基于移动平台的模拟电子实验教学

针对传统实验教学的时间和空间限制问题,研究了基于移动虚拟仿真软件的掌上移动虚拟仿真实验教学方法,使学生可以使用智能手机学习模电实验中电路搭建、信号处理、波形分析等方面的原理和应用,并实现基于第三方网络课堂平台的网络实验课、学习讨论和作业上传,从教学到实验完全摆脱实验课对空间和时间的限制,可为其他高校开展基于移动设备的虚拟仿真实验教学提供参考。

基于高斯颜色模型和SVM的交通标志检测

针对我国交通标志的特点,提出一种基于高斯颜色模型和机器学习的快速交通标志检测算法,解决了单纯采用颜色模型或单纯采用分类器检测误差较大的问题。先对直方图修正后的标志图像使用高斯颜色模型分割,并对分割后的图像进行形态学处理,初步提取出候选交通标志,最后将标志的HOG描述子和SVM结合训练出分类器,使用该分类器进行标志的精确检测。实验结果表明,该算法能有效地提高检测精度,降低误检率,对光照、旋转、部分遮挡等不良条件下的交通标志检测具有较优的稳定性和准确性,且满足实时性要求。

基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法

均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,在目标受到干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波能够较为准确地预测目标的速度和位置。因此,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测。根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的。

复杂环境下基于自适应粒子滤波器的目标跟踪

提出一种基于目标颜色特征的自适应粒子滤波算法,在非遮挡情况下,根据运动预测的准确程度自适应选择粒子数量和运动模型中高斯噪声的方差,保证跟踪的实时性和粒子的有效性;遮挡情况下改变目标的运动模型,使粒子只做布朗运动,并且各粒子经均值漂移算法的一步迭代进行优化,从而可以减少粒子数量以及更快恢复正确的跟踪.实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.

视频序列中面向人的多目标跟踪算法

针对视频序列中人的跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法.跟踪系统由运动目标检测、关联矩阵建立、特殊情况判断及处理以及轨迹关联4部分构成.提出一种基于改进的c-均值聚类的自适应运动分割方法;不同情况下建立不同的关联矩阵,以准确判断实际场景状况;对遮挡问题作出处理,在两个目标遮挡不严重的情况下,分别采用均值漂移算法对其进行跟踪.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下多目标跟踪.

基于遗传算法的彩色图像二维熵多阈值自适应分割

提出一种基于遗传算法的二维熵多阈值自适应图像分割方法.在分析研究二维熵阈值分割原理的基础上,将可变码长的遗传算法应用于多阈值分割处理过程,采用基于多阈值的整数编码方式,将图像分割的类别数即染色体的码长融合到适应度函数中,从而实现了在对阈值寻优的同时得以优化分割类别数,最终实现图像的多阈值自适应分割处理.实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点.

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法。目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定。本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题。其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量。基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标。实验结果表明,这种算法是十分有效的。

遮挡情况下的视觉目标跟踪方法研究

将目标整体相关匹配算法和目标各子块相关匹配作表决的算法相结合,有效解决了运动目标被遮挡的跟踪问题.目标被遮挡,表现为某些子块被遮挡且匹配错误.对被遮挡的子块使其不参与表决,也不参与整体相关匹配的计算,只利用目标剩余的能代表目标本身属性的未遮挡子块继续跟踪目标.实验结果表明,采用的两种算法互为补充,对解决遮挡情况下目标的视觉跟踪是有效的.

多线程下多媒体定时器在快速数据采集中的应用

文中介绍了Windows环境下多媒体定时器与多线程的编程技术 ,基于此提出了快速实时数据采集与分析处理的实现方法 ,并将这种方法应用到动态电子轨道衡的在线实时称重系统中 ,满足了该系统实时性。

动态线边缘实时HOUGH变换检测及其在测流中的应用

提出一种基于视觉的实时动态边缘检测方法及其在河道流量实时测量中的应用.首先在图像预处理的基础上,采用迭代阈值法对河表面图像进行二值化;然后利用形态学闭运算算子消除非边缘区域,再采用非对称方法对边缘进行细化处理;最后利用HOUGH变换求取边缘方程,并依此在子像素分辨率下实时计算水面宽度和流量.实际应用结果表明了该方法的有效性.

自动化立体仓库输送系统调度的优化仿真及其应用研究

分析了自动化立体仓库输送系统的若干调度问题，给出了启发式调度规则和优化算法，建立了该离散系统的仿真Ｐｅｔｒｉ网模型，在此基础上，对系统进行了动态的优化仿真，仿真结果表明了调度规则和算法的正确性和有效性，使得系统物流更加畅通和平滑。

基于自组织神经网络的彩色图像自适应聚类分割

针对一般聚类分割算法对于色彩丰富、背景复杂的图像容易造成聚类重叠,引起像素错误分类的缺点,提出一种新的基于自组织特征映射神经网络的彩色图像分割方法.首先利用各像素的RGB值作为输入样本对网络进行训练;然后根据竞争层特征映射点的密度分布图,利用自组织映射分析的方法,确定图像颜色的聚类数和聚类中心;最后利用距离竞争取胜的原则处理每个像素,从而实现彩色图像的区域分割.通过实例验证,该方法能够较好地完成彩色图像的自适应聚类分割,处理效果良好.

机械手多线段目标实时视觉检测与定位

本文提出了一种基于视觉的机械手拣选中的货物线边缘实时Hough变换检测与定位方法。在图像预处理的基础上,采用判断分析法对货箱货物图像进行二值化,提取货箱及货物的边缘,利用滤波方法尽可能去掉非边缘部分。对边缘图像进行细化处理,利用多尺度Hough变换得到对应货箱及货物的八条直线方程,依此在子像素分辨率下求得货箱及货物的方位及相对位置,控制机械手运动定位并进行货物抓取。实验结果表明了该方法的有效性。

视觉匀度分析的改进梯度指数法及其应用

以纸张为研究对像,利用计算机视觉方法,在分析了标准匀度检测方法的基础上,采用类金字塔结构方差给出了改进的梯度指数纹理分析算法,它既体现了微观匀度特性,又体现了宏观匀度特性.实验结果表明,该方法对于分析纸张匀度是可行的,并具有较高的鲁棒性能.

无人值守表针实时视觉自动识别与分析方法

本文提出了一种基于计算机视觉的实时表针方位自动检测方法及其在变配电无人值守中表针指示数据自动读取中的应用。在图像预处理的基础上,采用迭代阈值法对表盘图像二值化,对二值化图像进行细化处理,利用HOUGH变换求取表针的当前位置和方向,依此在子像素分辨率下实时计算表针指示数据和越限报警。该方法可用于变配电无人值守视频监控系统中。实验结果表明了该方法的有效性和好的鲁棒性。

一种立体仓库倒库作业的优化方法

研究了一种立体仓库倒库作业的优化方法。采用分层序列法讨论了倒库货位的确定，并给出了各种情形下倒库作业的优化和实施方法。

基于机器视觉的纸张匀度金字塔结构分析方法

以纸张为研究对象 ,研究和开发了纸张匀度的机器视觉检测方法 .在图像预处理的基础上 ,结合金字塔结构的特点 ,给出了改进的金字塔结构分析方法 .用该方法对纸张匀度进行了检测和分析 .实验结果表明 ,该方法可行、有效 .

物资配送中心的物流调度与优化研究

分析了一类物资配送中心的物流结构和物流调度中的若干问题，从时间和空间上研究了其调度规则和优化算法，提高了仓库整体的作业效率，避免了物流中的死锁现象，使得物流更加畅通和平滑。

一种自动配料系统的PLC控制

本文介绍了一种自动配料系统的构成 ,说明了控制系统的结构 ,给出了系统的 PL

一类物资配送中心的库存管理与布局优化

研究了一类物资配送中心的库存管理与布局优化问题．讨论了库存量的确定方法，提出了货位的布局策略及其优化算法，并对货位的再调整进行了阐述．