关键词： 智能车辆   遗传算法   数学形态学   道路识别  

摘要： 随着将智能车辆适用环境拓展到乡村道路、荒漠、越野环境等非结构道路,机器视觉导航的难度进一步加大,成为当今人们研究的重点。文章针对智能车辆行驶的复杂道路环境提出一种新的道路检测与识别的算法。该算法采用了遗传算法对道路图像进行分割,并在此基础上对已分割图像进行数学形态学处理,然后利用canny算子进行道路边缘检测,最终得到准确清晰的道路边界信息。实验结果表明,该方法可以有效地分割出道路区域,对多种复杂路况具有良好的适应性。

关键词： 通信网络安全   数学模型   安全防护   模糊数学   自适应加权算法  

摘要： 针对目前通信网络安全影响问题的分析,本文引入传统的信息安全影响数学模型,在此基础上,进一步结合安全防护有效实施的重视程度,提出了一种针对通信网络安全影响分析的改进模型。该模型在对通信网络安全威胁、通信网络作战方式、网络安全属性以及对网络安全对抗属性进行量化分析的基础上,利用模糊数学理论和自适应加权算法,对有效实施安全防护情况下的通信网络安全影响进行了定量分析和建模。基于Monte Carlo法的仿真实验结果证明了本文模型的有效性。

关键词： 车牌定位   数学形态学   车牌区域特征   贝叶斯分类器  

摘要： 车牌定位是车牌识别系统中的关键步骤;利用车牌图像区域丰富的边缘信息以及车牌本身的特征,提出一种实用而有效的车牌定位方法;首先,将原始图像转换到灰度空间上,利用车牌丰富的图像边缘特征信息和数学形态学操作对图像进行粗定位;然后,根据车牌本身的特征量化5种不同的特征,通过贝叶斯分类器的训练,实现对车牌区域的精确定位;最后,通过实验对1500幅彩色图像进行测试,其有效率可达95.20%。

关键词： 绕线机   精密排线   轴向压力补偿   S形曲线加减速  

摘要： 为解决电磁线圈绕制时易出现的嵌层、塌陷、堆积突起、排线不紧密和不规则等问题,通过分析绕线时层间匀速运动排线和端点折返排线原理,建立了基于轴向压力补偿的层间匀速运动和端点折返运动精密排线数学模型,开发了相应的S形曲线加减速运动控制算法,并将其应用于某型全自动数控绕线机。试验与应用结果表明,提出的精密排线数学模型和运动控制算法有效解决了数控绕线机电磁线圈精密绕制问题。

关键词： Canny算子   数学形态学   边缘检测  

摘要： 首先利用给出的算法对图像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接.实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效.

关键词： 幼儿   手指速算法   误区  

摘要： 手指速算法教学在很多幼儿园里被作为一项教学内容甚至是特色加以开展,社会上各类幼儿培训机构也将其作为一项强化训练内容,部分家长趋之若鹜。然而手指速算法是一种使用计算工具的技巧,虽然对幼儿数学教育而言有一定的可取之处,但由于其本质是一种借助手指采取特殊的计数方式和运算规则进行运算的技巧,与幼儿对数学的认知水平和抽象思维能力无关。在对幼儿实施手指速算教学过程中,若不能正确地应用,往往会干扰幼儿学习计数和加减运算,反而适得其反,因此,要努力避免幼儿手指速算法在幼儿数学教育中的误区。

关键词： 数学形态学   图像   细化  

摘要： 图像的细化是提取曲线特征,矢量化、识别等后续图像处理的基础,而单一的算法往往不能得到理想的细化效果。本文在研究各种已有的细化算法的基础上,从中选出两种不同的数学形态学算法共同处理同一图像,可以实现较好的细化效果:即先对图像采用基于5×5邻域模板的数学形态学细化算法进行细化处理,再对处理后的图像采用基于结构元素对的数学形态学细化方法处理。通过编程和各种方法相比较,证明采用这种方式可以实现无腐蚀,连通性好,无毛刺,且为八邻连接的细化效果,为后续的图像处理打下良好的基础。

关键词： 螺旋锥齿轮   五轴联动数控机床   运动学等效转换原理   麦克劳林级数  

摘要： 研究螺旋锥齿轮机床五轴联动数学模型创成新算法;通过空间运动等效转换,得到准双曲面齿轮加工由机械型机床向五轴联动机床转换的解析解公式;用麦克劳林级数拟合机床各轴的非线性运动方程,推导出螺旋锥齿轮制造最复杂的工艺方法即HFT(Hypoid format tilt)加工方法下螺旋锥齿轮机床五轴联动数学模型。由五轴联动运动方程在机床坐标系下虚拟制造准双曲面齿轮齿面与GLEASON公司的理论齿面进行比较,通过对比验证五轴联动数学模型的准确性与精度。研究结果表明:本文提出的螺旋锥齿轮机床五轴联动数学模型创成新算法原理正确,转换精度高。

关键词： 车牌定位   数学形态学   边缘检测   Hough变换  

摘要： 针对复杂环境下的车牌定位率较低的问题,提出了一种基于数学形态学和Hough变换检测车牌区域的方法。首先,对车牌图像进行图像预处理,然后,利用数学形态学的高帽变换突出车牌字符区域,并对图像进行边缘检测和连通区域分析;最后,结合Hough变换和车牌的先验知识实现车牌的精确定位。实验结果表明,针对不同复杂背景下采集到的车辆图像,该算法具有很强的鲁棒性,准确率达97.3%,能够满足现代智能交通系统对车牌定位准确性和实时性的要求。

关键词： 高职   数学教学   “蚁群算法”  

摘要： 从高职数学教学内容、应用性例题、数学建模三个方面,对将蚁群算法渗透到高职数学教学中的途径进行了初步研究,并提出了几点想法和建议。