【摘 要】
：
针对集装箱编号图像存在光照不均、背景复杂、模糊、污损、断裂等问题,本文提出,先采用基于深度学习的目标检测算法(YOLOv4)来实现集装箱编号区域定位,接着对定位后的集装箱编号图像进行预处理,采用连通域分割法分割字符,然后把一个个的字符送入模板匹配算法中进行字符识别。通过理论分析以及实验证明了本文方法的有效性,识别准确率相比其他方法明显提高。
【机 构】
：
东华大学 计算机科学与技术学院,上海201620
论文部分内容阅读
针对集装箱编号图像存在光照不均、背景复杂、模糊、污损、断裂等问题,本文提出,先采用基于深度学习的目标检测算法(YOLOv4)来实现集装箱编号区域定位,接着对定位后的集装箱编号图像进行预处理,采用连通域分割法分割字符,然后把一个个的字符送入模板匹配算法中进行字符识别。通过理论分析以及实验证明了本文方法的有效性,识别准确率相比其他方法明显提高。
其他文献
以无人机为平台的桥梁巡检方案能够减少人工、避免安全隐患、提高效率,为了解决该系统中图像拼接实时性和拼接质量之间的矛盾,本文提出一种基于多特征优选的图像拼接算法,并设计开发出了一套基于无人机桥梁巡检的图像采集拼接子系统,先利用简单特征对图像流进行快筛,然后利用复杂特征来保持准确率,并提高系统的鲁棒性,最后通过性能指标对图像拼接质量进行调节。在实验中,针对处理速度、准确率和鲁棒性等各方面因素,本文算法
行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,已被广泛应用于视频监控、人群分析、人机交互、虚拟现实等领域。而时空建模是视频行为识别的一个重要部分,有效地进行时空建模可以极大地提高行为识别的精度。现有的先进算法采用3D CNN学习强大的时空表示,但在计算上是复杂的,这也使得相关部署昂贵;此外,改进的具有时间迁移操作的2D CNN算法也被用来进行时空建模,这种算法通过沿时间维度移动一部分特征通道用以进行
基于learning-to-rank技术构建频谱错误定位模型,从而实现高效的程序错误定位是当前的研究热点.然而,针对不同的程序和错误类型,如何生成有效的程序频谱特征集来训练错误定位模型,成为了极具挑战的问题.针对该问题,应用mRMR算法生成程序频谱特征集,提出一种learning-to-rank的错误定位新方法.该方法应用基因编程自动生成备选可疑度公式集,并利用mRMR算法从中选取一组公式子集,该子集中的可疑度公式具有与程序错误高相关且彼此之间低相关的特性.利用此可疑度公式子集结合程序频谱计算特征值输入机
针对复杂田间环境下杂草形态相似对深度学习模型识别效果的影响,本文以玉米及其主要伴生杂草作为研究对象,提出一种基于双线性卷积神经网络的细粒度杂草识别方法,用于提升作物与杂草识别的准确率。首先,研究对比了常见通用图像分类模型在杂草识别上的表现,选用识别效果较好的VGGNet-19和ResNet-50作为双线性网络的主干结构,以获取更有效的杂草特征,并采用迁移学习的方式训练网络。实验结果表明,该方法在数
由于背景复杂和人体容易被遮挡等情况的发生,导致人体骨架关键点的定位精度不高。针对这一问题,本文提出一种基于改进级联金字塔网络的人体骨架提取算法。该算法将注意力模块加入到级联金字塔特征提取网络的每一个残差块之后,根据特征图的不同部分和不同特征图的重要性程度分配不同的权重。同时将原来级联金字塔网络的2次上采样操作改为一次,以减少上采样过程中产生的冗余背景特征。实验结果表明:该算法可以较好地改善原CPN
针对现有去雾算法在天空区域易失真和复原图像整体偏暗的问题,提出一种结合天空区域分割的图像去雾算法。该算法首先利用图像局部香农熵将原图像分割为天空区域与非天空区域;然后对相应的透射率分别进行求取,并利用快速引导滤波对最终的透射率进行细化处理,再采用四叉树搜索算法求取大气光值,最后利用暗原色先验模型恢复出无雾图像;另外对于整体偏暗的复原图像,则利用改进的局部对比度保留的非线性增强方法进行亮度调整。实验
校园安全接送作为一个严肃的社会问题,需要及时发现不明身份人员混入校园等隐患,而市场上大多数的校园人脸识别系统,基本上都需要专用的硬件设备,且只支持单人逐个检测,这无疑提高了推广的成本。针对以上问题,本文提出了使用普通摄像头的支持多人的人脸识别系统。首先采用YOLOv3算法训练人脸数据集,利用K-Means++算法改进先验框中心位置的预测,提高边界框的准确性,得到人脸检测器,对视频中的行人进行人脸检
嵌套Logit模型可以用来描述人们的选择行为,以上海市通勤出行为例,就居民通勤方式和出行路径的选择在做该模型的应用研究,通过建立Nested Logit模型的选择树,确定虚拟层选择方案集合为自驾和P&R(Park&Ride)换乘,底层方案选择层集合为路径1、路径2和路径3.运用Stata15.0软件对各个参数进行标定,结果显示P&R使用频率越高的和使用过P&R的人群,更愿意使用P&R的方式出行,开车频率越高,学历越高,收入越高的人群更倾向于选择自驾出行.在自驾出行的线路中,女性驾驶员更偏向选择地面道路行驶
针对城市道路上轻型车的行驶工况问题,分析福建省莆田市某实际道路采集的行驶数据和道路交通运行特征,对实采数据进行清洗并划分成运动学片段,根据车辆运行机制和运动学片段统计分布特点,采用PCA方法对特征参数进行降维处理,设计改进的PSO-K-means算法构建车辆行驶工况,并从10个主要特征参数角度与实际工况进行对比,结果表明所构建工况能够准确反映车辆在实际道路上的行驶特征,说明使用改进PSO-K-means算法构建轻型车行驶工况的合理性和有效性.