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基于小波神经网络的路面破损识别

上海公路 2004年第2期 22-25页

作者：肖旺新张雪黄卫嘉应学院计算机系东南大学计算机系东南大学智能运输系统研究(ITS)中心

结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点[1-5]。本文主要研究了小波神经网络在路面破损识别中的应用,并与传统的BP神经网络作了对比。试验结果表明,在相同的训练样本情况下,小波神经网络的... 详细信息

结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点[1-5]。本文主要研究了小波神经网络在路面破损识别中的应用,并与传统的BP神经网络作了对比。试验结果表明,在相同的训练样本情况下,小波神经网络的精度高于BP神经网络。为开发更为高效的路面破损自动检测系统提供新的思路。

关键词：公路试验公路破损检测图象处理破损识别小波神经网络

基于距离变换的剥离算法在纤维识别中的研究与应用

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基于距离变换的剥离算法在纤维识别中的研究与应用

作者：张乐东华大学

学位级别：硕士

纤维的自动识别是涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个领域的综合性研究课题。传统纤维检测方法存在诸多弊端,随着计算机图像处理技术的不断发展,纤维自动识别的研究工作有了很大的进展。但通过计算机对纤维进行自动识别研究仍有... 详细信息

纤维的自动识别是涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个领域的综合性研究课题。传统纤维检测方法存在诸多弊端,随着计算机图像处理技术的不断发展,纤维自动识别的研究工作有了很大的进展。但通过计算机对纤维进行自动识别研究仍有相当大的难度。对于该领域国内外的研究还比较少,还有很多问题尚待解决。本课题为国家教育部全国百篇优秀博士学位论文作者专项资金资助项目和留学回国人员科研启动基金资助项目,并结合上海市出入境检验检疫局的实际需求对纺织品和纤维检验进行研究。课题研究的重点是棉、麻等天然纤维以及各种异形纤维的显微图像的计算机识别。该课题已于2007年12月通过国家商检总局的项目鉴定。纤维自动识别系统首先对获取的纤维横截面显微图像进行预处理(包括光照不均去除、纤维图象边缘提取等);之后提取单个纤维并统计纤维的几何特征参数;然后通过支持向量机(SVM)分类器进行纤维分类,实现对纤维成分的自动检验和纤维类型的自动识别。其中,最为关键的技术包括图像预处理、纤维图像分割、纤维特征提取和纤维识别。本文的主要研究内容为纤维图像分割中的粘连纤维的判断和分离,以及纤维特征参数提取中的骨架提取。由于纤维切片样本制作工艺上的限制,采集到的纤维灰度图像中不可避免地存在粘连纤维,影响了后续算法的精度。因此,纤维图像分离是纤维成分识别的重要环节。其目标是实现纤维对象与图像背景的分离以及各粘连纤维对象之间的分离。为了较为真实地对粘连对象进行分离,首先需要对粘连的纤维进行准确地判断。本文结合纤维的特点,对轮廓的三角形面积多尺度表示进行了研究,提出了一种粘连纤维的判断算法。经实验验证,该算法能够很好地判断重度粘连的纤维,保证了粘连纤维分离算法的输入的准确性。粘连纤维的分离准确性对纤维特征识别的准确率有直接影响。本文分析总结了图像分离领域中常用算法的特点及其在纤维图像分离应用上的局限性。针对纤维图像的特点,提出了一种基于欧氏距离变换剥离的粘连纤维图像分离算法。本算法能准确地对纤维图像进行分离计算,并能有效地处理纤维图像中的多重粘连问题,保证了后续算法的准确性。物体的骨架包含了形态信息,作为一种降维的物体形态描述方式,包含了物体目标的轮廓和区域信息,反映了目标的重要视觉线索。骨架的线形连通结构易于转化为树或图的形式,为物体的特征匹配带来方便。本文研究了各种的骨架提取方法,提出了一种基于距离变换剥离的骨架提取方法,能够实现连续的、满足人类视觉规律的骨架的提取。所求骨架位置准确,而且对物体边缘噪声不敏感。无需再行剪枝计算。本文提出的算法具有很强的通用性和高效性,对于不同类型的异形纤维识别具有很好的区分度。

关键词：距离变换剥离粘连纤维图像分割骨架提取

轨道交通智能视频监控中无主包裹检测与行为理解

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轨道交通智能视频监控中无主包裹检测与行为理解

作者：张春杰东华大学

学位级别：硕士

近年来,随着行为理解研究的深入,无主包裹识别受到计算机视觉领域研究者的广泛关注。特别是受恐怖袭击的影响,对无主包裹的识别已成为各种公众场合智能视频监控的迫切需求,在轨道交通行业中,其应用同益广泛。本课题以上海市科委资助项... 详细信息

近年来,随着行为理解研究的深入,无主包裹识别受到计算机视觉领域研究者的广泛关注。特别是受恐怖袭击的影响,对无主包裹的识别已成为各种公众场合智能视频监控的迫切需求,在轨道交通行业中,其应用同益广泛。本课题以上海市科委资助项目《基于嵌入式技术的轨道交通网络化关键电子设备研究》(编号:06DZ15003)为背景,在分析了轨道交通环境下的智能视频监控需求的基础上,结合图像处理与模式识别技术,开展对无主包裹的检测与识别研究。本文提出了一个由RGB减除法、卡尔曼滤波、模板匹配和隐马尔科夫模型等组合而成的处理方法,以实现无主包裹的检测与识别,并针对实现过程中遇到的问题及难点提出了相应的解决方法。在运动目标检测与分割方面,通过对运动目标检测算法进行的应用研究与改进,并结合具体应用环境的需要,提出改进RGB减除法检测运动目标的方法,对运动目标进行分割与相关信息的提取,另外,针对检测结果易受天气、阴影影响的问题,研究了基于HSV颜色空间的阴影抑制的方法。在运动目标跟踪方面,为了能够解决复杂环境下的跟踪,本文采用了一种基于卡尔曼滤波的跟踪方法。根据卡尔曼滤波理论建立了运动人体状态预测模型,预测出运动人体矩形位置与人体检测矩形进行匹配。在无主包裹识别阶段,首先进行场景分析,其目的是为行为识别和行为理解提供先验知识,减少识别难度。其次建立行为模型,结合目标检测与分割中提取的信息对运动目标进行分类,然后定义各类的特征行为和无主包裹的预定义法则,并结合改进的隐马尔科夫模型实现对无主包裹的识别;通过对隐马尔科夫模型训练算法的改进,进一步优化相应的状态转换与输出概率,提高识别效率。本文最后完成了一个基于VC++6.0和OpenCV的无主包裹检测与识别的软件系统原型。

关键词：智能视频监控系统模式识别行为理解无主包裹隐马尔科夫模型

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基于平透视投影变换的单目视觉头部姿态估计

基于平透视投影变换的单目视觉头部姿态估计

作者：蒲栋中南大学

学位级别：硕士

摘要：头部姿态估计在人工智能、模式识别及人机智能交互等领域的应用越来越广泛,在日常生活及安全生产应用中都具重要意义。本文针对基于计算机单目视觉的头部姿态估计进行研究。提出一种基于提升实现的反对称双正交小波变换的图象增... 详细信息

摘要：头部姿态估计在人工智能、模式识别及人机智能交互等领域的应用越来越广泛,在日常生活及安全生产应用中都具重要意义。本文针对基于计算机单目视觉的头部姿态估计进行研究。提出一种基于提升实现的反对称双正交小波变换的图象增强方法,用于对后期所需的人脸图象进行增强预处理。该算法通过小波提升实现的方法将人脸图象信息分解为多尺度小波信息,然后对分解后的图象信息进行小波的逆向提升实现过程,在该过程中计算图象信息的模极大值,实现图象边缘提取,并将其与直接进行逆向提升实现的图象进行融合,达到图象增强的目的。提出一种基于几何信息与CgCr色度空间图象边缘提取的人脸特征定位与特征点检测方法。该方法首先实现眉毛与眼睛的粗定位,然后根据人眼在整个人脸区域内的几何位置信息进行精确定位,并进行人眼区域边缘提取。同时,获取眼角点及瞳孔位置,并由此映射出新的人脸区域,实现鼻尖点及嘴角点的检测,进而确定人脸平面模型。采用基于平透视投影模型的方法进行头部姿态估计,并由此提出一种基于面部特征点平面平透视投影变换的头部姿态估计方法。该方法采用基于肤色分割的Adaboost方法实现最优正面人脸平面模型的粗获取,然后通过筛选得到最优正面人脸平面模型,根据最优正面人脸平面模型与当前人脸平面模型中相对应的特征点几何信息来求解平透视投影变换矩阵。分析驾驶员在Pitch自由度与Yaw自由度上的头部姿态变化与疲劳驾驶与分神驾驶之间的关系,设计出一种基于驾驶员疲劳与分神状态检测的非嵌入式车辆安全辅助驾驶系统。通过建立几何模型与实验的方法确定了Pitch角度阈值与Yaw角度阈值,用来判定驾驶员的疲劳与分神驾驶状态。实验结果表明,该系统能较成功的检测出驾驶员的危险驾驶状态,对遏制交通事故的发生具有一定的意义。

关键词：单目视觉 CgCr色度空间特征角点检测头部姿态估计疲劳检测分神检测

基于K-L变换改进算法的车牌自动识别技术研究

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基于K-L变换改进算法的车牌自动识别技术研究

作者：王彪东南大学

学位级别：硕士

汽车牌照识别技术是交通管理现代化的核心技术之一。它能从一幅图象中自动提取车牌区域,自动分割字符,进而对字符进行识别。本文从3个关键方面研究了汽车牌照的自动识别。第一部分是车牌区域的定位与分割。车牌区域的定位是影响系统性... 详细信息

汽车牌照识别技术是交通管理现代化的核心技术之一。它能从一幅图象中自动提取车牌区域,自动分割字符,进而对字符进行识别。本文从3个关键方面研究了汽车牌照的自动识别。第一部分是车牌区域的定位与分割。车牌区域的定位是影响系统性能的重要因素之一,车牌定位准确与否直接影响字符识别的准确率。本文根据牌照自身的特征,采用了基于颜色二维直方图的方法对车牌进行定位和分割。第二部分是对分割后的车牌图象预处理。预处理的目的是为了提高字符识别速度。主要采用了二值化和基于数学形态学的开运算滤波,进一步消除无用的信息和噪声。第三部分是车牌字符的特征提取和识别。这一部分是车牌识别系统的核心部分。针对中国车牌字符特点,本文采用K-L变换提取字符特征,并进行识别。

关键词：汽车牌照识别图象预处理字符分割 K-L变换模式识别

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车牌的定位与识别

车牌的定位与识别

作者：刘宏炜吉林大学

学位级别：硕士

车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图形图像处理和字符识别术的智能化交通管理系统的一个核心组成部分,是目前世界范围内模式识别研究领域的一个热点。本文对车辆牌照定位及识别系统中的图像预处理、字符分割和字符识别等技... 详细信息

车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图形图像处理和字符识别术的智能化交通管理系统的一个核心组成部分,是目前世界范围内模式识别研究领域的一个热点。本文对车辆牌照定位及识别系统中的图像预处理、字符分割和字符识别等技术所涉及的新算法、新设计做了一个比较详细的论述。本文在图像预处理中采用了灰度图像二值化的算法和基于数学形态学的图像去除噪声的方法。基于数学形态学的图像去除噪声是通过对图像的开、闭操作有选择的去噪。可以去除直径小于字符笔划半径的孤立噪声点。本文在研究了车牌定位及分割的一些经典方法的基础上,采用基投影法的定位方法实现车牌的定位,利用了灰度投影法和连通域分析综合方法最终较好地实现了车牌字符的分割。本文重点对基于BP神经网络的车辆牌照识别技术进行了深入的研究和分析。首先介绍了汽车牌照识别系统的现状;其次对神经网络的构成以及相关的理论进行了讨论,着重分析了神经网络的理论原理和在字符识别中的应用方法并给出了实验结果。本论文结论如下:1、研究了车牌区域定位模块所涉及到一些预处理方法。针对车牌图象对比度增强的特点,设计了一段灰度变换函数,探讨了车牌图像定位模块所涉及到的车牌图像二值化技术。2、对车牌定位分割的一些经典方法进行了分类归纳,设计并实现了基于投影法的定位分割方法,设计的方法具有分割比较准确、运算简单的优点,适合实际使用。3、本论文利用神经网络技术,对车牌自动识别系统进行研究。在所拍摄的车牌照片中,先获取车牌位置,再把车牌的各个字符分割,提取出各个字符的特征,再利用BP神经网络进行识别,从而获取车牌号码。

关键词：车牌识别车牌定位字符分割字符识别

基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用

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基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用

作者：林亚明福州大学

学位级别：硕士

车型自动识别是近几年发展起来的智能交通系统中的重要组成部分，是图像处理和模式识别应用研究领域的一个热点。本课题综合分析了当前国内外车型识别技术，特别是视频图像车型识别技术的研究状况，在此基础上提出了基于堆土机非相似距... 详细信息

车型自动识别是近几年发展起来的智能交通系统中的重要组成部分，是图像处理和模式识别应用研究领域的一个热点。本课题综合分析了当前国内外车型识别技术，特别是视频图像车型识别技术的研究状况，在此基础上提出了基于堆土机非相似距离度量的车型分类系统实现的一种新方法。该系统可以无需现场标定，通过视频设备采集实时交通车辆运动图象，采用软件算法对图象序列处理，进行运动车辆实时分类。论文首先从理论的角度，分析了车辆识别的主要特点及相关技术;从系统工程的角度，探讨了车型识别的系统组成及应用模型;从系统应用实现的角度，给出了一个实际道路交通车辆的车型分类系统的仿真实现。文中重点讨论了以下几个视频图像车型识别系统的关键问题：1）在图象车辆检测系统实现中结合道路实际情况给出一个新的系统交通车辆检测框架，能较为简便的实现车辆的定位，并针对该框架的交通流的各种情况的处理效果进行了分析。2）在车辆图象处理方面，结合系统需求，采用了“复杂环境下背景生成法”，“动态背景刷新”，用于减少阴影影响的“L*a*b彩色空间目标分割方法”的新处理策略。为了使的相似度量更接近人的感官感觉，提出了一种新的非相似度量---堆土机距离EMD（Earth Mover’s Distance）用于计算待分类车辆与各类之间的非相似距离。3）为了非相似距离不受采集车辆对象平移，尺度变化影响，引入了“图象形状局部上下文描述符”概念来描述图象目标对象，可以具有平移不变性，尺度不变性，和旋转不变性，并给予了实验数据和结果分析。4）形状匹配问题属于高维数据分类问题，它的计算复杂性很高,特别是在基数n很大的情况下，算法将很难应用于实时系统，为了解决实时系统的时间响应性，采用了一种度量嵌入的近似算法，在算法精确性和实时性上给予折衷，并给出实验结果。

关键词：数字图象车型识别 L*a*b彩色空间模型 matlab 差分法动态背景提取交通流信息度量嵌入堆土机距离EMD 图象形状局部上下文描述符

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车牌识别系统研究

车牌识别系统研究

作者：史莉琴同济大学

学位级别：硕士

随着国民经济的迅速发展,我国的汽车数量迅速增加。虽然我国政府在基础设施建设上加快了步伐,高级公路、停车场越来越多,但配套的道路、车辆管理系统却显得相对滞后,仍旧停留在以人工管理为主的水平上。科学、高效的利用好现有交通基础... 详细信息

随着国民经济的迅速发展,我国的汽车数量迅速增加。虽然我国政府在基础设施建设上加快了步伐,高级公路、停车场越来越多,但配套的道路、车辆管理系统却显得相对滞后,仍旧停留在以人工管理为主的水平上。科学、高效的利用好现有交通基础资源成为进一步挖掘我国城市交通能力的有效途径。交通信号自动控制系统、GPS车辆定位及导航系统、智能交通监控系统、智能小区管理系统等智能交通系统(Intelligent Transportations system(ITS))在交通管理中日益发挥重要作用。由于牌照是确定汽车的有效手段,因此,车辆牌照识别(License Plate Recognition(LPR))系统在智能交通管理中发挥着基础性的作用。近年来,电子器件性能和制造工艺的提高以及数字图像处理、模式识别理论的成熟为在道路交通管理中引入计算机提供了条件。针对当前道路交通管理的现状,研究了汽车牌照自动识别的问题,我设计了一个汽车牌照识别系统,初步实现系统中的关键模块。传统上该问题涉及两个方面:图像采集模块和图像处理模块。图像采集模块主要由硬件构成,寻觅采集图像的时候,实时拍照并将图像传送到图像处理模块。图像处理模块主要由软件实现,为了快速高效的开发出模块原型,该模块主要由Mat lab实现。该设计的主要工作集中在图像处理模块。该模块完成牌照定位和牌照识别的任务。在牌照定位中,我首先对图像进行了预处理,使得牌照信息突出;然后根据车牌区域频率变化的特点,用扫描线方法得出车牌区域的水平定位;再对分割出来的车牌图像所在的水平区域进行垂直投影,以该投影图为基础结合由经验所得到的车牌区域灰度变化的频率信息,再次借助水平扫描线来进行牌照的垂直定位,从而最终完成牌照的完整定位与分割;特征提取部分,我采用了13特征方法进行非汉字字符的有效信息提取;随后的识别部分,则采取了基于人工神经网络(ANN)的技术进行实现,通过有效设计训练网络,良好地建造了非汉字字符的识别系统。本文划分为八个章节。第一章作为绪论展开课题背景,简要介绍相关的图像处理知识与理论;第二章列出了本系统的模块和主要流程图,给读者一大概的纲要;第三章介绍图象处理模块中的预处理技术;第四章介绍系统中牌照定位模块;第五章为字符分割技术与归一化技术的介绍;第六章介绍特征提取相

关键词：牌照识别数字图像处理模式识别智能交通系统(ITS)

基于LABVIEW平台的汽车变速箱故障诊断系统研究

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基于LABVIEW平台的汽车变速箱故障诊断系统研究

作者：赵永杰同济大学

学位级别：硕士

汽车变速箱是汽车的关键部件,它的性能好坏直接影响到汽车性能。如果汽车变速箱质量不过关,小则噪音大,运行不平稳:大则出现故障,引发交通事故,甚至致人死亡。因此迫切需要开发一套变速箱出厂质量检验及故障诊断系统。这套系统不仅要对... 详细信息

汽车变速箱是汽车的关键部件,它的性能好坏直接影响到汽车性能。如果汽车变速箱质量不过关,小则噪音大,运行不平稳:大则出现故障,引发交通事故,甚至致人死亡。因此迫切需要开发一套变速箱出厂质量检验及故障诊断系统。这套系统不仅要对出厂的变速箱质量进行检验,更要对变速箱进行故障诊断,辨别故障类型并找出缘由,从而指导维修并为变速箱的改进提供依据。本课题是上海汽车协会及上海汽车齿轮总厂共同资助的项目《SAGW汽车变速箱的故障诊断仪研制》。它以变速箱故障原理分析、数字信号处理为基础,运用人工智能方法,根据故障特征参量对典型故障模式进行识别。本文对人工智能方法进行了深入的研究,研究了粗糙集理论及基于粗糙集理论的决策系统约减方法,构建了最优决策系统,简化了诊断结构,提高了诊断效率。在最优决策系统基础上,研究了神经网络和模糊系统的故障诊断方法。研究过程中发现模糊系统缺乏自学习能力,隶属度函数和模糊规则的选取带有一定的主观性且依赖于专家;神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表示出来,且无法应用专家的知识积累,难以保证诊断精度。针对上述缺点,通过对神经网络和模糊系统的结合方式的研究,提出了一种基于模糊神经网络的变速箱故障诊断方法,并将其应用于变速箱的故障诊断。实验结果表明,与常用的神经网络和摸糊系统诊断方法相比,该方法能够弥补模糊和神经网络分别单独应用时所存在的不足,具有更高的诊断准确率。在旋转机械故障诊断领域具有较好的应用前景。实际运用方面,开发了汽车变速箱故障诊断系统。该系统综合运用了分布式数据库及局域网等知识,实现了数据存储共享及远程访问。在变速箱生产组装流水线上进行的大量诊断测试实验表明,该系统方便、性能稳定、精度高,具有较高的推广应用性。

关键词：故障诊断神经网络粗糙集模糊理论模式识别