基于深度可分离卷积神经网络的端到端高效车牌识别方法

车牌识别易受到天气或光照条件等不可预见干扰的影响。因此,文章提出了一种无需分割的车牌识别框架,该网络模型结合了先进的深度学习方法和设计思想,采用了深度可分离卷积来极大地降低计算量。与之前相比,它以更低的计算要求实现了更高的识别精度。在两个不同的数据集上对所提方法的有效性进行了评估,并获得了超过99%识别准确率和70以上的帧率,该方法稳健高效,值得推广。

基于YOLO-J的PCB缺陷检测算法

针对现有PCB缺陷检测方法存在准确率低和模型参数量过多的问题,提出基于改进YOLOv4的YOLO-J的PCB缺陷检测算法。该方法使用Resnet作为模型的特征提取网络,解决YOLOv4中因CSPDarknet53参数太多从而难以部署在移动端的问题。为避免替换特征提取网络降低检测效果,通过增加注意力机制和改进PANet结构,提高模型对小目标PCB缺陷的特征提取能力。使用H-Swish激活函数作为颈部的激活函数,以达到提升检测精度和训练速度的目的。另外,通过使用二分K-means对PCB数据集聚类,解决初始锚框不适合检测PCB缺陷的问题。使用北京大学实验室公开发布的PCB缺陷数据集进行实验,结果表明,该方法相较于YOLOv4,在IoU=0.5时mAP提升了0.29%;在IoU=0.5:0.95时mAP和召回率均提升了6.7%,速度提升了2.24FPS,模型大小为132MB,约为YOLOv4的1/2。

基于图注意与有向图神经网络的人体动作识别

基于人体骨骼数据的图卷积神经网络不易受背景环境噪声影响且鲁棒性较强,已成为现阶段人体动作识别领域的研究重点,但该网络对同阶邻域中不同邻域赋予相同权值,限制了其捕捉空间信息相关性的能力。为此,引入图注意网络加权和求和相邻节点的特征,允许每个节点根据其相邻特征分配不同权重,以增强特征提取和学习能力。同时,为解决将骨架表示为无向图时只能确定相邻节点或边之间的关系,从而限制了捕获节点或边之间依赖关系能力这一问题。引入有向图卷积,利用一阶和二阶相邻节点的特征信息进行图卷积,既保留了有向图的方向性特征,又扩展了图卷积的感知域,从而能够提取更多特征。实验表明,所提方法能有效提升动作识别的精度。

PCNN模型耦合参数的优化及车辆图像分割

脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.

基于GIM的变电站模型轻量化三维展示研究

针对电网可视化模型重构过程中存在模型冗余、非标化、信息丢失等问题,提出一种基于GIM的变电站三维模型重构和优化方法。基于GIM三维协同设计,构建变电站组件模型,通过层次划分、参数建模、属性入库、模型组装和优化将GIM模型转化成标准FBX文件,降低模型数据量,实现GIM模型优化。由方案库协同设计,实现电气、土建专业全周期协同,提升变电站全流程协同设计,提升模型实用性。某变电工程实践表明,采用的GIM三维重构技术具有建模精度可控、复用率高、属性标准化入库的优点,通过模型优化,模型面片数减少,复用率提升。

基于Windows9x/2000/NT平台汉字输入法的设计

本文首先分析了在中文 (简体 /繁体 ) Windows 9x/ 2 0 0 0 / NT中 ,汉字输入法的组成和设计思想 ,在此基础上介绍了 Windows9x/ 2 0 0 0 / NT平台下汉字输入法的开发环境、数据结构和一些关键技术的实现手段 .

人脸识别综合技术的发展

从算法、系统、标准、应用方面阐述了人脸识别综合技术的发展.在算法方面,介绍了部件PCA人脸识别和基于深度学习的人脸识别;在人脸识别系统方面,介绍了辨识人脸识别的系统结构;在标准方面,介绍了我国公共安全领域里的相关标准的发布情况;在应用方面,主要介绍了人脸识别在公共安全中的应用.同时也梳理了人脸识别技术发展的历程,并指出了当前人脸识别面临的挑战性问题.

基于IMM-IME输入法接口的实现方法

输入法管理器-输入法编辑器(IMM-IME)结构是Windows多语言支持的核心组件之一,为输入法的开发提供了强有力的支持。该文介绍了IMM-IME的构成部件、工作原理及输入法编辑器的具体实现步骤。并结合开发实际,论述了通用输入法接口的概念和实现原则。

基于认知机理的三维人脸建模及应用研究

人类天生具备从单张平面照片进行三维信息恢复的能力,模拟人类的这一认知过程,研究基于单张平面图像的人脸三维建模技术,是当前认知计算中的一个重要问题。以统计学为工具,在建立人脸统计模型的基础上提出一个两步人脸形状建模方案,利用人脸结构先验知识对建模过程进行约束,能够生成真实感强的三维人脸模型。将三维人脸模型应用到光照和姿态估计问题上,取得了较好的效果。

Linux下的汉字输入法设计技术

通过对Linux下支持多文种语言的Unicon内核和输入法服务器Chinput的分析 ,提出了在Linux平台开发一个汉字输入法的接口。

适用于信息设备的汉字输入法研究

当前 ,小电器产品和移动通讯产品都朝着数字化和网络化方向发展 ,特征之一是允许企业和用户之间、用户和用户之间可以进行交互式的信息交换 ,汉字输入对于这类产品在中国的推广应用是非常重要的。本文介绍了一种适用于数字键盘上使用的汉字输入技术 ,它由基于数字键盘的英文、全拼和前导拼音输入法组成 ,能够用于各类信息设备进行大量中英文混合信息的方便、快速输入。本文首先描述了输入法设计思想 。

关键词抽取方法的研究

考虑了词频和位置两个因素,并采用非线性函数和“成对比较法”相结合的方法来计算候选词的权重,最终改进了候选词权值的计算,提高了关键词抽取的精度。

一种单色表格快速版面分析方法

结合某铁路分局车辆段列车轮轴卡片自动录入及管理系统开发的实际，提出了一种单色表格的快速分析方法。其主要内容是：利用Radon变换检测表格的歪斜角度将其校正，用投影法找出表格线的位置，根据表格线的位置将待分割的栏目的图像提取出来。该方法具有实用性较强、对表格设计和印刷的要求较低的特点。

基于视觉的绝缘子定位与自爆缺陷检测

设计了一种绝缘子识别定位与自爆缺陷检测方法。识别定位算法首先使用最大类间方差法对绝缘子进行分割,然后提取绝缘子不变矩特征值,最后使用Adaboost分类器定位绝缘子位置。针对自爆绝缘子的形状特点,设计了计算相邻绝缘子的欧氏距离的检测方法。自爆缺陷检测方法在处理多个自爆点时检测效果较好,准确率达到87%。通过实验得出,方法准确率较好,更加适合在实际场景中应用。

普通Kriging法在空间内插中的运用

用克里格法进行插值不仅能获得预测结果,而且能够获得预测误差.克里格法也是求线性最优、无偏内插的一种方法.该方法优于最近距离插值、距离反平方插值等任何一种线性插值方法.普通克里格法在克里格法中是使用较广泛的一种方法.

基于车载激光点云的城市道路标线提取方法

针对车载激光点云道路标线反射强度特性,提出了一种基于车载激光点云的城市道路标线提取方法。具体而言,首先提出一种联合布料模拟滤波和高差偏度平衡的地面滤波方法,利用偏度平衡滤波的自适应性,剔除布料滤波后残留的低矮植被的问题;随后利用基于法向量密度聚类以提取路面点云,并通过反距离加权插值将路面点云转为强度特征图;为了缓解标线提取出的锯齿状现象,引入快速引导滤波来平滑道路标线的边缘信息;最后采用最大熵阈值分割和形态学比值滤波对道路标线进行精化处理。实验表明,该方法能够有效地提取出道路标线点云,提取的平均召回率为80.98%,平均准确率为96.89%,平均综合评定指标为88.19%,能够利用道路标线点云强度信息较为完整地提取出道路标线点云。

基于机器视觉的禽蛋图像分割方法研究

探讨了一种新的图像分割算法,可对禽蛋表面图像中脏斑、血斑等信息进行高效、准确的分割。文中将由CCD摄像机获取的禽蛋图像首先采用改进的中值滤波方法去除噪声,然后将去噪后的图像使用Sobel边缘检测算子检测边缘,运用分裂合并算法对去噪图像进行多区域分割,从而得到较为明显的多区域图像,最后利用图像融合技术将Sobel算子检测到的边缘图像和区域分裂合并算法得到的多区域图像融合为一体。与其他方法相比,采用上述方法可以获得边缘较为清晰,脏斑、血斑等表面信息更为明显的分割图像。经试验验证该种方法实时性较好,分割结果令人满意,可以应用于禽蛋品质的在线检测。

基于改进图着色理论的聚类算法

为有效解决由于数据规模的不断扩大,图规模显得更加复杂,从而影响聚类效率这一难题,提出了一种新的图着色理论,该理论在图着色理论的基础上进行改进,基本过程为:在运用贪心算法得到的着色图的基础上,重新对已经着色好的顶点进行颜色调整,以期达到更好的聚类效果。利用衡量聚类质量的指标DunnG对聚类结果进行分析。实验结果表明,新算法可达到更高的聚类质量。

基于自适应卡尔曼滤波的多目标跟踪算法

在视频的多目标跟踪任务中,卡尔曼滤波器性能受硬件噪声以及光线等环境噪声干扰较大,导致滤波性能下降甚至发散,严重影响目标跟踪精度。针对这一问题,在检测端不变的情况下,对跟踪算法中的卡尔曼滤波器进行改进。首先,通过实时监测跟踪过程中滤波器观测值和估计值的动态变化,提取新息或残差;然后,利用新息协方差对观测噪声统计特性进行自适应估计,进而调整卡尔曼滤波增益;并通过数值仿真表明所提方法能有效降低噪声,获得更好跟踪效果。最后,基于YOLOv3算法检测结果进行实验验证,结果表明在多目标跟踪(MOT16)数据集上,相较于传统卡尔曼滤波设计,所提自适应卡尔曼滤波在多目标跟踪任务中的精度、标号(ID)相关指标(IDF1,IDP)等指标均有所提升。

托忒蒙古文读音输入法的设计与实现

介绍了在Windows系统下设计和实现托忒蒙古文读音输入法的基本原理 ,给出了托忒蒙古文读音输入法的编码规则 .