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题名结合射频和计算机视觉提高车厢编号识别精度的方法
被引量：3
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作者
夏曙光
张东波
陈红磊
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机构
湘潭大学信息工程学院
湘潭大学控制工程研究所
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出处
《新型工业化》
2017年第1期69-76,共8页
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文摘
本文提出一种提高火电厂输煤火车车厢编号识别可靠性和准确率的方法,它在原有的RFID射频识别装置的基础上,加装计算机视觉识别装置,建立并行识别系统。当火车通过轨道衡时,在RFID识别的同时,由相机获取图像,并由计算机程序对图片进行预处理、定位、分割以及识别,最后通过所设定的规则融合RFID和视觉识别的结果。实验表明该方法可以显著提高车厢编号识别的准确率和可靠性。
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关键词
计算机视觉
车厢编号识别
并行识别系统
轨道衡
RFID
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Keywords
Computer vision
Carriage coding recognition
Parallel recognition system
Track scale
RFID
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于虚拟仪器技术的VQ-SVM并行说话人识别系统
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作者
刘祥楼
吴香艳
高丙坤
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机构
东北石油大学
黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第11期2590-2593,共4页
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基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11551002)资助
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文摘
说话人识别混合方法是目前研究的热点。基于虚拟仪器技术并融合说话人识别技术,提出矢量量化和支持向量机方法结合,依托MATLAB实现运算,由LabVIEW以多任务管理和调用MATLAB来实现说话人并行识别处理。经自建小样本语料库仿真实验,结果表明:系统识别率98.54%、误识率5.28%、识别时间0.25 s,较单一矢量量化和支持向量机方法识别率分别提高了3.66%和1.16%,误识率分别降低了6.01%和4.43%。随着样本数的增多,矢量量化方法识别率呈上升趋势,而支持向量机方法识别率呈下降趋势。由此可见:两种方法优势互补实现并行识别可提高系统主体性能。
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关键词
说话人识别
矢量量化
支持向量机
并行识别系统
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Keywords
speaker recognition VQ SVM parallel recognition system
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分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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