为提高手背静脉血管图像识别的准确性和改善图像采集的灵活性，提出了一种新的手背静脉图像识别算法。
上传时间： 2013-12-31
上传用户：xuanjie
3鲁棒语音识别技术的研究.kdh 鲁棒语音识别技术是语音识别系统从实验室理论走向实际应用的关键性 技术之一，其研究的主要目的是解决训练环境与应用环境之间失配所造成的识 别率下降问题，本文在总结和分析现有多种鲁棒性识别算法的基础上，主要针 对加性噪声的影响，在语音增强、基音提取、端点检测、鲁棒特征参数的选择 等方面进行了深入地研究和探讨。
上传时间： 2013-12-11
上传用户：stewart·
在交通收费和路口监控等车牌识别应用中,纯粹依靠PC机通常难以达到实时性,应用受到了限制, 在将DSP引入到车牌识别应用系统后,此问题可得到较好解决。本DSP系统以TIC6201 DSP处理器为核心,配置 SAA7111A视频解码芯片SAA7111A作为图像输入通道,使用PCI2040实现了DSP以PCI接口方式与PC的通信。 在此系统中,DSP运行识别算法,然后将识别结果通过PCI接口传输给PC供PC进行显示和管理。整个系统计算 分布合理,实时性强,极大提高了实用性
上传时间： 2014-12-07
上传用户：kikye
基于FPGA的机器人视觉系统模块的设计 关键字： 机器人 视觉系统 集成电路 FPGA 一、概述 视觉技术是近几十年来发展的一门新兴技术。机器视觉可以代替人类的视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作，特别是在那些需要重复、迅速的从图象中获取精确信息的场合。尽管在目前硬件和软件技术条件下，机器视觉功能还处于初级水平，但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视，发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究，近年来已经在机器视觉的某些方面获得了突破性的进展，机器视觉在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值。本文根据最新的CMOS图像采集芯片设计了一种通用的视觉系统模块，经过编制不同的图像处理、模式识别算法程序本模块可以应用到足球机器人，无人车辆等各种场合。
标签： FPGA的机器人视觉系统
上传时间： 2015-04-25
上传用户：justgo123
模式识别matlab工具箱,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考价值
上传时间： 2016-12-25
上传用户：wwwnada
GA多目标约束优化案例程序，采用MATLAB
上传时间： 2018-10-26
上传用户：吃素的沙漠狼
光电探测技术是一种根据目标和背景辐射或者反射的光波在波长和强度之间的差异来进行目标探测的一种技术，它包括从紫外光（02-04um）、可见光（04-0.7um）、红外光（1~3μm，3~5μm，8~12μm）等多种波段的光信号探测。本文通过对低小慢目标的红外特性进行分析，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法。低小慢飞行器因为其成本低廉和获取容易，极易形成黑飞，近年来随着低小慢目标威胁态势的增加，国内外关于低小慢目标的管控需求日益增长。但是因为低小慢目标本身种类、制作材料多样，且很多没有强热源，导致其在红外图像上与周围环境成像特征类似，常用的红外弱小目标探测算法无法充分抑制背景，探测效果较差。当前对于低小慢日标的探测以雷达探测为主，红外探测算法较少，但国内外很多研究机构都已在陆续开展红外低小慢目标探测方面的研究。本文主要对以下四点内容进行了研究总结。（1）本文首先以无人机为例对低小慢目标的红外成像特性进行分析，通过分析低小慢日标与传统红外弱小目标在红外特征差异，总结说明了低小慢目标在红外图像上更难与背景区分，同时具有复杂多变的运动轨迹（2）对红外低小慢目标增强进行了研究，通过对奇异值分解（SVD）后的奇异值矩阵设计非线性变换函数，使重构后图像中目标所在的高频部分的对比度得到增强从而使目标和背景之间的区别更加明显，达到了增强目标的目的。（3）针对 Robinson guard滤波器对极值敏感的问题，对原有的计算方式进行了改进，改进后的 Robinson Guard滤波器可以更有效的区分前景和背景，对于背景的抑制更加充分。（4）在上述研究的基础上，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法，该算法首先使用本文所用的目标增强方法对目标进行增强，然后使用改进后的 RobinsonGuard滤波器进行背景抑制，最后使用基于局部对比度（LC）的自适应阈值分割方法来提取目标使用真实拍摄的红外低小慢目标序列图像对本文方法进行仿真分析，实验结果表明本文方法具有很好的背景抑制效果，可以有效的实现低小慢目标的探测
标签： 光电探测
上传时间： 2022-03-14
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本视觉颜色识别算法采用了，深度学习视觉检测算法，可以对颜色非常接近的颜色进行识别分析，同时也可以配合，epson，fanuc 安川 yamaha 机械手 进行分类筛选 ，抓取资源较大，放在网盘中，附件中提供了链接和提取码。
上传时间： 2022-06-03
上传用户：qdxqdxqdxqdx
本系统集成了OCR文字识别算法，采用自学习原理，可以学习多种光照情况下的文字，并且可以自己建立数据库，用数据的存取保存。资源较大，放在网盘中，附件中提供了链接和提取码。
上传时间： 2022-06-03
上传用户：wangshoupeng199
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
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