一种用于道路交通标志识别的颜色—几何模型

交通标志检测是道路交通标志识别系统中的一个关键问题。本研究在分析中国道路交通标志的颜色和几何形状这2种先验特征的基础上,提出了颜色形状对的概念,并据此构造了一种新的交通标志颜色—几何模型。该模型由交通标志的3种基本颜色和5种基本形状构成,充分体现了颜色与几何形状具有唯一确定性关系这一重要特点。因此,基于颜色-几何模型的交通标志检测可以同时实现交通标志的粗分类,将116种中国道路交通标志直接分为7个子类,降低了道路交通标志识别系统的复杂性。仿真实验研究表明,采用该模型的交通标志检测与粗分类的正确率均达到了100%,具有良好的实时性和有效性。

三角形交通标志的智能检测方法

基于交通标志都具有一定的颜色和形状,以红色倒三角形交通标志为例,介绍一种新的智能检测方法。该方法主要由以下4个环节构成。首先是颜色提取,将图像转换到HSI颜色模型的色调子空间,提取特定颜色———红色;其次是边缘检测,使用标准LOG模板在提取出来的红色区域上进行;这样,计算量将大为减少;然后是顶点判别,对边缘上的这些点,采用神经网络分类器进行分类,并分别对三角形的3种不同顶点作标记;最后是三角形的定位,通过一定的匹配准则提取出三角形。对不同场景下的20幅图像进行测试,检测正确率达到了100%。实验结果表明,该方法具有鲁棒性好、速度快、检测准确率高等特点。

道路交通标志识别的研究现状及展望

十几年来,道路交通标志识别的研究工作已经取得了一定成果,但还存在一些不足之处,主要有:识别对象单一,样本数少;处理方法比较单一,智能方法少;偏重于理论的多,面向应用的少;大多数实验对象都是标准图,针对实景图的少;以灰度图为研究对象的多,针对彩色图的少。机器识别面临的主要难点是:道路交通标志的背景相当复杂,颜色失真极为严重并存在不同程度的几何失真;彩色图像处理的理论和技术尚不成熟。“简化复杂问题、改进传统方法、基于颜色信息、采用智能方法”将是今后的一个重要发展方向。

基于颜色规格化的交通标志识别

采用神经网络群构成的分类器解决实景交通标志识别问题时,识别率普遍较低。分析可知,颜色复杂性造成的颜色失真是影响识别率的主要因素。遵循"简化复杂问题、基于颜色信息、采用智能方法"的基本思路,提出了一种新的解决方案:先通过颜色规格化方法将交通标志中复杂的颜色信息简化为5种基本颜色,然后再利用两级智能分类器实现分类。采用BP网络实现了颜色规格化;实验表明,这种方法具有很好的鲁棒性。

基于颜色信息与SVM网络的交通标志检测

交通标志检测过程中,颜色复杂性造成的颜色失真是影响识别率的主要因素。遵循"简化复杂问题、基于颜色信息、采用智能方法"的基本思路,提出了一种新的基于颜色规格化的交通标志分类模型,先通过颜色规格化将交通标志中复杂的颜色信息简化为5种基本颜色,再利用两级智能分类器对交通标志进行分类。采用M-SVMs网络实现了颜色规格化,粗分类的识别率达到了100%,细分类的平均识别率也达到了70%。同时这种方法具有很好的鲁棒性。

基于神经网络的Job-Shop类调度问题

提出了将Hopfield神经网络与模拟退火相结合以求解Job-Shop类调度问题的算法。该算法给出了Job-Shop类调度问题的约束条件,并且直接把问题的各种约束条件表示为Hopfield神经网络的能量函数项。为避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小解而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield神经网络收敛到能量函数的全局最优解,从而保证神经网络输出是一个可行的调度方案。通过仿真实例验证了该算法的可行性。

BP网络学习算法改进方案的探析

Ｂ Ｐ 网络是目前应用最为广泛的神经网络，但由于 Ｂ Ｐ 网络采用的是梯度下降法，这就不可避免地会出现网络学习收敛速度慢及容易陷入局部极小等问题。此外，学习因子和惯性因子选取对网络的收敛有较大的影响，但它们只能凭 经验确定。因此， Ｂ Ｐ 网络的有 效应用受到 了一定的限 制。针对 Ｂ Ｐ网络的学习收敛速度慢这一主要缺陷，对改进激励函数、改进 误差函数、改进一般化误差、学 习因子和惯性因子的自适应调整、梯度下降法与直接搜索法相结合、全局 优化、非线性优化、拓仆修正算 法等多种改进方案按改进原理进行了分类综述，并在此基础上，通过解决 Ｘ Ｏ Ｒ 问题的仿真实验对部分改进方案进行实验性评价，分析说明了它们的优劣和特点。

电加热器的DDC控制系统

1 控制系统的配置电加热器是工业生产和科研实验中常用的一种加热和恒温设备,在加热过程中,经常需要进行各种升温和恒温控制。随着计算机应用技术的发展,电加热器的温度控制技术也有了很大的进步。目前,电加热器微机控制系统的方案很多,大致可分为两大类。第一类方案如图1所示,它实际上是由常规仪表脱胎而来的,即用微机系统取代了仪表系统中的调节器,可以说这是一种混合式系统。它的主要优点是,便于与仪表系统联接。

FYZ微机监控系统的通讯接口

WF-8900A微型反应装置(以下简称WF89)是石油化工生产和科研中常用的一种实验设备。按照工艺要求WF89需要对5路温度进行监测和实时控制.此外,还有原料油流量、8通阀和色谱仪的实时控制操作等。虽然WF89只是一种实验设备。

电加热炉的微机控制系统

随着计算机应用技术的发展,电加热炉的温度控制技术也有了很大的进步。本文根据笔者近几年来的实践经验,给出一种新的实用方案,并介绍一个具体的应用实例。

用热敏液晶粒子实现流体温度场的可视化

热敏液晶是图象测量技术研究中采用的新型敏感材料,将它密封装入圆球形微型胶囊中,可实现流体温度场的可视化定量计量.热敏液晶的RGB值与温度之间的特性具有严重的非线性,而且因实验条件不同而异.本文介绍了它的色/温转换特性和摄影视角对该特性测量时的影响及其解决方法.

用神经网络定量表示热敏液晶粒子的视角/色/温特性

热敏液晶是近年来图象测量技术研究工作中采用的一种新型传感元件，本文介绍了它的色／温转换特性及测量视角对该特性的影响，并采用神经网络来解决用传统方法难以实现的该色／温转换特性的定量表示问题，取得了良好的效果。

应用神经网络定量表示热敏液晶的色/温特性

热敏液晶是近年来图象测量技术研究工作中采用的一种新型传感元件，介绍了它的色／温转换特性，并采用神经网络来解决用传统方法难以实现的色／温转换特性的定量表示问题，取得了良好的效果。

单片机STD系统在WF-8900A微型反应装置中的应用

WF-8900A微型反应装置是石化生产和科研中常用的一种设备。本文介绍了单片机STD总线系统在该装置中的应用,重点叙述了单片机STD系统的构成及STD系统的软件。

也谈MCS-51单片机的P3端口

Port3是 MCS-51单片机的一个特殊接口,它具有双重功能,应用很广.本文对 Port3接口的双重功能的切换逻辑进行了分析,并针对一种分析观点,提出了自己的看法.

应用BP神经网络分类器识别交通标志

介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。

旅行商问题(TSP)的一种改进遗传算法

传统的序号编码遗传算法 (GA)使用PMX、CX和OX等特殊的交叉算子 ,这些算子实施起来很麻烦。针对TSP问题的求解 ,提出了一种新的改进遗传算法 :单亲进化遗传算法 (PEGA) ,PEGA是利用父体所提供的有效边的信息 ,使用保留最小边的方法进行个体的进化。与传统的遗传算法相比 ,PEGA算法弥补了它们的不足之处 ,简化了遗传算法。给出了PEGA算法的数值算例 ,仿真实验表明了该算法对于对称的TSP和非对称的TSP问题 ,都具有收敛速度快的特点 。

基于ZigBee的数据采集系统

鉴于ZigBee技术适合用于数据采集系统的的特点,提出了基于ZigBee的数据采集系统的设计方案,着重探讨ZigBee节点的硬件设计及其组网设计.并详细讨论了基于CC2430芯片的数据采集节点的硬件设计方案,组网设计中的协调器建立网络、节点加入及脱离网络的设计方法,以及数据采集系统的软件设计方法.最后通过搭建温度采集ZigBee网络的实验,证明新方案能取得良好的通信效果.