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数字识别是字符识别中的一个重要的研究课题。阿拉伯数字只有0~9十个,而且笔画简单,但是识别这十个数字并非易事,识别的正确率并不高。虽然液晶数字在形式上相对于识别难度较大的手写体数字来说比较规范,但是液晶数字的变体也比较多,形状各异,因此文章研究的目的在于找到一种对于液晶数字识别的一般的有效的方法。文章建立了"仪表监控与数字识别系统",主要对液晶数字识别的过程进行了讨论,重点研究了数字图像处理和数字识别,做了以下几个方面的工作:1)在研究了多种液晶数字特征的基础上,提取了数字的粗网格特征。2)建立了一个基于BP神经网络的液晶数字识别系统,进行了分类器设计,并对数字识别结果进行了检验,取得了较好的系统性能,从而证明了采用的方法是可行的。 相似文献
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通过对AutoCAD的VBA二次开发技术的介绍,并结合水运工程研究中遇到的实际问题和实践经验,给出了VBA二次开发技术在复杂流场的自动绘制、不规则水深数据的提取2个实例的应用。通过大量的研究实践表明,采用VBA程序对AutoCAD进行二次开发,能够对海量数据进行快速准确的处理,能够大大提高数据和图形处理的效率,并在水运工程研究中能够得到广泛的应用。 相似文献
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为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域;然后,在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域;最后,用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式(ULBP)与灰度共生矩阵(GLCM)构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境,对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果,选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试,结果表明:
基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优,选取的烟雾特征具有较高识别精度,能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。 相似文献
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交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一,愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类,且随着交通大数据的不断充实,基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而,现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计,缺乏对智能体结构的探讨;同时,在多路口协同方面多采用分布式策略,
忽略了智能体之间信息交互,无法保障区域层面的整体最优性。为此,本文以干线信号为对象,
构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先,针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性,设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型,并优化状态空间和回报函数,界定单路口控制的最佳方案;其次,融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法,在单路口分布式控制的基础上,设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型,实现干线多信号的协同运行。最后,搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明:新方法与独立优化和分布式协同相比,在支路交通流基本不受影响的前提下,
干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%,具有更好的控制效果。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2020,(1):183-187
针对地铁、国铁同台驳接入铁路枢纽的地铁车站,地铁地面站台位于交通枢纽内部的特殊形式,站台层的排烟方案需根据建筑形式进行特殊考虑。对站台层的排烟方案进行对比分析,通过火灾烟气模拟,对烟气自然扩散、自然排烟和机械排烟3种排烟方案进行对比分析。烟气自然蔓延条件下,能见度无法保证人员安全疏散。由于建筑形式的特殊,无法满足自然排烟条件。为保证安全,设置了机械排烟系统。对与国铁站房结合的综合枢纽中地铁车站排烟方式,应将自然排烟的可行性纳入其初期建筑方案中优先考虑。 相似文献