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712.
713.
准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提. 传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题. 对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法. 从原始数据丰富特征入手,构建交叉口有效检测区域的图像化模型;将交叉口交通状态识别转化为图像搜索问题,利用监督哈希算法实现基于部分标签信息的图像搜索,进而得到交叉口的交通状态;最后,利用仿真对该方法进行了验证. 结果表明,所提方法在识别精度和速度上具有可行性和有效性. 相似文献
714.
道路标志自动分类方法 总被引:7,自引:2,他引:5
为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。 相似文献
715.
针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。 相似文献
716.
717.
718.
基于小波变换在图像去噪中应用 总被引:2,自引:0,他引:2
吴志寒 《华东交通大学学报》2007,24(1):85-88
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
719.
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
720.
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