been used in speech recognitionsystem for several years,many improved meth-ods are still being discussed and proposed to en-hance its performance.On the basis of tradition-al HMM method and selection mechanism ,anew CSL algorithm ( competitive and selectivelearning neural networks) is proposed in this pa-per,which enables the system to avoid localminimum and have high recognition rate usingwith HMM and PSHNN.Isodistortio…     

图像处理技术在钢轨表面缺陷检测和分类中的应用

采用图像处理、模式识别及机器视觉等理论,对现役钢轨缺陷进行检测和分类.完成自动提取缺陷图像和最小化缺陷图像,以减少处理量并降低存储空间需求,自动判断缺陷类别.文章对采集到的缺陷图像进行处理,实验结果证明该方法能够正确实现检测轨道表面缺陷检测,并具有一定的适用性.此方法可以克服人工检测方法的许多弊端,提高检测速度和精度.     

水下捕捞机器人的研究现状与发展

本文介绍了国内外水下机器人研究现状和研究技术。基于现有水下机器人的技术水平和水下捕捞的具体环境,讨论了水下捕捞机器人机、电、流体、智能识别等关键技术,并对比了各项技术之间的优缺点。展望了未来水下捕捞机器人的发展趋势。     

蚁群算法在海面图像识别系统中的应用

在海上图像识别系统中,由于海上环境的不稳定及海上噪声的影响,对于海上拍摄图像纹理进行特征值的全面稳定提取还存在很大的提升空间。蚁群算法由于具有全局智能化的搜索能力,且同时有很好的自适应反馈能力及优良的鲁棒性特征而得到广泛应用。本文在研究现有蚁群算法基础上,提出一种新的对海面图像特征提取的有效蚁群算法,从而实现对海上图像有效识别。仿真表明,该算法不仅具有较低的算法复杂度,并且图像识别率较高。     

城市轨道交通中闸机事件识别技术

闸机识别系统是城市轨道交通自动检票设备的核心部分。针对闸机识别系统识别率不高的问题,按照事件序列可以描述物体运动过程的思路,提出了基于事件识别的新方法。采用对射式红外传感器捕获运动个体的动作、行为和事件。在运动个体经过闸机通道时,对形成的动作序列根据预定义的行为和事件进行分析,获得个体运动过程中所存在的行为和事件,并产生事件序列。通过判断事件序列中通行事件对的个数,得到运动个体的个数。事件识别方法的最小识别单位是运动个体,在1个事件序列中,每个通行事件对就对应于1个运动个体通过了闸机通道。使用开发的闸机仿真软件和物理样机,对事件识别方法的识别效果进行试验,结果表明该识别方法是有效的。     

基于BP神经网络的手写字符识别系统

基于BP神经网络对非线性系统辨识的通用性和自适应性等特点,构建了一个BP神经网络模型,增强了网络的自适应能力和学习能力,提高了网络的精度和收敛速度,并在此基础上开发出一个高效准确的手写体字符识别系统.     

从二阶规则到规则丛——对哈特法理论的一种描述社会学延伸

改造哈特的法理论,并建立起与法社会学共享的描述社会学一直是不少人的愿望.努力的可能方式之一,是在哈特规则体系中植入取消规则,并把原本规整的二阶规则扩展为具有社会生态关系的规则丛.虽然改造后的规则理论已不是纯粹意义上的实证主义法理论,但它没有破坏哈特规则理论原有的内部基本关系,并能够整合法社会学的既有概念资源,实现对中国法制现实的立面解释.