基于改进Canny算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法

车牌识别系统已经成功进入智能交通领域,其中车牌定位是车牌分割和车牌识别能顺利展开的基础。首先使用边缘检测改进canny算子进行一次粗定位,大致确定车牌所在区域;再对边缘检测后的二值图像进行膨胀、腐蚀等一系列数学形态学操作,完成车牌二次精确定位。根据实验结果表明,这种算法能够避免一定的噪声影响,解决目标图像噪声干扰及边缘模糊的问题,具有一定的鲁棒性。

基于RFID的改进室内三边定位算法研究

RFID技术常被应用在室内定位上,针对其常用的三边定位算法易出错、定位精度不高的问题,提出了改进的三边定位算法,通过多次选取不同的参考标签并结合基于欧氏距离的定位方法,最后以多次求解的平均值为未知点坐标,这样可以提高定位的精度同时降低误差的产生率。通过实验验证了改进的三边定位算法具有较高的可行性、较高的定位精度同时降低了系统的鲁棒性,该方法可以在室内定位上进行应用研究。

农业物联网ZigBee路由节点北斗定位研究

针对目前基于Zigbee无线传感器农业物联网中某些边缘节点无法进行三边测距以及网络中簇节点能量消耗过快导致网络瘫痪等问题,提出一套Zigbee技术和北斗定位技术相结合的方案。使用已有的CLZBR路由协议,减少能量消耗,防止簇头节点能量消耗过快,延长网络寿命;针对网络中某些簇节点的位置信息缺失问题,在传统的边界盒算法上提出了一种改进型边界盒算法对边缘节点进行粗略定位;通过试验证明改进型边界盒算法的节点误差率为15.5%,比传统边界盒算法定位误差率下降了16%,是基于加权的三边定位算法的1.5倍,表明该算法不适用于小型的、对精度要求较高的农区内,但可以在某些监测困难的大型西部农业灌区中试用,既能减少硬件成本,又可提高网络覆盖率,并能解决边缘节点位置信息缺失问题,更好地推动无线传感器网络在西部农区中的发展。

生产线上线缆字符的扫描处理方法

针对工业环境下得到的线缆字符图像噪声大、光照不均、清晰度低等所导致的图像处理效果不理想问题,本文提出了一种专门用于线缆字符图像的处理技术。通过采集线缆上的字符图像,对其进行边缘检测以及直线检测分割,将图像中的线缆部分完整分割出来。在此基础上通过去改进光照算法及文本定位分离具体字符块,减小处理区域。最后用二值化处理,得到完整清晰的字符二值图像。实验证明,此方法效果良好,可以有效处理线缆字符图像。