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1.
张兵  杨雪花 《煤炭科技》2020,41(1):35-38
在铁路运煤装车过程中为了快速、准确地识别车号,提出一种基于机器视觉的运煤车车号识别技术。将连通区域提取与投影分割法结合,实现车号的粗定位、细分割,并对图像中的断裂字符进行二次分割,构建了基于BP神经网络的分类模型进行车号识别,提升了煤炭装车的效率和精度。  相似文献   
2.
3.
针对目前轮胎胶料表面的5×7点阵喷码字符人工识别存在劳动强度大、效率低、智能化水平低等问题,提出了一种基于机器视觉的轮胎胶料表面字符识别方法,首先利用字符出现区域较为稳定且字符为黑底白字进行快速定位与背景分割、形态学操作消除干扰;然后创新性地运用简化垂直投影法配合字符宽度的阈值限制,并对"1"和"I"与其他字符宽度不同的特殊情况进行处理,实现字符分割;最后,采用基于标准相关匹配的模板匹配方法实现字符识别。实验结果表明,所提方法的字符识别准确率达到99.51%,达到了预期的识别效果。  相似文献   
4.
为了提升低质场景文本图像的文字检测和识别性能,提出一种基于Transformer的字符级场景文本检测算法。依据场景文本行中的字符顺序,设计基于Transformer的编码-解码结构,能够输出每个字符检测框的坐标以及排序预测。根据匈牙利算法的思想,设计了基于字符检测框坐标及排序损失的损失函数,以提高匹配检测结果的准确性。在3个字符级标注的场景文本数据集上的场景字符检测、场景字符识别的相关实验结果表明,所提算法能够取得较好的性能,在多个评价指标上均优于对比算法。  相似文献   
5.
基于改进的BP神经网络车牌识别的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来,城市智能交通系统发展的很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种重要手段,也引起越来越多关注.本文对车牌识别的形态进行深入研究,应用了改进的BP神经网络算法.实验结果显示这个方法可以更高效的识别车牌并且建立一个良好的未来车牌识别技术的基础.  相似文献   
6.
为了提高字符识别率,克服传统字符特征提取方法复杂、计算量大等问题。文中提出了一种基于二次网格化的字符特征提取方法。将字符二值图像划分为4个网格,提取出字符轮廓的曲率特征;并将字符图像划分为32个网格,依次提取出各自网格的占空比、质心、散度3组特征。该方法兼具结构特征与统计特征的优点,对笔画结构相近的字符较易于区分,该方法抗干扰能力强,且足够稳定。通过对1 500张字符二值图像进行实验,其结果表明,该方法对字母与数字的识别准确率达到了97%以上,相较于其他特征提取方法有大幅提高。  相似文献   
7.
《软件》2016,(7):103-108
手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。  相似文献   
8.
车牌识别是智能交通系统中一个重要的环节,它可以应用到很多领域,如高速公路自动收费、交通监控系统、停车场管理等.提出一种改进的LM-BP神经网络车牌字符识别方法,该方法根据国内现行车牌编制的特点,结合LM算法改进传统BP神经网络,并增加σ参数修正LM-BP算法,避免传统BP神经网络收敛速度缓慢并容易陷入局部极小值的缺点,进行了大量实验,达到了预期的识别效果和收敛速度.  相似文献   
9.
研究基于字符的验证码,即采用一连串的数字或字符随机产生一定长度的字符组合,再加上不同程度的干扰信息,最终生成一幅图片。只有用户正确的判别出里面的内容,才有资格使用该网站提供的某项特定功能。通过对当前验证码自动识别技术的深入研究,充分发现当前的验证码识别系统的不足之处,提出了完善的改进思路和方法,提高了验证码识别的难度和识别的效率,从而更好的维护网络安全。重点研究了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络,具有一定的理论和实际价值。  相似文献   
10.
为了解决行驶证识别困难、识别率低的问题,设计了一套基于OpenCV和Tesseract的行驶证检测和识别系统。首先,利用OpenCV中的高光抑制、图像增强和分块最大类间差法对行驶证进行图像预处理;然后,对图像采用透视变换并将行驶证内芯裁剪下来,经过局部高斯阈值分割,得到清晰的文字;最后,采用Tesseract训练样本并结合单字识别模式,降低了噪点和中英文混合的干扰。测试结果表明,该方法结合优化策略的长短时记忆网络(LSTM)的识别正确率能达到94.1%。  相似文献   
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