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贾大春

作品数:8 被引量:6H指数:2
供职机构:洛阳理工学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电气工程
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 5篇图像
  • 3篇缺损
  • 3篇基于图像
  • 3篇高斯
  • 3篇高斯模型
  • 3篇车牌
  • 2篇电机
  • 2篇图像检索
  • 1篇单片
  • 1篇单片机
  • 1篇颜色直方图
  • 1篇遗传算法
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇直方图
  • 1篇特征提取
  • 1篇特征值
  • 1篇图像颜色
  • 1篇群算法

机构

  • 8篇洛阳理工学院
  • 2篇郑州大学

作者

  • 8篇贾大春
  • 5篇姚旭东
  • 2篇贾昕
  • 1篇庄淑君
  • 1篇邵麦顿
  • 1篇蔡安克
  • 1篇马春庆
  • 1篇孔春花
  • 1篇张沈洁
  • 1篇邱晓佳

传媒

  • 2篇电气应用
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇河北软件职业...

年份

  • 5篇2012
  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
大变径轴类零件感应淬火新工艺中控制技术的研究
姚旭东庄淑君孔春花蔡安克马春庆邵麦顿贾大春张沈洁邱晓佳
在汽车、拖拉机和工程机械等行业,轴类零件的感应热处理工艺占到了相当大的比例。对于大变径轴类零件(3个或3个以上台阶),如动力输出从动轴、驱动轴、半轴等零件的感应热处理工艺一般采用纵向一次旋转加热整体淬火法。但这些轴件因几...
关键词:
关键词:感应淬火工艺
基于图像的车牌缺损区域恢复识别算法研究
针对当外界天气、光照条件恶劣的时候,存在采集的车牌图像像素丢失的问题,导致无法准确识别车牌内容,文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法。首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理,通过将图像划...
JIA DA-chun贾大春YAO XU-dong姚旭东
关键词:车牌图像高斯模型特征提取
一种风力发电机的风电转换系统设计研究
2012年
研究了基于风力发电机的风电转换跟踪系统,系统主要由BUCK变换器和单片机组成,设计出一种发电机的最大功率跟踪系统。该系统能够有效地提高系统的可靠性,同时能够减轻风电机的机械压力。仿真实验结果证明,相对于蓄电池组方法,该系统发电机输出的功率近似最优。
姚旭东贾大春
关键词:风力发电机BUCK变换器单片机
一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法
2009年
在基于内容的图像检索中,普通的基于颜色特征的相似性匹配算法丢失了图像颜色的空间信息,影响到相似匹配的精确度。为了提高图像检索的效果,提出一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法。该算法在提取图像颜色统计特征的同时,考虑其空间分布,从而提高了图像检索的查准率,具有较强的实用性。
姚旭东贾大春贾昕
关键词:图像检索空间信息
基于C#的图像颜色特征值的提取与匹配被引量:3
2008年
数字图像数据特征值的提取和匹配,是基于内容的图像检索的基础,本文利用C#语言实现了一种图像颜色特征值的提取和匹配算法。
贾大春贾昕
关键词:图像检索颜色直方图C#
开关磁阻电机模型参数辨识仿真研究被引量:2
2012年
开关磁阻电机模型参数辨识直接决定开关磁阻电机运行性能。由于各非线性参数变量相互耦合,辨识难度较大,传统方法易陷入局部极小值,难以得到满意的控制效果。为此,提出了一种遗传蚁群算法的开关磁阻电机模型参数辨识方法。该方法首先建立开关磁阻电机模型,然后采用遗传算法对模型参数进行辩识,并将该辩识结果作为蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法对参数辩识进一步求解。仿真实验结果表明,相对于传统参数辩识方法,遗传蚁群算法能够对非线性参数进行准确的辩识,更准确有效地反映电机实际的工作状态。
姚旭东贾大春
关键词:开关磁阻电机参数辨识遗传算法蚁群算法
基于图像的车牌缺损区域恢复识别算法研究
针对当外界天气、光照条件恶劣的时候,存在采集的车牌图像像素丢失的问题,导致无法准确识别车牌内容,文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法。首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理,通过将图像划...
JIA DA-chun贾大春YAO XU-dong姚旭东
关键词:车牌识别优化算法高斯模型
基于图像的车牌缺损区域恢复识别算法研究被引量:1
2012年
针对当外界天气、光照条件恶劣的时候,存在采集的车牌图像像素丢失的问题,导致无法准确识别车牌内容,文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法.首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理,通过将图像划分为若干个矩形子区域,计算各子区域的灰度平均值作为提取的图像初始特征,计算初始特征的先验概率并对后验概率进行修正,实现了对缺损区域特征值的校正,最后建立高斯模型完成车牌图像的识别,克服了传统方法无法准确识别残缺车牌图像的问题.实验证明:这种方法能够准确识别恶劣天气下的车牌图像像,取得了不错的效果.
贾大春姚旭东
关键词:高斯模型
共1页<1>
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