基于改进ResNet网络的有遮挡车牌识别

为了提高有遮挡车牌的识别准确率,提出一种改进深度残差网络（Deep residual network,ResNet）损失函数的车牌识别方法。首先运用图像平滑处理技术对图像特征进行增强,其次利用边缘检测算法实现对车牌的定位,然后基于先验知识按照标准车牌中各个字符的比例对车牌进行分割。在此基础上,运用改进后的Res Net网络对有遮挡车牌样本库进行训练以及识别,并采用同样样本大小的无遮挡车牌样本库进行对比实验。实验结果表明,改进后的Res Net网络采用有遮挡车牌样本库训练的模型具有较好的识别准确率,且更具有鲁棒性。     

基于Tensorflow的车型识别系统研究

研究了基于谷歌深度学习框架Tensorflow的深度学习在车型识别领域应用的可能性,使用了卷积神经网络模型,将6种不同类型的车辆图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练,选择合适的神经网络超参数,最终得到了可以通过输入图片直接识别汽车类型的卷积神经网络模型,且准确率约为92%。同时,通过学习,以Tensorflow为后端,keras为前端进行建模、编程的完整流程,为进一步使用Tensorflow深度学习框架构建图像识别的应用环境打下了基础。     

农产品冷链数字化发展探析

发展农产品冷链物流对提高农产品品质,减少生鲜农产品损耗,促进农业增效、农民增收,保障我国粮食生产安全,具有十分重要的现实意义.文章介绍了物联网技术在农产品冷链物流中的应用情况,分析了我国冷链物流存在的问题,并提出农产品冷链数字化发展的对策与建议.     

基于颜色特征提取的四川古壁画分类识别研究

通过对四川古壁画的现场考察和特征分析,提出基于颜色特征提取的四川古壁画分类识别方法,经多次实验确定最佳方案,最后实现古壁画的自动识别系统,实验结果证明了该识别系统的有效性.     

基于DSP的光伏水泵无刷直流电机的控制研究

介绍了应用于光伏水泵系统中的直流无刷电机及其控制方法,利用定子绕组反电势信号,用TI公司的TMS320F2812DSP实现了对直流无刷电机的控制。实验证明,过零点识别电路简单有效,三段式起动适用于光伏水泵系统。     

几种瓜菜种子的寿命及新陈识别

种子贮藏超过了寿命期,发芽率就会降低,甚至不发芽.种子发芽率低,生长势必弱,抗性随之大大降低,菜农在购买瓜菜种子时,要学会辨认新陈种子,以免误时误事.     

牛蒡黑斑病的识别与防治

牛蒡是菊科牛蒡属中能形成肉质直根的二三年生草本植物,既是美食,又能入药,还可作茶,经济价值较高,但随着面积的扩大和重茬种植,黑斑病严重影响了牛蒡的产量和质量.现将该病症状识别和防治方法介绍如下.     

辣椒萎蔫的识别与防治

辣椒在成株期,特别是高温雨季,或浇水过后,以及保护地栽培时,均易出现辣椒植株萎蔫现象,轻者影响产量,重者造成死秧。萎蔫的原因有可能是病害发生,也有可能是管理不善造成。因此,根据萎蔫的症状特点,确定发生原因,果取对应措施,是防治辣椒萎蔫的关键。     

怎样识别拼装和翻新机动车

一、拼装的车辆 拼装车辆是以报废机动车为骨架,配以大量的旧零件,加上一部分新零件,非法组装成的机动车辆,经过简单的喷漆后,以次充好,坑害消费者。拼装的机动车辆有以下特征：1．在底盘部分,特别是行走系统,可以找到旧零件。2．没有出厂合格证;即使提供合格证。也有涂改痕迹,或者合格证上没有生产厂家的产品检验章和检验员的印章,