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提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。     

Urban travel time reliability at different traffic conditions

The decision making of travelers for route choice and departure time choice depends on the expected travel time and its reliability. A common understanding of reliability is that it is related to several statistical properties of the travel time distribution, especially to the standard deviation of the travel time and also to the skewness. For an important corridor in Changsha (P.R. China) the travel time reliability has been evaluated and a linear model is proposed for the relationship between travel time, standard deviation, skewness, and some other traffic characteristics. Statistical analysis is done for both simulation data from a delay distribution model and for real life data from automated number plate recognition (ANPR) cameras. ANPR data give unbiased travel time data, which is more representative than probe vehicles. The relationship between the mean travel time and its standard deviation is verified with an analytical model for travel time distributions as well as with the ANPR travel times. Average travel time and the standard deviation are linearly correlated for single links as well as corridors. Other influence factors are related to skewness and travel time standard deviations, such as vehicle density and degree of saturation. Skewness appears to be less well to explain from traffic characteristics than the standard deviation is.     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

基于影子显示位图技术的GIS图形部分的实现

在地理信息系统的开发过程中,对屏幕图形进行精确识别是一个较难解决的技术问题。在某些实际应用中,近似处理的误差已经超过了人们所能接受的程度。该文就地理信息系统中的图形识别技术给出了一种全新的方法——影子显示位图(Shadow Display Bitmap)技术。影子显示位图技术用于精确地识别显示在屏幕上的各种简单的和复杂的图形元素。该文详细地论述了影子显示位图技术的工作原理和实现方法。该文通过实验证明影子显示位图技术解决了识别图形元素时的误差问题,识别复杂图形元素的能力强,比常用图形识别技术容易实现。     

交互式识别在SAR图像目标识别中的应用

由于SAR成像机理、强斑点噪声等特点及受分辨率影响，导致SAR图像不直观，特别是对复杂形体小目标的解译相当困难．基于此，文中提供了基于“3S”技术的交互式识别，该方法利用构像方程原理，在“3S”技术（GPS，RS，GIS）和图像数据库的支持下，借助直观的光学图像来识别SAR图上的小目标，以及一些难以判读的大型目标，取得了比较好的识别效果．     

中国沿海AIS岸基骨干网的建设

船舶自动识别系统(AIS)是一种船舶与船舶之间、船舶与岸台之间交换船名、位置、航向等信息的现代化航海装备。它在GPS导航定位的基础上,使船舶不但可以精确知道自己的位置,更重要地是可以获得周围其他船舶的信息,从而可以达到船舶避碰的目的,提高航海的安全性。文中对这一系统的主要性能、技术标准、以及中国沿海AIS岸基骨干网的建设情况进行了简要介绍,AIS信息在海上搜救、海事调查等方面已经得到成功应用。     

基于指纹识别生物特征身份认证的信息加密系统

当今社会信息安全始终是个难以解决的问题。常规的基于口令的身份认证和加密方式存在诸多问题而越来越满足不了某些敏感场合的特殊要求。将生物特征身份认证技术和加密机制有机地结合在一起,可以利用生物特征的唯一性、不可替代性保证信息安全的长期有效,彻底杜绝密码和密钥遗忘、被盗、被破解的现象。     

基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别

分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题。鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征，以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力，提出了一种新的识别方法，首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解，得到目标的线谱和调制谱特征，然后使用支持向量机构造分类器，进行目标识别。实验表明，这种方法是可行的，且有较好的识别精度和较强的泛化性能。     

车载语音识别系统可靠性设计的关键技术研究

目前基于语音识别技术的蓝牙免提、语音控制等系统在越来越多的车型上得到了广泛的应用,但语音识别系统的可靠性都不是很高。文章主要从系统开发的角度,以车内的复杂环境为基础,从语音识别逻辑、关键词制定、语音识别技术、线束及麦克风布置等多方面来研究如何提高语音识别系统的可靠性,使其价值最大化,提供的服务更加人性化。结果表明,基于以上方法能让语音识别系统的可靠性得到很大的提高。     

基于神经网络的液晶数字识别在船用设备管理中的应用

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。