面向自然场景图像的三阶段文字识别框架

文字识别技术在文档管理、图像理解、视觉导航等中具有重要应用。然而,自然场景中的文字通常排列任意、形状不一、字体多样,难以被检测和识别。提出了面向自然场景图像的三阶段文字识别框架,该框架包括文字检测、文字矫正和文字识别。首先,利用特征金字塔网络分割图像中的字符,基于双向长短期记忆网络获取字符间的亲和度,连接孤立字符构建单词行,文字检测率（F分数）高达91.97%。然后,通过多目标矫正网络矫正被检测文字,以应对场景图像文字的复杂形变,增强阅读性。最后,通过注意力序列识别网络按序输出预测结果,实现单词级识别,文字识别正确率达84.98%。     

基于BP网络分类器的交通标志识别

针对中国全部3大类116个交通标志,即禁令标志、指示标志、警告标志,用BP网络实现分类功能.实验中使用了3种测试集,即加高斯噪声、水平扭曲和日本交通标志实景图,对BP网络的分类性能进行了测试.实验结果表明:用BP网络实现交通标志粗分类功能的效果是比较理想的,对交通标志的颜色失真和形状失真均具有较好的容错性和鲁棒性.     

基于实景图像的道路限速标志识别算法研究

基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一是对图像中的交通标志能够快速有效的识别.文中以具有字符信息的限速标志为例,通过对提取的区域图像进行预处理、旋转校正、字符分割和字符识别,实现了对交通标志中字符信息的自动识别.实验验证:该算法能有效地识别交通标志中的字符信息.     

基于人类视觉系统的交通标志优化分割方法

交通标志的有效分割是交通标志识别系统中的关键问题.针对禁令标志颜色特征,结合人类视觉系统的颜色感知特点,首先以颜色分量R（红）、G（绿）、B（蓝）作为输入特征量构造颜色特征粗分类器,再通过计算粗分类结果的特征量与红色特征类标准样本中心的矢量余弦,得到颜色相似度特征灰度图,用改进的Otsu方法实现标志的最终分割,最后给出了通过训练粗分类器优化分割结果的方法.实验结果表明,本文的分割方法可在不同气候条件下,有效地提高交通标志分割效率,具有较好的鲁棒性.     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运动特征,将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类.实验表明,新算法可实现对人群异常行为的检测,且有较高准确率.     

基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于图编辑距离的恶意代码检测

传统的恶意代码检测方法漏报率高且运行效率低,很大程度的依赖于人工检测.为解决该问题,基于恶意代码自身的函数调用顺序及程序结构特征,通过静态分析技术将恶意代码抽象为函数调用图,采用图的编辑距离作为恶意代码间相似度的评估标准,将恶意代码的分类识别转化为在已建立的恶意代码图数据库中搜索最小编辑距离邻居图的问题,在此基础上实现了用户检测未知文件恶意性的系统.为了提高检测速度,引入了函数对应的汇编指令集和多路优势点树的高维索引算法.实验证明,该方案兼顾了恶意代码检测的准确性和运行效率.     

基于深度信息的单幅图像自动阴影检测

为解决复杂场景阴影的自动检测问题,提出一种基于深度信息的单幅图像自动阴影检测算法。该算法首先利用深度信息估计图像的法线、点云信息,并对图像进行多尺度纹理滤波;然后利用法线、点云和色度信息估计不同尺度下滤波图像的阴影置信度和亮度置信度,并对两种置信度图分别进行阴影边界相关的多尺度融合,消除纹理影响的同时保留了复杂的阴影边界信息和结构信息;最后利用拉普拉斯算子对阴影置信度进行插值优化,得到更精确的阴影检测结果。实验结果表明,对于简单场景和复杂场景图像,该算法都能完整检测出其中的硬阴影和软阴影,具有较好的阴影检测效果。通过与其他算法的阴影检测结果进行对比,验证了本文算法的准确性和鲁棒性。     

一类S盒的等价生成方法

针对某GF(2^#)域上方幂运算加仿射变换所生成的S盒，指出了该类S盒可以在任意一个GF(2^#)域上通过适当选择仿射变换矩阵等价地生成．基于有限域理论，证明了在30个形如Z2[x]／(f(x))的GF(2^#)域中，每一个这类S盒至少可以用240个不同的仿射变换矩阵等价地生成．     

交通分配模型的仿射尺度内点解法

将路段无容董限制和路段有容量限制两类问题统一为形式一致的非线性规划问题，通过改进后的仿射尺度算法求解，给出了算法的实现过程，并通过一个实际交通分配问题算例，证明了算法是有效的、可行的，为解决平衡交通分配问题提供了简捷的求解方法。     

平面仿射变换的分类及应用

对仿射变换进行重新分类并得到相应的标准方程,同时根据不变直线的特征,得到了一些特殊的结果;对于不变直线的算法思想,可以在解决某些数列问题时带来事半功倍的效果．     

图像缩放的分片连续算法

在图像处理中，传统的放大或缩小变换不能保证图像内各物体之间边界的清晰，这往往不能适合许多场合的应用。为此，提出了一种新的图像缩放方法。该方法对源图像建立了分片连续数学模型。应用本方法得到的图像，边界分明、层面清晰、色彩丰富，忠实地反映了原始图像的面貌。     

波阵面视角下的车辆拥堵分析

基于视频数据,分析了交通事故下车辆运动的复杂性和队长变化的本质,借鉴车流波动理论、车辆跟驰理论、流体力学理论等,提出利用波阵面的传播轨迹描述排队过程,并给出了排队长度动态模型VQLM.同时,为减少视频图像与实际距离的转换误差,提出以标准当量车为参考,多次迭代还原真实距离的标定方法.研究结果表明：VQLM模型较基于单一理论计算队长的方法更精确、实用.模型验证结果：平均队长误差为-3.029%,其宏观表现为2辆当量车10 m内,延时误差为7 s（信号周期为60 s）.VQLM模型主要考虑了司机驾驶的主观性、道路通行强度、交通波节点函数等;数据还原标定方法简单实用,比传统比例尺算法更为精确.     

轮廓匹配方法改进及其在转子中的应用

汽车发动机转子装配误差容易造成零件磨损和效率降低. 针对转子零件装配精度要求, 提出一种基于轮廓与特征点结合的轮廓匹配方法. 首先对转子图像进行滤波、二值化预处理; 其次提取轮廓并利用轮廓Hu矩方法进行轮廓粗匹配; 然后提取特征点, 并在以特征点为中心、半径为16像素的圆形区域内生成4个特征描述子作为匹配特征, 利用欧氏距离进行特征点匹配; 最后通过找到的匹配对计算仿射变换矩阵, 得到精匹配结果. 实验结果表明, 该方法在背景复杂、光照变化的条件下能够较精确地匹配轮廓, 保证匹配精度在1像素内, 且生成的特征描述子对数越多, 匹配结果越精确.     

基于改进兴趣度度量与Apriori算法的交通事故多发点成因分析

人、车、路、环境和交通管理构成了道路交通系统,造成道路交通事故的原因是综合、复杂的。正确快速地分析事故成因,有助于提升交通管理水平,减少交通事故的发生。近年来,关联规则模型及其扩展在事故多发点成因分析中备受关注。针对关联规则分析中传统的兴趣度度量方法和Apriori算法的局限,考虑小概率因子对交通事故的影响,提出了改进的交通事故多发点成因分析方法,明确评价因素和结果之间的关联程度,提高挖掘效率。基于浙江省某市交通事故数据,结合人、车、环境与时空因素对方法进行了验证,并对方法的分析效率和结果的有效性进行了讨论。     

单调线性互补问题的高阶仿射尺度算法

对于单调线互补问题提出了一种新的内点算法－高阶仿射尺度算法，算法的每一步近代，利用高原始－对偶内点算法的思想求解一个方程组得到迭代方向，再适当选取步长，使算法具有多项式复杂性。     

二进仿射小波包

自从小波包概念提出以来，关于这一方面的研究吸引了许多数学家的兴趣。到目前为止，在L^2(R^S）中关于正交与非正交小波包、可分与非可分小波包的研究已取得丰硕的成果，其中S是一给定的自然数。CHUI和LI在R上有界一致连续函数空间上引入了插值多分辨分析的概念并给出了这一空间函数的二进仿射小波分解。本文在这一空间引入并利用泛函小波变换研究了二进仿射小波包，对这一空间的任一函数，给出了逐步收敛的二进仿射小波包分解。     

长时间序列遥感数据回归分析支持下的植被变化分析

本文利用1982～2000年19年序列时间的FVC数据,以年单位作为自变量,将每个像元的FVC值作为因变量,利用线性回归理论来分析中国西部地区的植被变化状况,同时.讨论了对回归方程的F检验和t检验的结果和意义.通过以上工作认为：将具有时间序列的植被指数信息对时间进行回归分析后,所得到的结果比简单的差值分析的结果稳定,而且回归方程充分利用了所有的图像信息,并且具有延伸预测的理论基础.     

基于Webmap的杭州市土地价格变动研究

随着城市化的快速发展,城乡结合部土地利用问题日益突出.以杭州市为样本,基于土地城市化转变过程中地价形态的动态扩展模型,采用Webmap空间技术,研究了土地城市化转变过程中价格的空间复杂性及城市形态的应激反应,探讨杭州市土地城市化转变过程中价格机制的响应.结果表明,作为土地城市化的重要外生效应,地价与土地城市化转变之间存在相关性.研究结论对于促进农用地向非农用地的有序转化、规范和引导土地流转和转换、合理调整非农用地的内部结构,以及调控城市扩展和城镇数量等有一定的理论和现实意义.