作者:程华烨; 叶建东; 占志丹 期刊:《中国计量》 2019年第11期
目前在建筑行业中,混凝土配料秤的测量准确度需要定期进行检验。由于配料秤载荷装置和控制仪表一般相距较远,数据校准难度较大。本文研究构建一个局域WiFi网络,由摄像头将监控室的仪表显示结果通过网络传输到配料秤端,通过基于KNN分类算法的数字图像识别技术,提取出数字结果,从而方便操作人员进行配料秤检定。本系统在多家混凝土生产企业现场运行,效果良好。
作者:王冉; 孟磊 期刊:《汽车实用技术》 2019年第22期
随着网络化、智能化的迅速发展,人工智能技术也逐渐渗透到各个领域。文章重点介绍应用python编程进行图片的处理、视频的处理,并进一步研究数字识别技术在图形图像处理方面的应用。
作者:魏衡华; 彭飞 期刊:《信息技术与网络安全》 2012年第18期
BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。
在介绍图显识别步骤的基础上,分别阐述了前期处理中的大津法二值化以及目标标记法的应用,并举例说明了基于穿线法的数字识别方法的基本原理及应用。
作者:原玉磊; 蒋理兴; 钦桂勤 期刊:《海洋测绘》 2009年第01期
提出了一种基于字符特征的数字字符识别算法,对识别过程和算法实现进行了详细介绍。该算法避免了细化、轮廓提取和模板匹配等复杂的计算,具有计算简便、实现简单的优点。
数字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题,同时在图像识别,机器学习等方面也有铺垫作用。该文主要通过卷积神经网络(CNN)方法实现手写数字的识别。先设计网络模型,再用MNIST数据集训练,并测试网络模型的识别准确率,接着对手写数字进行图像的预处理,输入到模型中,验证正确程度。
作者:任东红; 林鹏; 袁清萍 期刊:《现代职业教育》 2018年第14期
离散Hopfield神经网络具有联想记忆功能,可以较好地应用在模式识别问题中,因此针对常见的数字识别问题,建立Hopfield神经网络识别模型。模型输出的稳定点为0-9个10*10的数字矩阵,通过向模型输入带有随机噪声的数字对模型进行测试,测试结果显示,模型能够准确识别带有一定随机噪声的数字,具有一定的应用性。
作者:张伟; 丁杰雄 期刊:《计量技术》 2004年第02期
简述钟罩式气体流量检定装置工作现状,提出一种使用微机控制的钟罩式气体流量检定系统,实现检表过程的自动化,建立网络数据库系统,后期调阅实现按条件检索.
作者:翟鸿儒; 李娟; 邱木芸; 姚祥祥; 黄晶 期刊:《运城学院学报》 2018年第06期
Hopfield神经网络是一种循环神经网络,结合了存储系统和二元系统,保证向局部极小值收敛。设计符号数字点阵,加入随机噪声,构建Hopfield神经网络应用于符号数字识别。实验证明:虽然符号数字中有一定的干扰噪音,Hopfield神经网络联想记忆的功能仍然能够比较准确的识别,抗干扰能力较强。
作者:郑维; 吕书龙; 林颖 期刊:《闽江学院学报》 2018年第02期
在灰度图像的二值化过程中最关键的是找到合适的分割阈值.基于统计方法的OTSU算法通常能够得到较好的分割阈值,但在前景和背景区分度不明显的图像中,该方法得到的分割阈值会导致图像信息的大量损失,严重影响了二值化效果.文章根据实验对象学号图像的特点,构建距离和指标SD,给出确定分割阈值的一种算法,并通过图像的数字识别效果对OTSU和SD算法进行比较.实验结果表明距离和指标SD对于区分度不明显的图像的二值化效果较好.
作者:吴志勇; 郭红丽; 张宗德 期刊:《水利水电科技进展》 2004年第03期
通过对由AutoCAD转换成的MapInfo地形图高程数据的分析,建立了数字识别模型,并应用MapInfo的二次开发语言MapBasic编程实现高程数据的自动提取,同时将高程数据以文本的形式输出,为河道水力数值模拟提供可直接使用的数据.该方法已在许多科研和生产项目中得到了成功的应用.
作者:王海涛; 董楠; 赵钦君; 张勤; 王滨 期刊:《衡器》 2018年第11期
为了减轻衡器检测过程中检测人员的工作量,提高检测质量,本文提出了一种基于液晶屏的数据识别采集方法,该方法首先读入衡器上含有液晶屏数字的图像,在手动标注出数字区域的基础上,通过中值滤波、二值化、形态学闭运算、数字分割、数字图像归一化等处理,得到待识别的单个数字图像,然后提取数字图像的水平方向和垂直方向的直方图作为特征,最后用K最近邻算法识别出各个数字。实验结果表明,该方法能够正确识别出衡器液晶屏中的数字。
作者:聂开俊; 赵转萍 期刊:《光学仪器》 2004年第06期
介绍光学分度头读数屏数字识别的一种简单方法.介绍了通过构造参考模板消除测量过程中的静态背景、采用投影法进行数字定位及分割的方法,继而提出了基于端点特征的数字识别方法,给出了具体识别过程,最后指出该方法可能出现的异常情况及其解决途径.
讨论了点阵输入神经网络的手写体识别问题,在建立了互补的基本网络基础上,提出了组合网络结构。实验表明,组合网络能进一步提高识别率。
作者:郝学智; 张爱梅; 姚鹏威; 黄晓; 吴国栋 期刊:《计算机与数字工程》 2019年第09期
提出了一种基于字符特征的数字字符定位识别算法,提出一个新的概念:区分向量,并对识别过程和算法实现进行了详细介绍。该算法避免了细化、轮廓提取、字符切割、模板匹配和分类器训练等复杂的计算,也避免了同一或者不同图片中数字字符大小不一致的干扰,具有计算简便、实现简单、效率高、鲁棒性好的优点。
作者:周心悦; 卢柃岐; 钱红艳; 李军 期刊:《科学技术与工程》 2018年第13期
影片素材拍摄完成后,需要根据拍摄进度将每个场景的待用镜头按照剧情顺序重新排列,以便为后续的精细剪接做准备。由于每个镜头的拍摄是从场记板开始;且场记板记录了当前镜头的顺序信息,因此提出一种基于场记板上数字识别的自动顺片技术;该技术首先利用基于场记板信息的两级直方图突变镜头检测算法对视频序列进行镜头分割,在每个镜头中找到含场记板的帧;并从中分割出场记板区域。然后采用霍夫变换几何检测方法,从场记板区域中定位出...
作者:卞家家; 程维明; 李扬; 宫成文 期刊:《化工自动化及仪表》 2019年第01期
为满足数显倾角仪自动化校准的需求,研发了基于角度编码器的数显倾角仪自动校准系统。自动校准系统采用高精度的角度编码器作为参考基准,通过控制系统控制步进电机带动传动轴,使装夹在夹具上的数显倾角仪转动,由CCD相机识别数显倾角仪的示数。设计机械装置平台,实现调平功能和对不同的数显倾角仪的校准。设计的软件控制系统可实现对步进电机转动角度的控制、角度编码器角度信号的读取以及通过CCD相机进行数字识别等功能。
概括了目前数字字符识别中常用的切分方法,并对于影响手写数字识别精确性的切分这一关键步骤,提出了一种新颖的解决思路,使得可以适用于各种不同的书写方式和习惯,解决了目前绝大多数识别系统不能解决的问题,极大地拓宽了手写数字字符识别的应用范围;且该方法同样适用于其他字符的切分识别中.
作者:黄睿; 陆许明; 邬依林 期刊:《电子技术应用》 2018年第10期
手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构,再对手写体数据集MNIST的60000个样本进行深度学习,然后进行10000个样本的测试对比,最后移植最优模型到Android平台进行应用。实测数据验证,相对于传统的Softmax模型,基于TensorFlo...
kNN算法是有监督机器学习分类算法中的一种,具有简单、易理解、易实现的优点,本文基于kNN算法实现了一种中文手写数字识别算法,并通过实验对所实现的算法进行了准确性验证。实验表明,所提出的算法在给定的实验数据中,能够达到98%的准确率。