基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

基于Maxwell2D和Simplorer的永磁同步电机退磁模型设计

永磁体退磁故障是永磁电机的常见故障,对电机退磁故障进行早期检测和诊断可以有效防止灾难发生,具有重大意义。建立不均匀退磁故障状态下的Maxwell2D电机模型,利用仿真软件Maxwell2D与Simplorer构建永磁同步电机联合仿真系统,分别对电机的正常状态模型与退磁故障模型进行仿真,并对相电流信号进行分析。利用EMD-LSSVM变换建立的故障诊断模型对不同程度的退磁故障进行诊断。仿真结果表明:该模型可以精确地识别出微弱的退磁故障,验证了联合仿真退磁模型的正确性。     

基于视频监控的人的异常行为系统设计

"视频监控"是一种可实现夜间检测的视频监控系统,普遍用于沿街商铺、仓库、郊区独户别墅以及小区等场所。传统的视频监控对摄像头的要求较高,并且需要多人值守,对人力、财力的要求较高。针对传统视频监控存在的不足,设计了一种智能检测系统,能实现对非法入侵、物品盗移等异常状况的实时检测和及时报警,还针对夜间图像的特点设计增强算法,使普通摄像头可实现夜间监控,大大降低了视频监控的应用成本并提高了监控效率。     

改进重构的自适应权重Retinex图像增强算法

为了消除低照度彩色图像处理中存在颜色失真、"光晕伪影"等现象,提出改进重构的自适应权重Retinex低照度彩色图像增强算法。在HSI颜色空间中,对饱和度采用线性拉伸处理,利用改进重构的自适应权重引导滤波多尺度Retinex算法获取反射分量,再对反射分量进行Gamma校正来得到最终的亮度分量,最后对图像进行颜色恢复实现最终的低照度彩色图像增强。实验结果表明,该算法具有增强效果好,实时性高,丰富的图像细节和避免颜色失真的优点。     

基于前景判别超像素分割的目标检测跟踪算法

为改进由目标尺度变化和遮挡情况引起检测不准确的问题。提出在贝叶斯概率下,结合强分类器与超像素分割跟踪方法。利用HOG特征进行AdaBoost目标前景判别,确定搜素区域;在训练阶段,采用SLIC分割与MeanShift聚类形成超像素,计算置信值构造判别外观模型;在跟踪阶段,结合超像素特征池,生成模板直方图与置信图,候选样本采样,生成候选样本置信值,建立生成型外观模型;结合观测模型与运动模型,计算最大后验估计,确定跟踪目标。实验表明,前景判别超像素跟踪算法,能有效地解决目标尺寸变化和遮挡问题。