基于改进SIFT算法的英国交通标志识别研究

城市智能交通发展的未来,交通标志的实时检测与识别技术将扮演者极其重要的角色。改进型SIFT算法通过优化可以实现对图像的高效识别。首先,MATLAB对摄像头采集到的交通标志实时图像进行预处理,通过对颜色和图像的分割获取待检测目标,提取关键点。在计算描述子阶段,采用改进型的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法,通过降低关键点邻域梯度像素维度的方式产生新的描述子,再与模板库中提取的特征空间描述子进行匹配,并根据不同的标志模型优化匹配参数。实验表明,经过改进和参数优化后的SIFT方法在英国交通标志识别上有着更高的匹配速度和精度。

一种基于手机APP的数据分析方法

提出了一种基于手机APP的数据分析方法,对采集的APP数据进行筛选处理,再通过快速排序算法对数据进行排序分析,并用Highcharts图标库技术直观显示其结果,为移动互联网提供了一种新型、快速、精确的数据分析方法。

基于高性能脉冲电源的电除尘技术开发及工程应用

为进一步提升燃煤电厂除尘技术的污染物控制能力,降低电除尘器能耗,开发了燃煤电厂新型高效电除尘技术,主要包括高性能脉冲电源、多类电源智能控制系统和多场耦合气流均布技术。对某电厂660MW机组燃煤烟气除尘系统进行了工程应用和性能对比试验,结果表明,电除尘器的出口粉尘浓度均低于5mg/m3,电耗降低24.5%,实现了电除尘器出口粉尘浓度和高压电耗的大幅降低。