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基于分块投影和语义约束的车牌定位算法被引量：1: 2014年; 以提高车牌定位实时性和同时搜索多个车牌为目的,研究并提出一种基于分块投影和语义约束的车牌快速定位算法,通过投影分割处理得到候选车牌字符块,根据语义约束对字符块进行聚类得到候选车牌区域,根据纹理特征过滤伪车牌。对3 000幅图像进行实验,定位成功率为97.1%,平均定位时间小于35 ms。实验证明这种算法适应性强、速度快,能够满足车牌实时识别的需求。; 周欣蒋欣荣潘薇; 关键词：车牌定位语义约束实时性

基于ROI的智能交通系统摄像机控制算法: 2010年; 针对城市道路监控的需求,提出了一种基于感兴趣区域的摄像机自适应控制方法。它作为车牌识别系统的一个辅助功能,在固定光圈的情况下,能够根据车牌识别和运动检测的反馈信息自适应地调节摄像机的快门和增益,获取较好质量的图片,从而达到提高车牌识别率的作用,特别是该方法能够大大降低强逆光和强眩光现象对采集图像质量的影响。; 潘薇周欣卢晓春蒋欣荣; 关键词：感兴趣区域车牌识别

无参考的车牌自动识别图像质量评价方法被引量：1: 2012年; 提出一种针对车牌识别算法要求的车牌图像质量综合评价方法。其中根据车牌识别算法的普遍要求,归纳出了四种车牌图像质量评价因子:亮度偏移、亮度分布一致性、对比度、清晰度。最后使用主成份分析方法将四种评价因子综合起来建立得到对车牌图像的总体质量评价标准。采用这个评价标准,可以在无参考的情况下对单张车牌图像给出质量评价,为降低系统误差提供量化的依据,从而到达为识别算法提供高质量的输入图像的目的。; 潘薇吴鹍; 关键词：智能交通系统车牌识别主成份分析

基于网格化监控的套牌车检测系统被引量：14: 2009年; 针对目前套牌车泛滥的现状,提出了一种基于网格化监控的套牌车检测系统。该系统使用车牌识别技术,采集经过监测点车辆的信息,如车牌、出现时间。按照一辆车不可能"同时"出现在两个地点的原理,自动完成套牌检测。在车牌识别技术可靠的基础上,该系统的套牌检测率不低于99%。; 卢晓春周欣蒋欣荣潘薇王峰; 关键词：车辆检测车牌识别

基于模糊聚类和卡尔曼滤波的运动目标检测: 本文提出了一种基于模糊聚类和卡尔曼滤波的多运动目标检测的技术,并将其应用于车辆的检测与跟踪。本文采用了改进的模糊C 均值聚类算法,对隶属度矩阵进行了修正,加快了聚类的收敛速度;接着,运用了卡尔曼滤波对运动目标进行运动轨迹...; 潘薇游志胜吴鹍王宁; 关键词：模糊聚类图象分割卡尔曼滤波; 文献传递

一种护照编码自动识别方法: 本文对护照编码的自动识别技术进行了研究,分析并实现了采用图象处理技术来自动识别护照编码的方法。护照图象经过阈值分割、倾斜矫正,利用投影和区域生长方法对编码字符精确定位切分。护照编码字符识别采用模板匹配和特征提取相结合的方...; 王宁游志胜潘薇李贵俊; 关键词：二值化 HOUGH变换字符识别; 文献传递

基于数据挖掘的四维飞行轨迹预测模型被引量：38: 2007年; 为了解决传统的空气动力学模型在预测四维飞行轨迹上误差较大的问题,提出一种基于数据挖掘的预测模型。该模型挖掘历史飞行时间数据,从中找出影响飞行时间的因素,预测出下一次飞行的全程时间,然后从历史位置数据中分析得出飞机在每个采样周期点上的位置,实现完整的四维轨迹预测。仿真试验验证了该模型预测的准确性和可用性。; 吴鹍潘薇; 关键词：数据挖掘采样周期

自然交通场景中的车辆颜色识别被引量：7: 2021年; 车辆颜色是重要的车辆信息之一,对其进行识别可为智能交通系统中的车辆识别环节提供更为精准丰富的信息。自然场景中光线的变化会对车辆颜色造成影响,致使难以根据RGB图像直接获得车辆的颜色类别。传统的机器学习方法用于车辆颜色识别时,通常依据经验筛选用于分类的图像特征,易导致分类效果有限等问题,且这些方法一般计算量较大,难以获得实时结果。针对自然场景中车辆颜色信息难以获取和描述这一问题,提出了一种基于多色彩空间信息的深度神经网络模型(MultiColor-Net),使用多个不同尺寸滤波器分别对输入图像在RGB颜色空间和HSV颜色空间上进行特征提取,再将上述不同颜色空间中获得的特征组合,通过全连接网络,获得自然交通场景中目标车辆的颜色分类结果。在真实的智能交通数据集上对比ResNet,Inception v3等深度神经网络模型和本文所提出的MultiColor-Net,结果表明,MultiColor-Net相比于单独识别HSV图像,准确率提高了2.45%左右;相比于单独识别RGB图像,准确率提高了0.8%左右。因此,MultiColor-Net模型能够在真实的交通图像数据上取得较高的识别准确率,同时保持较低的计算复杂度。; 周欣刘硕迪潘薇陈媛媛; 关键词：智能交通 HSV色彩空间

基于模糊聚类和卡尔曼滤波的运动目标检测被引量：25: 2005年; 提出了一种基于模糊聚类和卡尔曼滤波的多运动目标检测的技术,并将其应用于车辆的检测与跟踪。文中采用了改进的模糊C均值聚类算法,对隶属度矩阵进行了修正,加快了聚类的收敛速度;然后,运用了卡尔曼滤波对运动目标进行运动轨迹跟踪,根据视频序列的实际情况构造了相应的状态方程以及增益矩阵,对多个运动目标同时进行独立跟踪,减少了目标搜索的盲目性,提高了跟踪的可靠性和效率。; 潘薇游志胜吴鵾王宁; 关键词：模糊聚类图像分割卡尔曼滤波

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潘薇