|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
一种纸币图像识别方法
本发明提出一种纸币图像识别方法，它用训练集中的纸币图像训练分类器，并用所训练的分类器对所获取的待测纸币图像进行币种、面值、面向和版本的识别，具体包括如下步骤：1)对纸币图像进行预处理；2)取纸币图像中的若干个图像块；3)计算每个图像块的图像特征，组成纸币图像的特征向量，作为训练集中图像或待测图像的各图像块的特征向量；4)利用训练集中的图像的各图像块的特征向量训练分类器；5)将待测图像的各图像块的特征向量输入分类器，对该纸币图像进行识别。本发明方法不需要寻找不同纸币间的局部差异性，只需在纸币图像上提取相应的特征后即可进行后续识别。
浙江大学
2021-01-12
基于射频识别卡的车辆交通监控系统
成果与项目的背景及主要用途：智能交通在国民经济可持续发展中的作用已不言而喻。在车辆牌照中嵌入射频识别卡（Radio Frequency Identification，RFID），结合由所有路口和主要路段地下铺设的读卡器、手持终端、监控中心构成车辆交通监控系统，可以实现一个城市（地区）的完整、严密的交通管理，大幅度提高道路交通的效率，并具有以下有突出的效果：
（1）统计该路口的交通流量及其时间、车型分布，为正确引导和调度车辆行驶、道路改造提供依据。
（2）追踪被盗车辆和特定车辆。
（3）跟踪肇事逃逸车辆。
（4）跟踪报废车辆和逃避规费的车辆。
（5）跟踪套牌、伪造（RFID）车牌车辆。
（6）配合车辆传感器、摄像头和专用 PDA，可以准确甄别无合法 RFID 车牌的车辆。
（7）对在路口的车辆交通违章可以实现自动判断、自动记录和自动通知相关人员等功能。
（8）统计车辆运行的种类、时刻与时间等，为社会发展提供宝贵的基本数据。
（9）为各种智能交通子系统提供基础条件。如在此系统的基础上可以建立：
（一）城市道路交通控制与管理系统及其子系统：
(a)静态交通管理及停车诱导系统；
(b)城市道路停车收费管理系统；
(c)公共交通自动监控及通信调度系统；
(d)城市交通一卡通智能支付、结算系统。
（二）城市交通综合管理系统
（三）城市对外交通综合管理系统及其子系统：
(a)不停车收费系统；
(b)出入口交通信息采集系统。
技术原理与工艺流程简介：系统构成如图所示。
技术水平及专利与获奖情况：该机采用了当今最先进的 RFID(射频识别卡)、
微处理器技术和网络技术。已申请国家发明专利：基于射频识别的车辆交通监控系统（专利申请号：200510013229.X）。并正在申请国际专利。
应用前景分析及效益预测：基于 RFID 的车辆交通管理系统具有原始创新性，该系统可望解决车辆交通中多数的管理问题，而且易于实施和低成本，具有重大的社会效益和经济效益。
应用领域： 车辆交通管理。
技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：生产不需特殊条件，但投资需要千万元以上。
合作方式及条件：专利许可（费用＝实施地车辆总数×5 元×年数）。
天津大学
2021-04-11
身份证识别仪普天IDMR02
产品详细介绍 1、安装方便：通过RS232或USB接口与计算机连接，利用USB接口取电，无须外接电源，安全可靠。 2、辨别真伪：利用公安部专用安全模块，有效辨别第二代身份证的真伪，安全、快速、无差错。 3、信息读取：利用我公司自行开发的射频读写模块，读取第二代身份证芯片内存储的各项信息，直接输入电脑，代替烦琐的手工输入，避免输入时的人为差错。 4、应用广泛：该设备支持Win98/2000/XP/NT等操作系统，同时提供SDK软件方便集成商二次开发。通过附加匹配录入器，可支持sco、unix、linux等操作系统。 5、外型美观：外型美观、体积小巧、抗干扰、防尘防震。 产品主要功能 USB口供电，鉴别身份证的真伪，读取身份证的正反面包括头像在内的九项信息，还有查询、导出、黑名单设置功能，支持打印 主要技术参数 1、支持卡型：符合ISO/IEC 14443 TYPE B 标准的非接触卡 2、工作频率：13.56MHz 3、通讯速率：106Kbps 4、校验：循环冗余校验（CRC） 5、感应面积：100*120mm 6、感应距离： 大于50mm 7、传输速率：USB接口 12Mbps RS232接口 9.6-115.2Kbps 8、软件接口：支持VC、VB、DELPHI、PB等 9、电源：计算机供电（USB接口） 10、工作电流：220mA/DC 11、平均无故障工作时间：大于等于30000小时 12、环境温度：存放 -40°C至60°C 工作 0°C至50°C 13、环境湿度：存放 20%至93% 工作 小于90% 14、尺 寸：186*126*36mm 中软高科官网http://www.sfzydq.com/ 和www.kedejin.com 感兴趣者可以联系电话0371-65751602李经理
河南身份证阅读器服务有限公司
2021-08-23
一种随机噪声环境下基于对偶模态方程的动响应分析方法
本发明提出一种随机噪声环境下基于对偶模态方程的动响应分析方法，包括如下步骤：（１）将声固耦合系统中的结构和声腔划分成不同的子系统；（２）计算结构子系统和声腔子系统的模态；（３）计算相邻子系统中模态间的耦合参数；（４）建立耦合系统的对偶模态方程；（５）通过前置处理，获得随机载荷作用下，子系统模态上受到的广义力载荷的互功率谱；（６）计算对偶模态方程，获得所有模态的参与因子的互功率谱；（７）通过模态叠加，计算系统随机声固耦合响应。本发明提供的随机动响应分析方法，是一种基于对偶模态方程的随机噪声环境下动响应分析方法，该方法把系统划分成连续耦合的子系统，并用有限频带内的子系统模态描述系统的随机振动，该方法的分析效率高于传统有限元法。
东南大学
2021-04-11
一种随机来水条件下水库蓄水期径流分级控制发电调度方法
本发明属于水库优化调度领域，公开了一种随机来水情况下的水库蓄水期径流分级控制发电调度方法。首先，将蓄水期入库径流划分为面临时段和余留期长时段两个阶段，分析水库多年历史入库径流数据，统计得到蓄水期各时段当前径流和余留期长时段平均径流间的转移概率矩阵。然后离散蓄水期各时段水库运行水位和入库流量，得到各时段水库水位和入库流量的组合。针对每一种组合，根据转移概率矩阵获得余留期长时段各种随机平均入流值概率，计算得到使当前时段和余留期长时段发电量期望值最大的决策流量值，对蓄水期所有时段计算完毕后组合编制得到径流
华中科技大学
2021-04-14
基于发动机动力传动件强化用 Al-P 晶种合金
Al-Si 合金具有低膨胀系数，良好的耐磨性及铸造性能，在内燃机活塞、缸 体压等发动机动力传动件制造领域广泛应用。过共晶 Al-Si 合金的微观组织中 通常存在五瓣星状、板片状、八面体和其他复杂相貌的初晶 Si，这些分布在该 合金基体中的较粗大初晶 Si，严重割裂了合金基体，在外力作用下，合金中的 Si 相尖端和棱角部位易引起局部应力集中，从而明显降低了合金的力学性能， 尤其是影响其塑性、强度、耐热性和热疲劳性能的提高。与此同时，在过共晶 Al-Si 合金中，初晶 Si 易出现集聚现象，严重降低了合金的各项性能。要改善 过共晶 Al-Si 合金的性能,必须同时对共晶 Si、初晶 Si 进行良好的细化处理，细 化、球化初晶 Si，才能使其得以广泛应用。目前国内外实际生产中通常采取加 磷（P）的方法，亦称磷变质（细化）处理。含磷变质剂主要包括磷盐或赤磷复 合变质剂及含磷中间合金。其主要存在问题如下： (1)磷盐或赤磷复合变质剂：处理过程中产生大量有害气体，环境污染严重， 效果不稳定，废品率高。 (2) Cu-P 中间合金：熔点高，加入后难熔化；密度大，易沉淀偏析。 基于上述行业背景，本课题组研制开发了一种应用于发动机活塞、压铸合 金熔体变质处理的新型 Al-P 晶种合金
山东大学
2021-04-13
一种在图像中识别物体的方法
成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学
2021-04-10
一种新型的车牌识别处理设备
成果描述：本实用新型公开了一种新型的车牌识别处理设备,包括机体、显示屏、控制器面板、车牌信息录入模块和车牌拍摄模块,所述机体的顶部安装有摄像装置,所述显示屏与控制器面板镶嵌在机体的外表面上,且显示屏安装在控制器面板的上方,所述机体的两侧外壁上安装有照明灯,所述机体通过其底部端面安装的支撑腿安装在底座上,所述车牌信息录入模块的输出端与车牌信息储存模块的输入端电性连接,所述车牌信息储存模块的输出端与机体和车牌拍摄模块的输入端电性连接,所述车牌拍摄模块的输出端与车牌信息对比模块的输入端电性连接。本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。市场前景分析：本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。与同类成果相比的优势分析：国内领先
成都大学
2021-04-10
视频行人再识别方法、装置及存储介质
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学
2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11