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.     

基于灰靶理论的隧道路面结构类型选择

为了选择适合于隧道工作环境与交通条件的路面结构类型,提高隧道路面的使用性能延长使用寿命,在广泛调研的基础上,采用灰靶理论从整体刚度、耐久性、平整度、抗滑性能、耐磨性能、修复与重建难度6个方面系统地比较了水泥混凝土与沥青混凝土两种常用的路面结构类型在隧道内的适用性。分析结果表明,采用灰靶理论评判模型选择隧道路面结构类型在一定程度上克服了选择过程的主观因素,使隧道路面的选择结果更具有客观性;在隧道内特殊的工作环境与交通条件下沥青路面的性能更加优越,具有更好的适用性,能提高隧道路面抗滑性能,降低噪音,改善行车舒适性,维修、养护简便,保证隧道营运通畅,为实体工程路面结构类型选择提供依据。     

一种新的肤色区域分割提取方法

提出一种新的肤色区域分割提取方法,并详细叙述了该方法的步骤和实现算法.在人脸检测和识别项目中,应用该算法来提取各肤色区域,经大量实验说明,该方法是有效的.     

基于图像信息检测的船-桥智能避碰系统研究

将避碰决策系统分为船舶运动检测、视觉几何模型和船舶运动态势计算、碰撞预报及预控3部分.针对图像质量问题采取图像预处理增强、中值滤波、直方图均衡处理方法.采用相位相关算法基于背景模态模式静态空间信息记录图像信息,补偿图像抖动.基于视觉几何模型计算船舶运动态势计算船舶目标空间坐标位置、船舶型尺度、船速、船首向等.基于实时运动状态信息和桥区船舶运动态势预报碰撞危险以及避碰决策模式.引入避碰等级术语通过计算桥区船舶操纵避碰相关参数,进行避碰早期预警并得出避碰操纵决策方案.形成合理化的船-桥避碰决策系统,以达到船-桥避碰预警预控的智能效果.     

多寡头供应商横向联盟的综合博弈机制研究

近年来,产业寡头垄断供应商为同业竞争者服务的现象日益普遍,寡头供应商之间的合作型竞争关系开始成为供应链研究的新领域.本文应用Bernd价格竞争模型,以3家成本差异的寡头供应商为研究对象,分析了成本差异的垄断供应商之间联盟的建立与博弈机制,阐释了寡头供应商为同业竞争者服务的动机与经济效益.研究表明,供应商成本差异程度与替代系数是决定联盟能否建立的关键因素,实现联盟利益最大化的单位服务费用与联盟供应商的议价能力无关.     

一种用于火灾识别的高斯函数动态神经网络分类方法

在火灾识别过程中,模式类的统计特性通常是未知的或者无法估计的,这类决策问题最好直接通过训练,生成所需的判别函数来处理.文中构建了高斯动态神经网络G-DNN结构,给出了G-DNN的理论分析和具体的算法步骤.对于网络学习的收敛速度非常重要网络参数σ,μ,ω,τ初值设定问题,充分利用参数与输入特征值、输出值和中间值分别相关的思想,引入参数预定义的方法,实验证明这种方法可以使网络学习较快收敛.     

���ڳ���ʶ�����ݵij��е�·����ʱ��ֲ����ɼ����Ʒ����о�

利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

���ڸĽ�����ɫ������ֱ��ͼ���µ�Mean-Shift�㷨

为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据Mean-Shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明：与传统Mean-Shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了Mean-Shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的Mean-Shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.     

考虑合作覆盖的多级自提点选址问题

自提点作为企业或企业联盟主导建设的公共服务设施,具有独立的品牌和完善的内部信息系统,而顾客行为受到一定区域内、同品牌的所有自提点的影响.通过信号强度函数和概率函数,刻画联合覆盖对顾客选择的影响,建立竞争环境下自提点选址模型.采用遗传算法进行求解,案例结果表明,随着预算的增加,每一单位的成本带来的加权需求覆盖量的增加值逐渐减小;合理较高水平的信号量阈值,有利于企业通过多级自提点布局获取竞争优势;通过与非联合覆盖模型对比,联合覆盖模型在加权需求覆盖量、覆盖成本、顾客效用方面都较优.