基于LBP和级联XGBoost的驾驶员打电话行为检测算法

基于机器视觉检测手机位置是检测驾驶员打电话行为的重要方法和依据。为解决实际应用中光照、姿态等因素对检测效果的影响,笔者提出了一种基于LBP特征和级联XGBoost的打电话行为检测算法,用于筛选滑窗采集到的手持电话样本,同时其应用基于MLP(Multi-LayerPerceptron)神经网络进行回归校准,进而得到更准确的位置。LBP的特征提高了打电话行为的辨识度,级联XGBoost和MLP网络回归提高了检测效率和定位准确度。实验表明,LBP与XGBoost级联分类器组合分类效果良好,构建的MLP网络能够有效拟合滑窗采集样本的偏移值。     

基于PSO-MLP神经网络的遥信插件质量识别方法研究

为了提高继电保护装置遥信插件的出厂质量,解决产品检验自动化的问题,提出了一种基于PSO优化多层感知器(Multi-LayerPerceptron,MLP)神经网络的遥信插件质量识别方法。首先,建立了继电保护装置遥信插件自动化硬件测试平台。然后,改进了PSO优化算法,调整了惯性权重?的滑动特性,使其根据粒子间距实时调整步进。最后,在SPSS中使用k-s检验对原始起动电压数据进行正态性检验,得到了具有正态性样本的频率分布及其拟合曲线,提取特征训练集,并对神经网络进行训练和测试。实验结果表明,该方法能够有效且准确地对遥信插件进行质量识别,实现了产品检验和质量识别的自动化及智能化。PSO-MLP神经网络训练时间短,收敛速度快,质量识别准确度高,约为97%,且泛化能力强。     

基于HALCON的发票号字符识别研究

为了解决人工方式识别发票号效率低下、费时费力的问题,以HALCON软件为平台,对发票号进行识别,首先,对读取的图像进行图像预处理,包括把原图像转化成单通道图像、图像增强、高斯滤波、阈值分割和连通区域分割,然后对预处理后的图像进行数学形态学处理,接着把粘连的数字拆分开,最后用基于多层感知分类器(MLP)对发票号数字进行识别.通过与人工方式的方法对比,结果表明,用基于HALCON的方法,发票号数字能被快速、精确的识别出来,有效的减少了人员的工作量,提高了工作效率.     

基于PCA与MLP感知器的人脸图像辨识技术

单纯PCA的人脸辨识对未训练样本感知力低的缺点会造成识别率降低。基于PCA与MLP感知器的人脸图像辨识技术是针对该情况提出的,在PCA提取有强特征性的人脸图像后,在辨识精度不变的情况下,利用MLP感知器对简化的特征属性进行训练,加强监督式规则提取,从而提高识别率。     

电机端盖强非线性主共振分析

根据电机端盖结构特点,将端盖抽象为薄圆环板。应用卡门方程和伽辽金法。建立结构轴对称的电机端盖在对称载荷作用下的强非线性动力方程。应用MLP法得到主共振的近似解。分析系统一次近似解析解及端盖系统的阻尼、激励力和结构参数对振动响应曲线的影响。     

皮带驱动机构的强非线性振动研究

基于拉格朗日方程建立皮带驱动机构强非线性的振动方程,应用L-P方法分析了皮带驱动机构强非线性系统的主共振,得到系统主共振幅频响应方程,并进行了数值计算。分析了系统参数对主共振幅频响应曲线的影响。