检索结果-南通市图书馆

作者：陈一凡华东师范大学

学位级别：硕士

基于信息体量增加和表达需求进阶的背景分析,提出空间信息表达“非空间化、类空间化”的新需求。目前虽已出现应对上述需求的突破传统形式的新表达方法,但对这种新方法的研究呈现出边缘化、零散化的研究现状。本文构建类地图体系将这些... 详细信息

基于信息体量增加和表达需求进阶的背景分析,提出空间信息表达“非空间化、类空间化”的新需求。目前虽已出现应对上述需求的突破传统形式的新表达方法,但对这种新方法的研究呈现出边缘化、零散化的研究现状。本文构建类地图体系将这些新方法纳入其中,阐述类地图的基本概念和特征,归纳其通用抽象手法和设计思路,并绘制类地图方法设计模式的系列图谱,拟将其设计推向一般化。主要工作如下:首先,系统地将零散的新表达方法系统集成为抽象概括空间信息的同类形式——类地图。从“同类”和“类似”两视角讨论类地图的基本概念,解析类地图的抽象性、秩序性、模糊性和拓扑性,构建了类地图体系雏形。其次,从空间映射的数学法则、信息筛选的制图综合以及视觉表达的符号系统三层次比对类地图与地图的区别与联系,认为类地图是广义的地图表达。以空间、形式、内涵三维度构建空间信息立方体,讨论类地图和地图在立方体中的位置及表达倾向。将类地图体系纳入地图制图领域,讨论了类地图为该领域带来的挑战。再次,提出地理空间映射、结构关系映射、空间的非空间映射、属性取代要素映射和网络逻辑的映射五类由真实环境向类地图图示的映射方式。并抽离出各类地图方法的抽象形式和设计共性,认为类地图以减轻视觉识别负担为主要设计思路,具体设计手法包括几何替代、位置重置、同化处理和视觉平衡等。最后,以类地图方法绘制上海及近沪地区的交通、生态和战略协调概况,将类地图方法所绘地图同地图方法所绘地图作比较。从图示形式、符号构成、表达精度、抽象内容、视觉变量和典型应用情景等方面,绘制系列类地图方法与抽象图解图谱。构成了类地图绘制的设计参考,将类地图表示方法推向一般化。

关键词：概念表达示意图空间信息图示抽象与综合空间结构关系专题地图符号设计图谱

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复杂背景下的文本提取技术

复杂背景下的文本提取技术

作者：杨智勇江西师范大学

学位级别：硕士

OCR(Optical Character Recognition，光学文本识别)技术作为基本的模式识别技术，在计算机输入系统、智能交通系统和安防系统等领域都获得了广泛的应用。根据应用领域的不同，可分为通用的OCR技术及复杂背景下的OCR技术两大类，前者主... 详细信息

OCR(Optical Character Recognition，光学文本识别)技术作为基本的模式识别技术，在计算机输入系统、智能交通系统和安防系统等领域都获得了广泛的应用。根据应用领域的不同，可分为通用的OCR技术及复杂背景下的OCR技术两大类，前者主要应用于将文字材料自动识别录入到计算机系统中;后者则应用于复杂的工业环境中，如智能交通系统中的汽车牌照识别、集装箱编号识别、火车车皮编码识别等领域。复杂背景下的OCR技术涉及的图象处理与模式识别技术较通用的OCR技术更为复杂，是文本识别技术的研究前沿之一。本文在结合LPR(License Plate Recognition，车牌识别)技术进行实验的基础上，对复杂背景下的文本提取技术进行了研究，提出了基于PCNN(Pulse-CoupledNeural Networks，脉冲耦合神经网络)的边缘检测新方法;同时提出了基于形态学运算的断裂噪声过滤技术，有效实现文本字符特征的提取。 PCNN由Eckhorn根据猫大脑皮层中的视觉神经元同步脉冲(Synchronous Burst)现象所提出。由于具有一系列良好的特性，PCNN在图象处理、模式识别等领域获得了广泛的应用。本文提出的基于PCNN的边缘检测方法可直接对复杂环境下所采集的灰度图象进行边缘提取，并在此基础上实现对目标文本定位。而在对包含目标文本的图象进行灰度拉伸和阈值分割等预处理以获得有有效的字符特征时，经常会造成目标文本的笔画发生断裂，采用常规的形态学开运算与闭运算对图象进行处理则会产生更严重的笔画断裂甚至缺失。本文利用形态学闭运算的变形对含目标文本的图象进行增强处理，可有效消除文本的断裂噪声。实验结果表明，采用本文提出的技术方法可以有效检测复杂背景下的文本边缘和消除断裂噪声，增强目标文本的字符特征。

关键词：文本提取 PCNN 边缘检测形态学运算

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交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究

交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究

作者：王永明云南师范大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展,我国迅速步入汽车社会,交通安全和通畅成为社会普遍关注的问题。在这种情况下,人们开始投入智能交通系统(ITS)的研究中,智能交通系统(ITS)包括智能基础设施和智能车辆,其核心技术涉及模式识别、图像处理、数字信号... 详细信息

随着经济的快速发展,我国迅速步入汽车社会,交通安全和通畅成为社会普遍关注的问题。在这种情况下,人们开始投入智能交通系统(ITS)的研究中,智能交通系统(ITS)包括智能基础设施和智能车辆,其核心技术涉及模式识别、图像处理、数字信号处理、人工智能、电子技术、信息技术、通信技术和系统工程技术等,是一门综合性学科。道路交通标志识别(RSR)系统是智能车辆的重要组成部分,它在车辆行驶过程中对出现的交通标志信息进行采集和识别,可及时地向驾驶员做出指示或警告,或者直接控制车辆的操作,以保持交通通畅和预防事故的发生。交通标志的自动分割和识别是智能车辆的重要软件支撑,具有重要的理论意义和实用价值。交通标志识别的研究对计算机视觉中的目标静止相机运动(MCOS)类视觉问题的解决起到积极的推动作用。在我国,由于智能车辆的研究起步较晚,因而目前作为成果应用的道路交通标志识别(RSR)系统还没有。但汽车牌照自动识别系统,集装箱型号识别系统,以及类似的一些自动识别系统已经投入使用并产生了较好的效益。可喜的是国内一些研究机构、大专院校也已经开始关注,并且着手研究道路交通标志识别系统(RSR),并且已经有一些初步成果。交通标志的自动分割和识别系统处理的对象是具有复杂背景的交通标志图像,而且存在交通标志的光照、褪色、变形、污损等问题。所以RSR系统的研究中,有若干关键问题需要深入研究。本文的研究主要内容包括:基于颜色的图像分割方法(一级分类法):速度快、效率高的形状分类方法(二级分类法)、基于Laplace核统计分类器的细分方法(三级分类法)。在基于颜色的图像分割的研究中,通过对交通标志色彩特征的研究,提出了不受光照影响的基于HSV模型的交通标志分割方法,H(色度)表示不同的色调;S(饱和度)表示颜色的深浅;V(亮度)表示颜色的明暗程度。该方法对采集到图像受光照影响大、有褪色等情况有较好的适应性。不同类的交通标志有不同的形状,所以其形状信息是交通标志除颜色之外的又一核心信息,在形状分析部分我们提出了一种速度快,效率高的形状分类方法。Laplace核统计分类器是基于Bayes分类模型的非参数分类器,它与其它分类模型的分类器相比有着很大的优势:此模型具有自学习和容易扩展的特点,它对交通标志的旋转、变形、污损、遮挡等现实中可能的情况有较好的适应能力。将之用于交通标志模式的识别是合适的。最后,我们把系统作了实现,其中包括文中所研究的图象分割,形状分类,Laplace核统计分类器的学习和分类等算法。

关键词：智能车辆(IV) 交通标志分割形状分类 Laplace核统计分类器交通标志识别(RSR)

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视频图像中车辆检测的算法研究

视频图像中车辆检测的算法研究

作者：白延飞河北工业大学

学位级别：硕士

随着高性能摄像设备的普及以及计算机和模式识别技术的发展，智能视频监控技术在社会生活的各个方面得到了广泛的应用。在智能监控系统的实现中，从图像中自动检测出其中的车辆是一个关键问题，在军事、智能交通管理、刑侦、安防等领域... 详细信息

随着高性能摄像设备的普及以及计算机和模式识别技术的发展，智能视频监控技术在社会生活的各个方面得到了广泛的应用。在智能监控系统的实现中，从图像中自动检测出其中的车辆是一个关键问题，在军事、智能交通管理、刑侦、安防等领域都具有重要的应用，对于平安城市的建设具有重要的意义。目前，虽然人们对车辆检测已开展了一些研究，但现有的算法还很不成熟，无论在准确性方面还是在计算速度方面都无法满足实际系统的需要。为此，本文利用图象处理和模式识别的方法对车辆检测问题进行了研究。本文完成的主要工作如下：1.研究了静态图像中的车辆检测问题。1)首先以同样大小的只含一辆车的大量图象和同等数量不含车辆的图象作为训练样本，提取图象的特征，用PCA和LDA方法进行降维，再利用AdaBoost, SVM，PLS或RF等方法通过训练建立分类器，对车辆和非车辆图象进行分类。2)对于任意大小的图象，本文采用的方法是：首先对其进行缩小或放大操作，然后，在图象的左上角取和训练样本同样大小的块，通过已建立的分类器判断该块中是否有车，然后，按一定步长在图象中移动该块，逐块进行判断,直至检测出图象中所有车辆的位置或给出图象中无车的信息。其中的创新点是：1）首次将偏线性回归(PLS)应用于车辆的检测中，提出了基于C1特征和偏线性回归的车辆检测方法;2）首次将随机森林应用于车辆检测，提出了基于C1特征和随机森林的车辆检测方法。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的识别率。2.研究了视频图像中车辆检测的问题。其基本步骤是：首先对视频图像进行预处理，然后，用运动目标检测方法提取出运动目标区域，最后，对运动目标区域运用静态车辆检测的算法进行检测。3．基于Matlab R2008b软件平台，开发了一个车辆检测的原型系统，实现了上述各种静态图像检测算法和视频图像检测算法，并通过实例对各种算法进行了验证和比较。

关键词：车辆检测 C1特征支持向量机偏线性回归随机森林运动目标检测

基于多源公共交通大数据的上海市居民出行特征研究

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基于多源公共交通大数据的上海市居民出行特征研究

作者：巫晓玲南京师范大学

学位级别：硕士

城市居民出行影响着城市生活的方方面面,对城市居民出行特征的分析与探索是城市地理学领域研究的热点问题。一方面,形式各异的海量交通数据信息,为全面剖析城市居民出行特征提供数据源。另一方面,新兴时空分析模型能够有效地解决时间、... 详细信息

城市居民出行影响着城市生活的方方面面,对城市居民出行特征的分析与探索是城市地理学领域研究的热点问题。一方面,形式各异的海量交通数据信息,为全面剖析城市居民出行特征提供数据源。另一方面,新兴时空分析模型能够有效地解决时间、空间和属性三者之间的相互作用关系,为揭示城市居民出行活动的时空特征提供手段。目前对于出行特征研究多使用单一类型的交通数据,但居民出行方式具有多样性,单类型数据源无法完整反映出行特征。且传统的出行分析方法多是针对单一维度的基于时间的时间序列分析或基于距离的空间分析,无法满足出行行为是同时具备时空特性的分析需要。同时,对于出行在不同区域间的交互关系研究较少,且多为点到点的模式分析。鉴于此,本文以多源公共交通大数据为基础,以上海市为研究区,通过构建出行时空数据模型、出行热点等级结构模型与区域移动模式识别算法,对城市居民在不同时间节点,即工作日、周末与节假日下的出行特征进行了深入研究。本文的主要研究内容与结论如下:1、基于Hadoop平台的多源交通大数据预处理方法Hadoop平台能够高效且又低成本地对海量数据进行分布式并行计算,本研究使用的交通大数据包括一个月的出租车轨迹数据及轨道交通刷卡数据达523 GB,适用Hadoop平台进行数据处理与分析。对此,本研究提出了基于Hadoop分布式平台对地铁与出租车轨迹进行预处理的方法,及提取出行OD数据集的方法,为后续实验分析奠定基础。2、构建居民出行特征挖掘处理框架居民出行特征主要包括三个方面,时空聚类表现、出行方向分布及交互特征,据此,本研究构建了居民出行特征挖掘的处理框架:首先构建时空立方体模型,对出行轨迹的时空分布进行三维可视化,利用时空热点分析方法,将时间和空间放于统一分析尺度下,定量表达居民出行高值和低值在时空区间内的聚类程度,探讨区域内居民出行时空热点模式;然后构建出行热点等级结构模型,表征出行热点的规模等级关系,利用标准差椭圆判断热点分布方向,探讨出行的空间结构分布规律;最后通过区域移动模式识别算法,识别出行聚集区域与区域间定向移动的模式,并通过构建多个统计指标提取区域间的交互特征。其中,出行热点等级结构模型的构建中,本文提出基于出行密度场的热点探测模型,而在区域间交互特征的挖掘中,主要基于模式覆盖度、区域依赖性及区域交互强度三个指标进行深入剖析。时空立方体模型重点揭示居民出行的时空聚类变化;出行热点等级结构模型强调出行热点规模等级关系及方向分异特征;区域移动模式识别则关注出行热点区域之间的交互特征。研究发现,从以上三个方面进行分析,能够较为全面地挖掘居民出行的时空特征。3、居民出行时空特征挖掘本研究通过对一个完整月的数据进行居民出行时空特征挖掘,发现居民在工作日、周末与节假日表现出三种不同的出行特征。同时,地铁与出租车能够相辅相成共同为居民出行提供方便,通过对不同交通方式出行轨迹的研究,能够得到互补的出行特征,地铁特征遍布范围广,更能体现全局特征,而出租车特征集中,更体现局部特征。(1)出行时空热点模式。地铁工作日的热点模式能够揭示通勤对象的不同通勤时间分布,识别大致的工作区及住宅区,周末与节假日的热点模式,能够识别商圈、交通枢纽。而出租车不同时间节点下出行时空热点模式大致相同,并识别出上海市四个城市副中心。(2)出行热点规模等级关系及方向分异特征。地铁不同等级的出行热点在不同时间节点表现出明显的模式分组特征。从方向分布来看,地铁出行热点反映了上海市发展大方向为东北—西南方,且逐渐往西与西南方发展,而出租车热点空间分布固定更能反映当前城市最繁华的区域及交通枢纽的位置。(3)出行区域移动模式。工作日体现通勤行为的移动模式,分布在中心城区与浦东新区,固定的通勤行为使其可快速识别住宅区与工作区的空间分布情况;周末出行模式类别更加多样,包括通勤、体育、休闲娱乐,但通勤模式的交互强度较工作日弱;节假日显著移动模式均分布在上海市四周边缘区域,体现的是出游,且模式中包含八个单站点区域,说明假日居民出行的目的性更加明确。同时,由区域移动模式的指标统计表明,工作日居民出行区域更多样。不同时间节点移动模式的区域交互强度趋于稳定下降,交互强度从强到弱依次为,工作日>周末>节假日。

关键词：多源交通大数据居民出行时空立方体模型热点探测区域移动模式

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红外条件下驾驶员疲劳检测研究

红外条件下驾驶员疲劳检测研究

作者：魏秀金浙江理工大学

学位级别：硕士

目前,在频繁发生的交通事故中,驾驶疲劳已成为引发交通事故的重要因素之一。因此,如何有效地检测和预防驾驶疲劳,对于减少交通事故发生,有着十分重要的现实意义。在当前的疲劳驾驶检测技术领域,随着科技的不断进步,计算机视觉、图... 详细信息

目前,在频繁发生的交通事故中,驾驶疲劳已成为引发交通事故的重要因素之一。因此,如何有效地检测和预防驾驶疲劳,对于减少交通事故发生,有着十分重要的现实意义。在当前的疲劳驾驶检测技术领域,随着科技的不断进步,计算机视觉、图像处理和模式识别技术得到了进一步的发展和完善。基于驾驶员脸部特征的非接触式疲劳检测算法的研究和疲劳预警系统的开发已经成为了主流之一。本文在研究前人工作的基础上,认为夜间是驾驶员疲劳的多发阶段。因此,本文使用了特殊的红外光源拍摄驾驶员正面面部图象,并根据红外图象所具有的特点提出了一套有效的驾驶员疲劳检测方法,整个方法分为四个过程:人脸的检测,人脸的跟踪,人眼（瞳孔）的定位和驾驶员疲劳状态识别。本文具体的研究内容如下: 第一章介绍了驾驶疲劳检测的应用背景以及国内外研究的现状。阐述了疲劳检测研究的意义,以及论文研究的内容。第二章提出了红外条件下基于Adaboost人脸检测方法。首先对当前的人脸检测算法进行分类比较,其次介绍了红外光谱及红外图像的特点。最后,通过AdaBoost目标检测算法对人脸进行定位,该方法检测效率高,效果好。第三章提出了改进的Mean-shift人脸跟踪算法。针对Mean-shift算法在被跟踪目标发生快速移动时容易跟踪失败的缺点,改进了Mean-shift算法。当目标发生快速移动时,采用SSD（Sum of Square Difference）算法进行全局搜索。以实际驾驶员人脸检测与跟踪实验为例进行了大量实验,实验结果表明,本文提出的跟踪方法比Mean-shift算法的速度快、准确度高。第四章提出了红外条件下的的人眼检测和虹膜定位方法。（1）基于约束条件的人眼检测:首先利用极小值区域进行眼睛的粗定位,然后使用自然约束条件对上述粗定位的眼睛进行筛选,最后对眼睛进行精确定位;（2）基于Harris的虹膜定位:首先通过二维最大熵阈值分割方法对眼睛进行阈值分割,然后通过Canny边缘检测的方法提取瞳孔的边缘,运用Hough变换方法获得瞳孔的位置,最后通过Harris角点检测的方法寻找普尔钦斑点继而确定虹膜的位置。第五章提出了红外条件下的驾驶员疲劳检测方法。在驾驶员眼睛精确定位以及虹膜（普尔钦斑点）精确定位的基础上,分别通过基于PERCLOS测量方法以及基于普尔钦光斑的驾驶员疲劳检测方法对驾驶员疲劳状态进行检测,最后根据驾驶员的眨眼频率及PERCLOS方法对驾驶员的疲劳程度做了一些判断。实验结果表明,效果较好。第六章总结与展望。对本文主要研究内容做了总结,同时也指出了实验中的不足及现存的一些问题。最后,对今后的研究做了展望。

关键词：人脸检测改进的Mean-shift算法人眼定位 PERCLOS 疲劳检测

基于HSV空间和梯度形态学的车牌定位方法的研究

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基于HSV空间和梯度形态学的车牌定位方法的研究

作者：袁庭启重庆理工大学

学位级别：硕士

车牌自动识别系统是近年来发展起来的基于图象处理和模式识别的智能交通管理系统。她是智能交通系统的关键技术,在信息采集、车辆管理和自动收费等方面都有着非常广阔的应用前景。基于图象处理的车牌自动识别系统由于设备简单,易于维护... 详细信息

车牌自动识别系统是近年来发展起来的基于图象处理和模式识别的智能交通管理系统。她是智能交通系统的关键技术,在信息采集、车辆管理和自动收费等方面都有着非常广阔的应用前景。基于图象处理的车牌自动识别系统由于设备简单,易于维护加上实际应用广泛,它仍是目前研究的重点。车牌自动识别系统包括三个方面:车牌定位,字符分割和字符识别。车牌定位是其研究的重点和难点,它关系到整个车牌识别的正确率。本文提出了一种基于HSV空间和梯度形态学的车牌定位方法,相对于传统的车牌定位方法,它的主要优点在于利用HSV空间过滤了大量的无用信息,易于准确的定位车牌区域。本文主要对车辆牌照识别系统中的车牌定位进行研究。在讨论了国内外研究现状的基础上,本文主要完成了以下两个方面的工作:第一,提出了一个行之有效的车牌图像预处理方法。在灰度化之后利用彩色边缘算子Color Prewitt提取了图像的水平边缘,然后利用全局阈值法对梯度图像进行了二值化,最后对二值梯度图像进行了形态学水平膨胀。通过上述操作,车牌前景和背景得到很好的突出。第二,在车牌定位阶段,本文提出了基于连通区域水平聚类的车牌粗定位方法。该方法利用梯度图像中车牌字符的水平相关特征,实验中得到了很高的车牌召回率。最后本文在HSV空间中利用车牌的梯度形态学特征完成了车牌的精确定位,得到了满意的结果。实验表明:本文提出的车牌定位算法对于背景和光照的限制较少,牌照区域的定位准确、快速,能够满足实际应用的需要。

关键词：车牌自动识别系统车牌定位 HSV空间梯度形态学

基于视频图像的车辆违章行为检测识别技术研究

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基于视频图像的车辆违章行为检测识别技术研究

作者：冯荣达沈阳理工大学

学位级别：硕士

由于城市人口的不断增加,机动车需求量呈上升趋势增长,因车辆的普及随之带来了一系列的交通问题,最为明显的就是交通事故的逐年增多。而造成交通事故发生的最主要原因就是车辆驾驶者不遵守交通规则,不能够保证安全驾驶。为了更好管理和... 详细信息

由于城市人口的不断增加,机动车需求量呈上升趋势增长,因车辆的普及随之带来了一系列的交通问题,最为明显的就是交通事故的逐年增多。而造成交通事故发生的最主要原因就是车辆驾驶者不遵守交通规则,不能够保证安全驾驶。为了更好管理和规划道路上的车辆,智能交通系统的开发被国内外政府及相关研究机构广泛关注,车辆违章行为检测技术作为智能交通系统中不可或缺的一部分,具有重要的研究价值。随着图像处理、模式识别等技术手段的快速发展,基于视频分析的多种智能控制系统方面的研究也越来越多。本文首先对图象预处理的相关知识进行了研究,详细介绍了图像灰度、图像滤波、边缘提取、膨胀腐蚀、空洞填充等算法。在运动目标检测过程中,首先介绍了一些常用的运动目标检测算法,并分析了这些算法的优缺点,详细介绍了Vibe算法的原理和实验过程。在传统的Vibe算法基础之上进行了改进,在Vibe算法的背景建模阶段使用扩大样本邻域范围进行选取的方法;使用动态背景度量的方法,自适应调整Vibe算法的阈值,使其能够适应动态背景下对检测结果造成的影响;使用基于边缘信息的阴影去除方法,消除阴影对检测结果的干扰。经过与传统Vibe算法的实验结果对比,改进的Vibe算法在复杂的环境中能较好的完成对运动目标进行检测。之后使用多特征级联分类器分类器通过提取车辆的HOG特征和Haar-like特征对车辆进行识别,根据实验数据,可以得出该算法在车辆识别准确率上达到了预期效果。最后对运动车辆的违章行为进行检测和识别,具体研究了车辆违章压线和车辆违章停车这两种车辆违章行为,实验表明,本文采用的算法实用可行,达到了预期的设计要求。

关键词：智能交通目标检测 Vibe算法违章识别

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基于移动区域的快速车型识别

基于移动区域的快速车型识别

作者：郭娟娟中国海洋大学

学位级别：硕士

随着经济的发展,机动车数量的增加,交通事故逐渐增多,交通管理、公路收费的工作量和工作难度也日益加大。智能交通系统(ITS, Intelligent Transportation System)逐渐发展起来,而车型自动识别是智能交通系统中的重要组成部分,是图像处... 详细信息

随着经济的发展,机动车数量的增加,交通事故逐渐增多,交通管理、公路收费的工作量和工作难度也日益加大。智能交通系统(ITS, Intelligent Transportation System)逐渐发展起来,而车型自动识别是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。同时车型自动识别在公路交通管理和自动收费中都有重要的意义。本文通过分析比较目前常用的车型识别方法,在前人研究的基础上将传统的基于静态图片的目标检测及车型识别方法应用到视频图象中,提出了一种基于移动区域的快速车型识别方法。该方法首先利用自适应背景更新方法检测出运动目标,再将获取的移动目标图像依次进行二值化处理、标签法去噪、基于HSV颜色空间的阴影检测之后进行轮廓提取、车型特征值计算,最后运用模糊理论建立隶属度函数对车辆进行车型识别。本文在获取车辆轮廓的同时进行Freeman链码编码,依据Freeman链码方便地计算车辆轮廓顶部长度、车辆轮廓长度、车高、图象相对矩等特征。另外本文还提出了根据Freeman链码计算车辆轮廓相对矩特征的方法。图象相对矩的引入减少了由于目标车辆移动、旋转、缩放等引起的车型误判,使车辆在图像中的不同位置均可获得较好的识别效果。本文提出的车型识别方法运用模糊理论建立隶属度函数对提取的车型特征数据进行模式识别,该方法能识别常见的轿车、越野车、客车、载货汽车、挂车等车型。实验证明该系统无论时间性能还是识别率都得到了很大提高,其应用前景十分广阔。

关键词：车型识别运动目标检测 Freeman链码相对矩

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背景复杂的机票信息识别技术的研究

背景复杂的机票信息识别技术的研究

作者：李念东电子科技大学

学位级别：硕士

在交通、信息高度发达的今天,一般的航空公司每天也要处理几万张飞机票。而在中国,纸质机票须保存5年以上。飞机票上的信息,如机票号,票价,座位等级等等,必须录入数据库保存,以便日后有需要时,进行查询之用。这就需要大量的人力去完成... 详细信息

在交通、信息高度发达的今天,一般的航空公司每天也要处理几万张飞机票。而在中国,纸质机票须保存5年以上。飞机票上的信息,如机票号,票价,座位等级等等,必须录入数据库保存,以便日后有需要时,进行查询之用。这就需要大量的人力去完成这项录入工作。人工录入不但录入慢,而且错误多,不可靠。因此,开发一个机票信息的自动识别系统,解决航空公司信息自动化问题有重大的实际意义。在先前的研究中,已经开发了一个机票信息自动识别系统。该系统能快速正确地识别出机票号（包括票联号、机票顺序号和校验码）和航空公司号。该系统已经中国上海航空公司使用了两年,处理了近1千万张飞机票。其识别率高达97%。但随着信息自动化的不断深入和发展,票价信息也迫切要求自动识别,以便可以与计费系统等联系,快速准确地统计某些有用信息。在机票中,票价区域的背景模糊,灰度不均,加上不规则的表格等的干扰,使得票价字符的定位与分割难度加大。票价中多种字体的存在,使得同一文字在不同字体下有较大的差别,而某些不同文字在不同的字体下又有相似的特征。这使得识别难度加大,加上票价没有校验位,这对识别引擎的可靠性方面提出了更高的要求。用单一神经网络作为识别引擎存在可靠性不足、识别率不高的缺点,因此,先前开发的识别系统不能套用在票价识别上。为了解决背景模糊、表格线等干扰,本文探索了一系列的图像处理算法,如采用了在灰度级上应用数学形态学的腐蚀膨胀的方法来去除水平线;使用了一种图像填充算法恢复文字图像特征。为了更准确地识别出票价信息,最大程度地避免误识的出现,采用的包括反向传播神经网络和卷积神经网络在内的混合神经网络的方法进行识别。针对某些特殊字符采用的是两种的级识别的模型,成功地解决了票价识别的问题。本文描述了机票识别中,票价识别的具体过程。对在背景复杂、表格线等干扰严重的票据中,文字定位、分割和识别算法都作了详细的介绍,并给出了整套算法的实验结果。

关键词：飞机票模式识别神经网络混合神经网络图像处理