复杂场景下基于热图的车牌检测

随着车牌识别的应用场景不断扩展,处理的图像复杂性也随之提高,车牌检测面临车牌定位困难、检测速度慢和精度低等挑战。为提高光照不均衡、透视变形、雨雾天气、低分辨率等复杂场景下车牌检测的准确率,提出一种基于车牌角点热图的检测网络LPHD-Net。不同于传统模板匹配和目标检测中矩形先验框的方式,该网络通过车牌角点热图和车牌边界向量场的方法对车牌进行检测。在中国城市停车数据集中进行训练和测试,使用目标检测任务中常用的平均精度和召回率对模型的整体性能进行评价。实验结果表明,LPHD-Net模型对多种复杂场境下的车牌检测精确率和速度分别达到99.2%和78 frame/s,较LMAFLPD模型提升1.15个百分点和14 frame/s。同时,其对场景中的多车牌检测也具有较好的检测效果。     

细长轴表面激光熔覆轨迹理论分析与试验研究

利用ANSYS有限元分析软件,基于螺旋式和光栅式扫描轨迹建立细长轴激光熔覆模型,并对不同熔覆轨迹下的温度场进行仿真研究。结果表明:两种熔覆轨迹方式均会产生热量累积,且螺旋式热累积量相对较小,光栅式熔覆轨迹下各道次涂层的表面温度高于螺旋式各圈层表面温度。采用光栅式熔覆时细长轴中心位置的温度曲线呈不规则锯齿状上升趋势,采用螺旋式熔覆时中心位置的温度上升趋势更明显。此外,工艺试验结果表明采用螺旋式得到的熔覆涂层表面质量较为理想,而光栅式熔覆表面出现过烧现象。