37、木材年轮计数与车牌提取算法研究

木材年轮计数与车牌提取算法研究

木材年轮自动计数方法

在锯木厂生产中，对于苏格兰松树端面图像上年轮数量的自动计算是一项有意义的研究。研究人员提出了一种自动计算年轮数量的方法，该方法在训练集、评估集的在线捕获图像以及合成数据上都进行了年轮数量的计算，并且还在不同年轮宽度、偏心率和噪声水平的合成图像上对该方法进行了评估。

从实验结果的图像示例来看，在参数设置为 f = 0.17，k = 0.16 和 σn = 0.7 的合成图像中，检测到的年轮以黑色像素显示，未注册到相同索引的局部最小值用蓝色和红色像素标记不同信号。图像中存在一个错误，用白色箭头标记，而未注册但被正确计为年轮的局部最小值位置用黑色箭头标记。从图 4(b)可以看出，该图像的总误差约为 17，即每个方向的平均误差约为 1。

未来，该方法需要在更多数据上进行测试，并与原木分级员对木材的分类结果进行比较。原木分级员会估计年轮数量，并将年轮数量作为分类参数之一对原木进行质量分级。将该方法的分类结果与原木分级员的结果进行比较，能评估该方法是否适合作为自动方法，或者作为辅助原木分级员进行估计的工具。此外，还应与根据瑞典木材测量委员会的指示在正确方向上计算出的准确年轮数量进行比较。

车牌提取算法

智能交通与车牌识别的重要性

智能交通系统（ITS）是一个全球性现象，吸引了交通专业人员、汽车行业和政治决策者的广泛关注。其中，自动车牌识别（ALPR）是 ITS 中一个重要的研究问题，在交通监控、交通控制、车辆跟踪、定位、停车场自动化、电子收费系统等领域有重要应用。

一个典型的 ALPR 系统包括车牌检测、几何校正、字符分割、尺寸或纵横比归一化、字符识别