复杂背景下的模版匹配车牌定位算法改进

本文在车牌定位算法模板匹配法[1]的基础上,针对复杂背景下,存在强干扰区的情况,进行了算法改进。改进算法在原有算法的基础引入备选区域,再通过纵向叠减排大法和纵向投影叠减法对备选区域进行二次筛选,最后定位出正确的车牌位置。经实验验证,针对复杂背景对于车牌定位的影响,此改进方法在不过多增加开销的前提下,大大提高了定位的准确率。

多传感器信息融合的教学移动机器人设计

针对当前高校机器人实践教学设备昂贵、数量匮乏的现状,提出一种基于多传感器信息融合的可应用于实践教学的移动机器人控制系统。根据模块化的思想,将不同传感器结合使用,运用模板匹配法进行数字识别,采用超声波传感器、红外传感器等传感器进行测距,并对多传感器测距得到的数据进行处理。采用基于行为法的避障结构设计进行避障控制。实验结果表明:该移动机器人能够实现在不同的路况中稳定行进,自动躲避障碍物,并且能够对代表景点的数字进行准确识别,整体控制效果良好,能够满足传感器技术、电机控制技术、机器人原理等方面的实践教学需求,且能够应用于机器人竞赛。