基于人工免疫aiNet模型的车牌定位技术

来源 :鲁东大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:tonyrice
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对传统遗传算法用于车牌定位易于陷入局部最优解的问题,将人工免疫aiNet模型引入到了车牌定位的过程中.首先采用最大类间方差法(OTSU)将采集到的车牌彩色图像转换为灰度图像,然后采用一维滤波器组对灰度图像进行滤波,最后应用人工免疫aiNet模型进行了车牌定位.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果好.
其他文献
利用双差定位方法对盖州青石岭震群2012年2月至2015年8月的地震活动进行了重新定位,并使用CAP方法和P波初动法计算了ML≥4.0地震的震源机制解,之后结合盖州地区的地震地质资料,分析了青石岭震群的发震构造.结果表明:青石岭震群在平面上呈NW向分布,地震活动主要分布在6km×3km的矩形范围内,震源深度为7—10km;较大地震的震源机制解的走向与精定位后地震的优势分布方向一致;综合分析双差定位
通过水热协助离子交换法制备了Bi2WO6@Bi2MoO6,Bi2WO6@BiPO4,Bi2WO6@BiVO4对二氧化钛纳米管阵列(TiO2NTs)进行改性,显著提高了TiO2NTs的光电转换和光催化性能.Bi2WO6@BiPO4/T
对三角剖分特别是对平面单连通区域上的偶三角剖分做了更加细致的分析,得到了一些新的性质,并证明了任意平面偶三角剖分都可以表示成一些星形域的并.