基于二值随机森林的非均匀光照QR码重构算法

目的现实生活QR码在识别过程中,易受到非均匀光照因素的影响,导致QR码无法识别,为此提出一种基于二值随机森林的QR码像素值重构算法。方法依据QR码图像的双峰特点和梯度值相等的特性,用于提取非均匀光照下受损QR码局部像素特征,并利用随机森林的分类方法确定QR码局部矩阵中间单个像素值,逐步实现受损QR码所有像素值的重构恢复。结果实验表明与其他方法相比,该算法模型能够很好地利用局部特征提取QR码的真实像素值,并对受损QR码图像进行恢复,实验结果图像均具有较高水平。结论采用基于二值随机森林的QR码重构算法,能够很好地处理因非均匀光照而导致的识别出错问题,并可以广泛应用于生活中的QR码识别过程,具有较强的实用性。

基于YOLOv3的闯红灯行人数统计系统设计

针对闯红灯经常带来严重交通事故的现象,提出一种基于YOLOv3的闯红灯行人数统计解决方案。该方案分为前端图像处理和后端数据统计两个部分,主要包括实时视频采集、红绿灯时间检测、行人检测和数据统计。系统对YOLOv3算法进行了改进,使用VOC数据集训练了只仅能检测人物的模型并且将视频流抽帧检测,大大提高了运算的实时性,同时增加了框选人物的数量统计和方框坐标信息的实时返回,实现了行人闯红灯的数量统计。后台数据通过文件操作将关键信息存储起来。实际操作中,系统具有良好的实时性和准确性,能为城市管理者规划交通提供有效的数据支撑,利于智慧城市的建设。