雾霾天气条件下车牌信息的识别

雾霾天气条件下,由于大气的散射,降低了拍摄图片中车牌信息的清晰度和对比度,并降低了车牌识别的正确率。针对这一现象,提出了一种基于暗原色的对图像透射率进行改进的算法,通过改进后的方法对图像进行去雾,弥补了暗原色方法针对天空、白色等大片明亮区域无法很好去雾的缺点。算法首先对雾霾天气下拍摄的图像利用改进算法进行去雾处理,然后进行车牌定位和字符分割,最后通过BP神经网络进行车牌信息的识别。实验证明,通过改进后的方法对图像进行去雾后,能够很好地还原车辆信息的原本颜色特征,给后期的车辆信息处理提供了便利。

可拓工程方法在储粮害虫分类识别中的应用研究

利用图像识别储粮害虫过程中,需解决多种害虫的多特征参数和混和度大的分类识别问题。该文提出应用可拓工程方法,构造储粮害虫特征数据的标准物元矩阵与节域物元矩阵,计算待测粮虫与各类害虫的关联度,以关联度的大小对储粮害虫进行分类判别,程序计算结果表明,该方法可行有效。可拓工程方法应用在储粮害虫分类识别上有应用价值。

基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准

为了实现快速精确的图像配准,提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法,以互信息作为图像配准的相似性测度,使用改进的PSO算法来求解配准所需的空间变换参数。改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化,并引入变异运算减少算法陷入局部最优。把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来,实验结果表明,算法能够得到比较满意的配准结果。

大学生学业困难预警机制初探

针对因学业成绩达不到学校教学规定的基本要求而导致跟班试读、延长学制、退学、不授予学位、不能按期毕业的学生逐年增多的现象,探索出一套较为严密的学业困难预警体系,以快速、有效地对学生的学业进行综合评价,对照专业培养方案和教学要求得出评价结果,生成警示信息,根据警示程度,给予有效预警,采取多种措施。

基于视频的多信息融合公交客流采集方法研究

公交车辆的客流信息采集对于公交公司的营运、调度有着十分重要的意义.为此,提出了一种基于视频的多信息融化客流统计算法.该算法首先通过背景法提取目标,采用改进的Hough变换实现乘客头部的快速检测,继而通过人头轮廓的类圆特征以及颜色特征相融合实现目标定位,最后采用运动目标连续性匹配策略对乘客运动进行跟踪,从而实现客流的准确统计.实验结果表明,该方法可快速统计出通过目标区域的人数,时效性强,适合公交领域应用.

基于径向基神经网络的压力传感器信息融合技术

因为压力传感器的温度漂移普遍存在,其输出特性容易受环境温度、电压扰动等各种非目标参量的影响,从而大大降低了其性能.利用径向基神经网络构建了双输入单输出网络模型,采用带遗忘因子的梯度下降算法,实现了压力传感器高精度温度补偿,从而大大提高了压力传感器的稳定性和可靠性.

一种多传感器数据信息的融合算法

为解决在多传感器信息融合技术中出现的测量维数和置信度较低、系统的探测能力和生存能力较差以及空间和时间的范围较窄等问题,提出了一种改进的PSO算法.该算法主要包括对传感器自身特点的分析,以及建立一个综合传感器信息增量和处理时间的目标函数的过程.从实验仿真结果可以看出,该算法可以有效地剔除性能不符合系统标准的传感器,从而更加有效、准确地进行数据融合.

一种基于相位信息的图像对称性检测方法

本文介绍一种新的检测图像对称性的方法。它使用原始图像的相位信息,而不使用图像梯度信息。由于相位信息的稳定性和重要性,该方法具有很强的鲁棒性,不受图像亮度、对比度和旋转的影响。它能检测镜像对称性,旋转对称性和曲线对称性,不需要图像分割等任何预处理。实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。

基于模糊神经网络的指纹与掌纹信息融合技术

为解决脱皮、有伤痕等低质量指纹存在的识别困难、识别率低及稳定性差等问题,本文提出掌纹作为指纹识别的辅助手段,采用模糊神经网络的身份识别方法,将指纹和掌纹进行信息融合。通过仿真实验,表明此方法实用、有效,能提高系统的识别率及稳定性。可广泛应用于刑侦、金融等对安全有严格要求的领域。

现代信息技术在智能建筑中的应用

信息技术的数字化、智能化和信息网络的全球化成为信息社会的主要特征。建筑业作为国民经济的重要产业已经受到了信息化、智能化的影响。介绍了现代信息技术在智能建筑中的应用,以及国内外智能建筑发展状况,阐述了智能建筑的系统结构、功能和关键技术。

工科院校强化大学生人文素养培育的思考

随着市场经济的发展和全球化浪潮的冲击,新时期我国大学生特别是工科院校大学生出现了人文素养下降,"高学历,低素养","有知识,没文化"的问题,引起了社会的普遍关注。列举了当代大学生人文素养缺失的种种表现,并对其归因的基础上,就工科院校大学生人文素养的重塑与提高提出了几点思路。

Web2.0背景下高校网络教学平台的应用探索——以“中国数字大学城”为例

信息技术的进步,带动信息化教育的发展,探索适合教学实践的可行性工具,成为信息化教育建设的主要内容。本文在web2.0应用背景下,以交互式、参与式为特征的网络教学模式带来教学方式的变革。通过对"中国数字大学城"的使用调查,反映高校网络教学平台在实践中的应用情况,总结其在沟通效果、应用效率及满意度等方面的问题,提出建立资源共享、参与互动的整合机制,促进教学效果。

浅谈高校对贫困大学生就业能力的培养

做好贫困大学生就业工作,培养和提高其就业能力是高校全面推进素质教育的重点问题和关键所在,对维护社会稳定和经济持续发展有着重要和深远意义。

电子信息实践课程的二级项目教学方式

本文借鉴CDIO的教育理念以及PBL教学方式,采用总体项目+阶段任务模式的二级项目教学方式,综合设计各个实践教学课程的教学内容。我们从低年级开始为学生设定研究项目,后续实践环节以研究项目为主线,分阶段分任务开展教学活动,实现系统化实践教学体系,达到提高学生综合实践和创新设计能力的目的。

面向电子信息类《信号与系统》课程的实践教学探讨

信号与线性系统是电子信息、通信工程、电子科学与技术等专业的一门重要的技术基础课,也是理工科其它相关专业的主干课程。课程内容理论性强,抽象难以理解,涉及的计算繁琐,为激发学生的学习兴趣,结合高校培养应用型人才的目标,打破传统课堂教学模式并加强实验教学环节势在必行。该文在对"信号与系统"课程特点分析的基础上,结合实验教学实践,从实验教学环节的重要性,实验内容的设计以及实验教学的效果等方面对实验环节的设置在信号与系统课程讲授中的作用和实践教学中的问题进行了探讨。

深化实践教学改革,培养卓越工程师

电子实习是高校电子信息类专业的重要实践教学课程,是提高学生的实践动手能力、培养创新型人才的关键。为了适应"卓越工程师培养计划"的要求,在电子实习课程中引入CDIO教学模式,充分调动学生的积极性和主动性,培养创新意识;在实习过程中加强校企合作,让学生尽早熟悉企业运作模式,培养团队协作精神。

电子信息类《信号与系统》课程教学及实践问题探讨

信号与系统是高等学校电子信息类专业开设的一门主干课程,该专业的重要理论基础就是信号理论,信号与系统作为信号理论体系的首门课程,对于学生基本概念的建立和认知有着重要作用。该文在对"信号与系统"课程特点分析的基础上,结合教学实践,从教学内容和教学方法入手,并根据本课程作为省级精品课程指标评价体系,探讨了提高信号与系统教学质量及效果的一些举措。

消除剩余电流保护动作死区的理论与方法

研究了漏电保护技术,在分析剩余电流保护技术基础上,指出该技术在原理上存在重要缺陷。当线路中存在正常漏电,而设备又发生故障漏电或有人触电,正常漏电电流与故障漏电(或触电)电流存在相角差,造成剩余电流反而减小,因此存在故障漏电保护动作死区。本文建立了一种新型漏电保护模型,提出用2到5个周时间间隔的剩余电流变化量表示故障漏电,并采用剩余电流和剩余电流变化量双重判据,实现故障漏电的正确保护。通过分析剩余电流的相位关系,推导出剩余电流在各相上分量及剩余电流变化量的计算公式,实现了故障漏电电流的检测。最后,采用单片机进行软硬件设计,并试验验证了对故障漏电的正确保护性,且不会引起误动作。

一种有监督的LPP算法及其在人脸识别中的应用

为了提高局部保持投影算法(Locality Preserving Projections,LPP)对光照、姿态等外部因素的鲁棒性,该文对传统的LPP算法进行改进,提出了一种有监督的LPP(SLPP)方法。首先对LPP子空间进行判别分析,然后选择主要反应类内差异的基向量来构造子空间,最后在子空间上进行识别。通过Havard人脸库和Umist人脸库上的实验,结果表明该方法能够对光照和姿态的变化具有一定的鲁棒性和较高的识别率,比传统的LPP方法和其它子空间分析法识别率提高了10%以上。

压力传感器温度漂移补偿的RBF网络模型

压力传感器在实际应用中普遍存在着温度漂移现象,这降低了传感器的测量精度,因此需要采取适当的补偿措施对传感器的温度附加误差进行修正,从而提高测量的准确性。本文针对在压力传感器电路中采用温度硬件补偿措施成本较高且精度不高的情况,建立了RBF网络软件补偿模型。RBF网络具有良好的非线性映射能力和泛化能力,采用带遗忘因子的梯度下降算法进行RBF网络的参数调整,实验表明RBF算法学习速度快,精度高。对实验中采集的数据进行非线性补偿,取得了良好的效果,大大提高了压力传感器的性能和测量精度。