基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．     

基于知识的航空图像中大型水上桥梁目标识别

针对远距离高空航拍图像中桥梁目标的典型场景，提出了一种基于知识的桥梁目标识别方法，完成了远距离高空航拍图像中桥梁目标的检测．本算法根据水域、陆地域和桥梁域三者之间的关系以及桥梁域自身的特点，采取先假设后验证的方法确定桥梁域．在实验中取得了较好的识别效果．     

基于深度学习的公路货车车型识别

为判断公路货车车型，并提升货车车型识别的速度与精度，提出基于深度学习的方法对公路货车及其轮轴进行精细化目标检测；采用道路监控拍摄和网络爬取的方式获得了16 403张公路货车侧方图像，建立了货车侧方图像数据集，并采用Retinex理论和加入限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)等视觉增强方法预处理所采集图像中的光照不均图像和夜视图像；通过理论分析和对比试验选取单阶段检测网络YOLOv3作为公路货车车型识别的目标检测网络，并从调整先验框和模型输入大小以及引入注意力机制3个方面优化了检测模型；针对单帧图像可能同时出现多辆货车的情况，采用基于目标位置信息挖掘的算法分析了货车与轮轴的位置信息，提出一种通过轮轴中心点与货车预测框位置信息判定公路货车与轮轴隶属关系的方法。研究结果表明：图像经过预处理可显著增强车辆的特征信息，优化后检测模型的网络性能得到提高，通过对目标位置信息的挖掘与利用可以很好地解决货车车型判定问题；优化后的检测模型实时检测速度可达47帧·s^-1,对公路货车车型的识别综合准确率达到了94.4%。该方法实现了对公路货车车型的无接触、快速和准确识别，为公路货...     

基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别

大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一．利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式．文中提出了一种基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别算法,利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据,通过训练好的RBF神经网络直接得到该前景图像中包含的人群数目．与其他算法相比,该算法具有较高的识别准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果．     

基于多尺度区域网格的公路车辆自动检测识别

提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法用于检测识别特定公路段行驶的车辆．特点是不用对摄像机进行标定，使用方便，算法简单，运算速度快，识别距离远．用不同的N值对不同距离处公路宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格．由于模型图像采样网格密度也由N值决定，利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配．     

SAR图像中机场跑道的自动识别研究

提供了SAR图像中机场跑道自动识别系统，该系统以改进的数学形态学预处理为基础，用改进和扩充的弗里曼链码法初步提取直线，最后用Hough变换精确提取直线，通过对20多幅不同地区、不同波段的图像进行识别，该系统识别准确率达到95％以上，识别时间不超过30s，基本做到了全自动、实时识别．     

实时二维多尺度目标识别方法及其应用

序列图像中多尺度目标具有灰度值分布一致性和不变性的特点．据此，提出基于量化灰度值自结构的动态目标识别方法．自结构的形成是通过相邻采样点之间的比较实现的．量化是对比较结果进行开关运算得到的．量化自结构之间的差值表示识别结果．识别计算过程可在0．3s～0．5s内完成，比一般的识别方法较大地提高了运算速度．本方法不受图像模糊的影响，提高了识别的可靠性和鲁棒性．应用实践表明，此方法是可行的和实用的。     

运动图像处理在汽车车型识别中的应用

本文介绍了“多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统”的一种算法,提出了基于运动序列图像的自适应阈值判别法和利用特征匹配法解决了同种车型的图像在结构上产生局部变化的识别问题。     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别

为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法．该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分．首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度（表征方向性的强弱）,并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像．基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像（2048×2048像素）进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率（均值91．57％）和召回率（均值81．29％）,最终以84．26％的F1均值优于种子识别算法（F1均值69．19％）、Canny边缘检测（F1均值8．15％）和OTSU分割（F1均值5．11％）．     

基于遗传-神经网络的字符识别

设计并实现了一种基于遗传一神经网络的字符识别系统．遗传一神经网络算法综合了遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点，可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷，具有较好的全局性和收敛速度．     

船舶危险预知及对策

危险预知意指事前防止有关劳动灾害事故的进一步发展或发生。为了做到这点，发现那些隐藏在工作场所或工作本身内部的可能发生危险事故的条件和在工作开始前全面了解这些条件极端重要。任何安全活动的出发点就是要认识到一个危险的存在就是灾难。     

噪声背景下的语音情感识别

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法．该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和惊奇4种情感类型的识别．试验结果表明,与其他多种语音情感识别方法相比,在不同信噪比下,新方法的情感正确识别率较高,抗噪声识别效果较好,表明了其有效性．     

一类支持向量机在车辆识别中的应用

支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的.如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题.通常的多值分类问题是一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性.本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中.仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性.     

基于多尺度区域网格的公路车辆自动检测识别

提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法用于检测识别特定公路段行驶的车辆.特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远.用不同的N值对不同距离处公路宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格.由于模型图像采样网格密度也由N值决定,利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配.     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

车型自动识别系统研究

本文系统介绍了现有的主要车型识别方法,阐述了识别方法的组成结构及工作原理,比较了各种识别方法的优缺点,并提出了现阶段比较实用的方法.     

简易车辆类型识别系统设计

从实时视频数据流中检测出运动车辆并对其进行车辆类型识别是智能交通系统的重要组成部分。本文提出一种从AVI视频文件中检测出运动车辆并识别其车辆类型的方案,其系统处理过程分为车辆图像获取、图像处理和车辆外观特征数据提取三个主要部分。经实验验证,该设计简单可行。     

基于整数小波系数的笔迹图像鉴别方法研究

提出了一种基于整数小波变换的笔迹图像的纹理分析方法．纹理图像的主要特征表现在细节部分，而高频部分的小波系数体现了图像的细节．所以从这些小波系数中提取的特征，能够表征纹理图像的主要特性．并且这种分析法对亮度不敏感．这一特点是传统的纹理分析方法难以达到的．用该方法提取纹理图像的特征，并使用加权欧式距离分类器来完成匹配工作．在实验中，使用了27个人的不同笔迹，取得了很好的结果．