HSV空间和形态学处理相结合的车牌定位方法

车牌定位是实现车牌自动识别的前提.在传统的基于RGB彩色空间的形态学定位方法的基础上进行改进,提出了一种HSV彩色空间和图像形态学处理相结合的车牌定位方法.在HSV彩色空间中将车牌图像分割为H,S,V这3个单通道灰度图像,分别进行去噪和二值化处理,然后将这3幅二值图像做“与”运算得到一幅能有效去除背景干扰的二值图像,再运用形态学的闭运算和开运算进行处理,得到车牌候选区域,最后利用车牌宽高比属性进行验证以确定真实的车牌位置.实验结果表明,该方法相对传统方法实现简单,车牌定位准确、高效.     

基才高维局部特征和LSH索引的图像检索技术

基于内容的图像检索（CBIR）技术使从海量图像资源中快速高效地提取有价值的信息得以实现,采用局部特征来表示图像并在此基础上进行图像相似性检索是当前的热门研究课题。文中将图像高维局部不变特征提取算法和LSH索引算法应用到基于内容的图像检索系统中,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于高效全局上下文网络的轻量级烟火检测算法

针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题，提出一种基于高效全局上下文网络（EGC-Net）的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络，将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-Net由上下文建模、特征转换和特征融合3阶段结构组成，用于获得图像的全局上下文信息，建模烟火目标与其背景信息的远程依赖关系，并结合通道注意力机制学习更具判别力的视觉特征用于烟火检测。实验结果表明，本文提出的EGC-YOLOX烟火检测算法的图像级召回率为95.56%，图像级误报率为4.75%，均优于对比的其他典型轻量级算法，且速度满足实时检测的要求。该算法可在安防和消防领域推广，用于实时火灾监控和预警管理。     

基于改进局部线性特征编码方法的图像分类

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。本文研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法,并针对其存在的问题,提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NNLLC,并将其应用于图像分类任务中。实验结果表明,该方法能有效改进局部线性特征编码性能,提高图像特征的可区分性,相比于LLC及NSLLC特征编码方法,在图像分类任务中取得了更高的平均分类准确率。     

基于B／S模式的MATLAB应用研究

借助MATLAB Web Server组件和Web设计及浏览技术,MATLAB可广泛应用于远程虚拟实验系统中。Web服务器和MATLAB服务器配置好后,在线用户无需安装MATLAB软件,只要通过浏览器选择或输入一些数据就可以轻松获得MATLAB提供的计算服务。文章描述了基于这种B/S模式的MATLABWeb应用的原理及具体实现方法,具有普遍的参考价值。     

图像多角度局部特征提取及相似性匹配技术研究

图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础.研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征(即多角度局部特征)提取算法,研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法,并以基于内容的图像检索(CBIR)为应用实例,验证了算法的有效性和高效性.     

一种基于GPRS技术的远程水质监测系统

在现代工业控制、环境监测等应用中,人们普遍采用远程监测技术,把监测仪放在现场,将监测数据远程传输到本地控制室以便观察和决策。介绍了一种基于GPRS技术的远程水质监测系统,主要论述了该系统中数据传输网络和数据管理系统的设计与应用。实践证明系统运行稳定可靠,维护简单、费用低,适合推广使用。     

基于MATLAB Web Server的数字图像处理仿真实验

MATLAB Web Server应用程序集成了MATLAB程序与Web应用系统的优点,是M文件、HTML语言和图形的结合体。以"图像的线性变换"为例介绍了MATLAB Web Server工作环境的配置以及适用于《数字图像处理》课程的远程仿真实验开发的一般方法和流程。     

基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法

针对深度学习方法在实现端到端的特定行为检测时存在的局限性,提出将深度学习与行为先验相结合的改进方法自动检测吸烟和打电话行为。自建行为数据集,训练一个适合特定行为和小目标检测的深度网络;利用训练好的网络模型对输入图像进行前向预测。在初步预测出特定行为(吸烟或打电话)和与该行为相关的特定目标(手、香烟或手机等)信息后,结合行为先验建立逻辑推理关系进一步判定行为是否发生。实验结果表明,与单纯的基于深度学习的端到端行为检测方法相比,该方法能有效解决行为误检问题、明显提升检测精度。