杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别

为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定,该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征,这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特征信息;然后基于神经网络对其进行分类。试验证明,利用提取出的具有视觉不变性的16个特征值作为BP神经网络识别分类的特征集,能快速地识别杂草种子,且具有较高的识别率。因此,该方法对植物检疫和农业生产具有重要意义。

纯电动汽车动力参数匹配及优化

在全球能源结构转型中,纯电动汽车已经成为交通运输领域重要的发展方向。作为纯电动汽车的重要组成部分,传动系统的参数匹配对于汽车的动力性和经济性有着举足轻重的作用。通过对纯电动车传动系统参数的合理匹配,实现车辆动力性与经济性的双重提升。这不仅可以改善车辆的加速性能、最高车速和爬坡能力,还可以提高车辆的续航里程和降低使用过程中的能耗费用。此外,通过对参数的合理匹配,车辆在降低自重的同时,也可以提高经济性。通过对纯电动汽车传动系统的研究,对其参数匹配和优化计算的方法进行了探讨。

基于全局和局部特征的目标识别研究

为提高目标识别的准确性和快速性,提出了基于全局和局部特征对目标识别的方法。基于颜色直方图提取全局颜色特征,利用多尺度空间来表达目标的局部特征,最后将全局和局部特征进行数据融合得到图像的识别结果。实验结果表明,该方法很好地结合了目标的整体和局部信息,能有效地识别目标,且识别效果优于单一的全局特征和局部特征的识别效果。