找到2项技术成果数据。
找技术 >一种复杂背景下的车牌定位方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
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本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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成熟度:正在研发
技术类型:发明
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技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
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技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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找技术 >一种复杂背景下的车牌定位方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。
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找技术 >一种复杂背景下的车牌定位方法
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技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
基于时间反转的复杂声场定位拾声传声器阵列设计方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种在复杂声场中定位拾声的传声器阵列设计方法,该方法包括以下步骤:(1)在任意一个水平面内布放传声器阵列,指定预定目标点,测出各个通道的冲激响应:(2)在拾声过程中,对各个通道采集的信号与上述相应的经过时间反转的冲激响应进行卷积后再叠加,得到最终信号。本发明能够在复杂声场中拾取到指定点的声源信号,对同一方向不同距离的信号有区分能力,具有较大的实用价值。