一种基于多算法融合的车牌识别方法及系统

    公开(公告)号:CN117496624A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311555239.0

    申请日:2023-11-21

    Applicant: 蚌埠学院

    Abstract: 本发明公开了一种基于多算法融合的车牌识别方法及系统,采集地库入口区域停留车辆的图像数据、车辆特征数据,通过区域划分模块将该地库入口区域划分为识别区和等待区,分析所述车辆特征数据后生成车型评估指标CXPg,并基于车型评估指标CXPg针对识别区、等待区内的汽车、两轮车进行动态跟踪标记,判断识别区、等待区内的汽车、两轮车的进入情况,通过防误识别算法系统判断生成跟车评估指标GCPg,通过所述跟车评估指标GCPg确定对道闸放行单元的开闭控制以及是否启动外置跟车警告单元,使其能够将车牌识别算法与防误识别算法进行融合,避免汽车与两轮车由于混合进出导致地库入口堵塞现象的发生。

    一种机动车牌号的识别方法和装置

    公开(公告)号:CN116863454A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310169984.5

    申请日:2023-02-27

    Applicant: 蚌埠学院

    Abstract: 本发明提供一种机动车牌号的识别方法和装置,包括:获取待识别车牌图像a,作为首部识别;对首部识别的待识别车牌图像a中的车牌面积进行计算;根据车牌面积进行计算结果,若符合预设值则进行字符识别,若不符合预设值则停止字符识别,并通知管理端;根据先验信息以及待识别车牌图像a区域内字符被遮挡率与阈值的关系,确定所述字符的最终识别结果a。本发明,将遮挡的部分采用单独提取,然后计算被遮挡率。通过对比被遮挡率与阈值的关系,可以解决车牌识别过程中因车牌字符被遮挡时,所造成的识别准确度降低和识别响应延缓的问题。将车牌无遮挡的字符剃除与有遮挡的字符分开识别,不仅提高了识别的准确度和效率,也降低了识别难度。

    基于智能图像处理的车牌遮挡检测系统

    公开(公告)号:CN117636320A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311610942.7

    申请日:2023-11-29

    Applicant: 蚌埠学院

    Abstract: 本发明公开了基于智能图像处理的车牌遮挡检测系统,涉及智能交通监控技术领域,包括车速检测模块、光线检测模块、图像采集模块、图像处理模块、车牌检测模块,信号警报模块,通过获取到目标车辆的行驶速度,并将其与采集距离进行计算,得到采集间隔时间,并根据采集间隔时间对目标车辆进行图像捕捉,得到处理图像,之后将处理图像的采集间隔时间与行驶速度相乘,得到瞬时距离,同时将瞬时距离与设备信息进行结合计算,得到采集角度,并将处理图像与采集角度进行结合处理,得到识别图像,之后对识别图像的车牌区域进行检测,得到预警信号,使车辆在高速行驶的过程中也能获取到清晰图像,提高了对车牌遮挡检测时的准确率。

    一种基于CMOS的无电感低噪声放大器及其调节方法

    公开(公告)号:CN114598270A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210310890.0

    申请日:2022-03-28

    Applicant: 蚌埠学院

    Inventor: 杨艳 陈燕 李瑜庆

    Abstract: 本发明提供一种基于CMOS的无电感低噪声放大器及其调节方法,包括电压源VS、构成共栅共源电路的MOS管M1、M2、负反馈电阻RB和负载电阻R1、R2,本发明采用共源极的MOS管,输入信号可以被反相施加到共栅端口,以实现共栅的跨导,从而利用简单的拓扑结构,使得所设计的无电感低噪声放大器能够在更短的时间内完成采用复杂结构设计电路的功能,结构越简单、新颖,让电路性能更可靠和易于实现,而且采用电阻负反馈结构,更容易通过控制低噪放大器中的主要变量,从而达到更精确、更优化的结果,只要适当调整负载电阻的大小,就可在整个设计频带范围内获得较高的增益和较低的噪声系数,采用电流复用技术,可以提高增益和拓宽频带,降低功耗。

    基于多源数据融合的机器视觉遥感图像场景分类方法

    公开(公告)号:CN117911762A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410027969.1

    申请日:2024-01-09

    Applicant: 蚌埠学院

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的机器视觉遥感图像场景分类方法,涉及遥感图像场景分类技术领域。所述方法包括以下步骤:首先,本发明对目标域遥感图像数据集合进行预处理,得到处理后的预分类图像数据集合。接着,采用源域的数据训练深度学习模型,提取相关特征,并通过交叉熵损失函数对训练模型中神经元权重进行更新。随后,调整训练模型的权重和结构,从而对训练模型结构进行优化。通过分布差异度量源域和目标域,再根据量化的分布差异对预分类图像数据集合进行数据拟合分析,生成训练模型融合指数,最后,通过与融合评估阈值进行对比,确定训练模型的训练状态,从而能尽快将模型投入使用,以保证遥感图像场景分类的准确性和使用效率。

    一种用于视觉追踪系统的头部姿态采集装置

    公开(公告)号:CN218066523U

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202221208646.5

    申请日:2022-05-18

    Applicant: 蚌埠学院

    Abstract: 本实用新型提供一种用于视觉追踪系统的头部姿态采集装置,包括头盔,所述头盔的前部安装有VR眼镜本体,所述头盔的顶部中心处开设有安装槽,所述安装槽的内部通过定位组件固定有云台,所述云台上安装有摄像头,所述头盔的内壁安装有控制盒,所述控制盒的内部一侧安装有陀螺仪,所述陀螺仪的一侧安装有主控电路板,所述主控电路板上安装有微处理器,所述陀螺仪电性连接所述微处理器的输入端,所述云台电性连接所述微处理器的输出端。本实用新型可以控制云台上的摄像头在三维空间的任意旋转,完成物体的追踪,加强视觉的真实感和震撼感;通过四周的卡扣将防护网固定在头盔内壁的卡槽上,避免头部与控制盒或安装槽接触,以提升佩戴舒适度。

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