30、在线小游戏与车载视频里程桩检测技术解读

在线小游戏与车载视频里程桩检测技术解读

在当今数字化时代，在线小游戏的流行度以及道路维护中的精准定位需求都备受关注。本文将围绕在线小游戏流行度和反馈数据预测，以及车载视频里程桩检测这两个重要领域展开深入探讨。

在线小游戏流行度与反馈数据预测

在在线小游戏领域，通过基于Wordle小游戏的玩家得分数据集，构建了指数平滑预测模型和BP神经网络预测模型。这两个模型的主要作用是预测游戏未来报告得分的玩家数量以及得分分布比例。经过实践验证，最终的预测结果较为准确，模型的预测效果良好，这充分表明基于指数平滑模型和B - P神经网络模型对在线小游戏流行度和玩家反馈进行预测是切实可行的。
不过，当前所使用的数据集规模较小且呈现出明显的线性趋势。为了进一步提升预测的准确性和模型的适用性，未来需要在数据集的扩展以及模型可扩展性的改进方面开展更深入的研究。

车载视频里程桩检测

在道路维护工作中，实现便捷的定位和操作至关重要。为此，提出了基于车载视频的里程桩检测和分类方法，其主要目的是为后续的里程桩号识别奠定坚实基础。该方法的整体研究步骤如下：
1. 图像预处理 ：运用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）图像增强技术，显著增强里程桩板与背景之间的对比度。接着，利用YCrCbC简化冗余的像素信息，再采用最大稳定极值区域（MSER）大致定位里程桩板的区域，最后对桩板区域进行裁剪。
2. 特征提取 ：采用方向梯度直方图（HOG）提取裁剪后桩板区域的字符特征。
3. 图像分类 ：将提取的特征集作为支持向量机（SVM）的输入数据，