加油站复杂环境下车牌定位算法研究     

赵伟  赵嘉宁 《森林工程》2015,(3):141-145

车牌定位技术是整个车牌识别系统中最关键的一步。车牌定位的准确程度决定了后期车牌字符分割和字符识别的效果。现在已有的车牌定位算法大多数适用于路面情况简单、背景环境单一的情况,而对于加油站等复杂环境适用性不高。本设计提出加油站复杂环境下的改进的车牌定位算法,该算法通过边缘检测来初步定位车牌,并通过迭代融合算法,多次的筛选候选区域。最后对车牌进行阈值矫正,从而达到车牌精确定位效果。实验结果表明本设计中的定位算法,其准确率与时效性明显的高于传统的定位算法。该算法解决了传统定位算法只能应用于简单路面环境的局限性的问题,适合于车流量大、车况复杂的加油站现场,可行性高,定位准确,具有一定的实用价值。  相似文献   

‘杂花’薰衣草再生体系的建立     

克热木汗·吾斯曼  苏秀娟  张明浩  赵嘉宁  龚林涛 《分子植物育种》2023,(24):8187-8194

为了获得高效稳定的薰衣草再生体系,本研究以‘杂花’薰衣草叶片为试材,研究了不同激素及浓度对愈伤组织诱导、不定芽分化及不定根形成的影响。结果表明：6-BA与NAA及6-BA与2,4-D组合均能诱导愈伤组织形成,最佳培养基配方分别为MS+6-BA 1.0 mg/L+NAA 0.3 mg/L+蔗糖30 g/L+琼脂7 g/L和MS+6-BA 0.5 mg/L+2,4-D 0.2 mg/L+蔗糖30 g/L+琼脂7 g/L,出愈率分别为95.2%、92%;6-BA与NAA组合诱导不定芽的效果显著优于6-BA与2,4-D的组合,适合诱导再生芽分化的最佳培养基为MS+6-BA 2.0 mg/L+NAA 0.4 mg/L+蔗糖30 g/L+琼脂7 g/L,分化率为68.1%;最佳生根培养基为1/2MS+NAA 0.2 mg/L+蔗糖30 g/L+琼脂7 g/L,生根率为91.1%。本研究建立了‘杂花’薰衣草的再生体系,为利用转基因技术培育高产优质的薰衣草新品种提供技术支持。  相似文献