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661.
故障位置点定位是实现轨道维护及保养的前提,利用接触网立柱标识牌实现定位是一种常用的轨道定位方法,但常规的识别方法存在识别率低且速度慢的缺点。针对该问题,提出一种基于图像处理和双神经网络的接触网立柱标识牌识别算法。首先利用Hough变换提取出接触网支柱区域,减小识别区域,其次通过形态学方法实现标识牌的定位与裁剪,再采用水平投影方法对字符进行分割,最后对字符中的字母和数字分别进行特征提取,利用两路并行的反向传播神经网络进行识别。通过实验验证了该算法的有效性,结果表明:该方法精度可达98.3%,相较于传统识别方法速度提高了17%。因此该识别算法能够实现轨道故障位置的快速精确定位,可用于轨道智能巡检系统。  相似文献   
662.
SAR图像特征提取和分类器设计是进行目标识别的关键,通常情况下分类器性能与特征数量之间并不存在线性关系,相反过度冗余的特征甚至会导致分类器性能严重下降,因此特征选择成为必要。提出一种粒子群优化与Wrapper策略相结合的特征选择方法,针对包含待识别舰船目标的SAR图像,提取其3类共16个典型特征,利用本文所提算法筛选出最佳的特征组合。实验结果表明,将本文所提取的特征组合用于目标识别,分类精度提高了22%,分类时间缩短了2.16 s。  相似文献   
663.
介绍了采用分布交互仿真(DIS)技术开发多本船航海模拟系统的设计思想及主要技术,包括船舶操纵数学模型、以电子海图为背景的船舶动态显示、雷达/ARPA图象、用OpenGVS开发三维视景以及网络技术。  相似文献   
664.
针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。  相似文献   
665.
基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能,对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进,提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法.该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区(或背景区)性质的差异,更为有效地提取出图像中的过渡区.仿真实验结果表明,这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区,但在图像含有高斯噪声的情况下,采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确.  相似文献   
666.
针对人脸识别系统中人脸图像数据可能受到攻击,导致人脸图像被恶意添加、替换、篡改等安全隐患,采用脆弱数字水印方法,解决上述人脸识别系统中人脸图像数据安全问题.用人脸原始图像的小波低频系数的高7位生成低频压缩图像,作为水印.通过混沌置乱加密,将水印直接嵌入到原始人脸图像的最低有效位平面,区分人脸图像篡改并定位检测.实验结果表明,采用脆弱数字水印的人脸图像对恶意添加、替换、篡改都有很高的敏感度.嵌入脆弱数字水印对人脸图形的特征提取的识别率以及识别速度的影响都很小.  相似文献   
667.
基于小波变换在图像去噪中应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于噪声是影响图像质量的重要因素.噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像信噪比下降.本文将小波阈值去噪与维纳滤波结合起来,在小波域进行维纳滤波.设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换,对静态图像和动态影像进行去噪实验,结果表明改进的小波域去噪方法相比其他方法能够获得较好的视觉效果和较高的信噪比.  相似文献   
668.
本文针对某造车过程中第1次挂倒挡出现"维修倒车影像系统"提示语的问题,对倒车影像系统组成和倒车影像检测过程进行了分析,通过采集缺陷工况下的数据和信号,结合时序分析和测试,最终确认为ⅡC通信异常导致的该倒车影像问题,并提出优化方案。  相似文献   
669.
准确的扣件定位是进行扣件状态检测、保障轨道交通车辆安全运行的基础,传统的基于图像处理的方法难以满足快速准确智能检测的需要.针对这一情况,提出一种基于改进Faster R-CNN的深度学习理论方法,进行扣件定位.首先,建立检测图像数据集并进行图像标注,然后根据实际扣件图像特点建立Faster R-CNN检测模型,利用标注...  相似文献   
670.
叶萍 《船电技术》2021,41(3):61-64
基于船舶自动驾驶存在的问题以及需求,提出了一个基于卷积神经网络的船舶自动识别系统.系统设计使用的生成对抗神经网络算法,基于互信息理论,能够无监督式地学习船舶图像特征.通过实验论证,在分类准确度上取得了显著地提升,表明本系统方法合理有效,具有较高地运用前景.  相似文献   
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