基于边际费希尔分析与径向基相结的甜瓜含糖量无损检测研究

为了解决甜瓜含糖量预测中输入特征的“维数灾难”问题,提出了一种基于边际费希尔分析（Marginal Fisher Model,MFA）和径向基神经网络（RBF）相结合的甜瓜含糖量无损检测方法。采用边际费希尔分析方法对高维的介电特性数据进行特征提取。该方法即能够保留高维空间中数椐的内蕴结构,又能同时进行降维,再应用RBF对低维特征数据进行训练和预测,结果表明该方法预测精度比其他算法有所提高。     

基于改进遗传算法的无线传感网覆盖优化

为提高混合无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,将改进的遗传算法应用到WSNs覆盖优化中,通过合理调整移动节点的位置来提高网络覆盖率。针对传统群体智能算法易“早熟”,最大迭代次数需试探设定等缺陷,提出了基于多个种群并行优化的改进遗传算法。多个种群之间并不独立,而是通过移民算子相互联系;分别利用人工选择算子与精华种群选择并记录各个种群每一代最优染色体;并利用精华种群中保存的最优染色体设计出新的进化终止条件。仿真结果表明,改进的遗传算法不仅无需设定最大迭代次数而且收敛速度快,更兼有效地提高了WSNs的覆盖率     

基于梯度方向图像局部增强的车牌定位算法

车牌识别是智能交通系统中的关键技术。而车牌定位是识别的先决工作。本文在定位过程中提出了根据梯度的变化方向，对图像的目标部分增强明暗的对比．克服了图像目标局部灰度变化差异性而引起的二值图像中字符笔划缺失或粘连问题．为车牌定位和字识别提供更为可靠二值图像；     

基于数字图像处理的车牌定位与识别研究(英文)

研究了车牌图像的特征,车牌定位算法基于车牌图像颜色特征,选取适合的颜色模型进行车牌提取,将彩色车牌图像转化为灰度图像.采用基于矩的阈值选取方法进行图像二值化处理,Hough变换的方法对图像进行倾斜校正,最后对已预处理增强的图像进行Sobel垂直算子边缘检测,用阈值分割出前景,搜索出符合车牌字符特征的候选区域,对候选区域进一步分析得到牌照位置.提出并采用基于PCA-BP神经网络的字符识别算法对车牌进行识别,300ms内车牌字符识别率达97.5%,实验证明,在训练样本较少的情况下,该系统的识别率依然较高.