基于体素栅格的矿区敞车车厢自动定位与分割的研究

在矿料车间的自动化改造过程中常采用多个安装在车间顶部的激光雷达来感知外部环境信息。然而,这种安装方式常导致雷达到火车的距离与矿料车间中敞车车厢之间的距离相差过大,雷达采集到的点云十分杂乱稀疏且部分缺失;随着车厢中堆积的矿料越来越多,雷达采集到的点云也会不断变化;且车间中的火车有不同的型号尺寸、在装完一部分车厢之后火车还会向前运动。这些情况都会给车厢的自动定位和分割带来困难。基于此,借鉴点云体素的思想,创新性地提出了一种基于平面矩形栅格的矿区敞车车厢的点云自动定位与分割方法,通过实际数据测得该方法的相对误差依然可以控制在±1%以内,具有良好的优越性能,可以为矿区的自动化改造提供先决条件。

基于彩色信息与数学形态学相结合的车牌定位与分割方法

车牌自动识别系统在高速公路收费管理中得到越来越多的应用,汽车牌照的快速准确定位和分割是车牌自动识别系统中最为关键的技术之一。传统基于灰度图像的定位方法和近年来采用的基于彩色车牌图像的定位方法,实现效果均不大理想。文章在分析车牌特点的基础上,充分利用牌照颜色信息和牌照特点,提出一种基于彩色信息与数学形态学相结合的牌照定位与分割方法,利用彩色边缘检测算子对图像进行处理,再利用数学形态学技术来生成连通区域图像,检测出牌照区域。经实验测试,该方法可较大程度地提高车牌定位率。

基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计

论述了汽车牌照自动识别系统的组成、原理及车牌图像预处理、字符的定位和分割方法,并在对字符进行特征提取的基础上,研究了利用神经网络算法对字符进行识别这一问题.