基于adaboost算法的车牌检测

车牌识别技术（LPR）是智能交通（ITS）领域的重要研究课题之一。车牌的自动识别分为车牌检测、字符分割、字符识别三个主要部分。车牌检测是LPR中的关键技术。车牌图像由于受到噪声、车牌倾斜、光照不均、运动模糊等的影响，检测存在着很大的困难。因此，在总结前人检测算法的优点和缺点的基础上，提出了基于adaboost算法的检测算法，其优点是检测率高，检测时间少，适应性特别强。     

车牌定位与字符分割方法研究

介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法,采用自适应阈值,实现了车牌的准确定位。设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。最后采用BP神经网络法来识别各个字符。实验结果表明,该方法能够较为准确的实现车牌识别,具有定位准、鲁棒性好等特点。     

车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法

车牌识别中的预处理包括图像增强，二值化和噪声去除。由于车牌图像摄取的特殊性，使得车牌在图像中通常是倾斜的，而倾斜的车牌是很难被分割和识别的，因此车牌倾斜矫正已成为车牌识别系统中一个必需解决的问题。给出了基于图像特征线的二值化阈值确定和针对车牌图像的倾斜矫正改进算法，对车牌的水平和垂直方向分别采用了不同的矫正方法，实验结果表明此算法是快速有效的。     

基于改进Sobel算子的边缘检测车牌定位方法

车牌定位是自动识别的关键步骤,而在整个车牌定位过程中,边缘检测是其中的一项重要环节和关键技术。文中在分析了目前常用的边缘检测方法后,给出了一种基于Sobel算子的改进边缘检测方法。实验结果证明具有较好的检测效果。     

民用航空器注册号识别的鲁棒性方法研究

为了提高空管自动化水平并降低运行成本,提出一种基于计算机图像处理技术的民用航空器注册号识别方法.首先将全局阈值分割算法与形态学分割算法结合,实现对航空器图像中注册号的精确定位.然后采用主成分分析法解决注册号倾斜校正问题,并分别针对粘连和非粘连情况的注册号字符进行有效切割.最后利用基于特征提取的模板匹配算法,完成对注册号字符的准确识别.在此基础上,基于MATLAB搭建实验测试平台对上述方法进行仿真验证.实验结果表明,方法能够针对不同角度拍摄的航空器图像快速、准确地识别其注册号,单幅图像识别耗时在0.5 s左右.相比于其他方法,在图像拍摄方面要求较低,有效性与鲁棒性较高,计算速度较快,可以满足实时监控的需求.     

彩色车牌图像的多阈值分割方法

彩色图像的颜色是图像分析的重要特征信息,颜色特征的提取是图像分析的重要步骤,但彩色图像为多维空间信息且可能涉及的是多种颜色特征。文章介绍了采用多阈值分割方法,将多种感兴趣的颜色信息转化为灰度图像,在同一个灰度图像中对应多种彩色信息,对各种不同颜色信息方便处理。通过200幅实测车辆图像使用彩色图像的多阈值分割方法进行车牌定位试验,准确率为98%。     

雷达数字信息识别系统的理论研究

对雷达数字信息进行识别,识别率高达98.7%.对于摄取的图像通过选取阈值进行二值化,在第一次分割中从背景中提取数字图像信息,第二次分割采用统计投影直方图方法,把单个数字字符图像分割开,将图像大小规范化,提取轮廓,采用方向线素特征提取,通过欧式距离分类器方法进行识别.引入信度函数,对识别结果进行分析,提高了字符识别率.     

某瞄准吊舱跟踪精度评估技术研究

采用VC 编程语言和数字图像处理技术实现了机载某瞄准吊舱电视/红外系统图像中的瞄准十字线的自动检测,可对图像中叠加的GPS时间进行自动识别,并采用滤波技术对识别出的时间进行滤波。对电视/红外图像跟踪精度测量数据的不确定度分析表明,测量结果的标准差满足测试精度的要求。     

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

基于航空结构件制造特征的CAPP系统的检索算法研究

飞机结构件是机体骨架的重要组成部分,其制造工艺复杂,在CAPP系统中进行目标识别还存在较大困难。对常见的飞机结构件进行分类,从机械制造工艺的角度,归纳出六种制造特征,构建基于航空结构件制造特征的CAPP系统;在VC++6.0环境下,设计符合OPITZ标准的基于制造特征的编码系统,完成对目标零件的特征编码;设计用于目标零件与实体库零件之间进行特征识别的分步检索算法,实现目标零件与实体库零件的制造特征相似性对比。以某机型中含44个槽特征的框类零件为例,通过该算法程序进行特征自动识别,自动识别数为40个,自动识别率达到91%。结果表明:该算法可以在CAPP系统中进行识别,是正确且可行的。     

汽车电子牌照系统设计

利用无线收发技术和计算机控制管理技术，来实现和完成汽车电子牌照的检测与车辆的管理，其特点是自动检查车牌，自动完成各种控制，该系统安装、测试、维修简单，成本低、效益高。     

20T气垫车气控系统设计

对某20T气垫车气控系统进行了设计,对主要元器件进行了计算及选型。该气控系统成功实现了气垫车整车满负载全向运动,满足了用户的使用要求,并为气垫车气控系统的设计及实践积累了经验。     

临近空间高超声速飞行器天文导航系统综述

临近空间是航天与航空业务领域的结合部，具有重要的战略价值。高超声速飞行器是临近空间力量部署的重要载体，已逐渐进入应用部署阶段。临近空间高超声速飞行器的飞行环境和任务条件对导航系统提出了新的更高要求。在总结临近空间高超声速飞行器的导航技术研究进展的基础上，对天文导航技术的应用环境和条件进行了系统的分析和探讨，提出了5个重点研究方向，包括：星图采集效能、光学误差模型、视场观测机理、姿态更新速率、小型化模块化工程化等。研究结果可为临近空间高超声速飞行器天文导航系统的设计提供参考。     

一种基于在线辨识和专家系统的飞行器智能姿态控制方法

针对未来战场形势对攻击型飞行器提出的大包线飞行、大不确定、主动容错控制问题,提出了一种基于在线辨识和专家系统的智能姿态控制方法。该方法通过在线估计飞行器的时域、频域关键参数,驱动专家系统实时计算并调整控制器参数;结合时域、频域辨识结果诊断、定位故障,实现故障隔离、控制策略调整。该方法综合了飞行器结构、气动试验数据和专家知识,通过在线辨识和估计丰富了专家系统推理计算所需信息,促进了专家系统的在线应用,是一种近期可实现的智能控制方法。仿真结果表明,采用该方法,姿态发散概率由无容错控制时的45%降低到容错控制时的0%,姿态控制任务完成率100%。     

高超声速飞行器热防护技术研究进展和趋势分析

热防护技术是决定高超声速飞行器设计成败的关键要素。高超声速飞行器不同部位将承受不同的力、热载荷,需选择不同的热防护方案。以HTV-2、X-37B和NASA的亚轨道运输飞行器为例,系统介绍三类典型高超声速飞行器采用的热防护方案,并揭示了热防护技术的最新进展。未来,材料工艺技术的发展和创新型热防护方案的研发,将进一步提升热防护系统的技术成熟度和适用范围,为各类高超声速飞行器的设计研制提供重要的能力保障。     

基于压缩感知的金属加筋板兰姆波健康监测技术

针对大型复杂板结构安全评价需要，发展了一种基于压缩感知的金属加筋板结构兰姆波健康监测技术。利用压缩感知技术从稀疏阵列得到的少量检测数据中恢复出加筋板结构中兰姆波的频散特性，并提出了一种将余弦相似度和皮尔森相似度相结合的稀疏阵列兰姆波复合成像方法，以实现加筋板结构中大范围缺陷检测和成像。实验结果表明，压缩感知技术可以恢复出金属加筋板中兰姆波的频率-波数关系，提出的兰姆波复合成像方法能够实现金属加筋板中单缺陷和多缺陷的检测及定位。研究工作为复杂板结构损伤检测提供了一种可行的技术方案。