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神经网络室内定位

发布时间:2022-01-19 20:29:49

1. 急求用BP神经网络实现车牌识别的MATLAB程序代码

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号,目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%,汉字的识别率可达到95%。
附件为基于matlab的车牌识别的源程序(可以实现),其中包括车牌定位,车牌矫正,字符分割,字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。

2. Android P有哪些黑科技:可室内定位 支持刘

Android P支持IEEE 802.11协议,即WiFi RTT(Round-Trip-Time)协议。如果app能够连接三个WiFi接入点,该协议可允许app在一两米范围内对设备位置进行三角测量。用户的位置对接入点而言是不可见的,因为app在测算距离时不需要与它们连接。
开发者还可通过WiFi RTT开发带有路由功能的地图,这种地图可在混乱的室内环境中为用户定位。谷歌指出,WiFi RTT技术也可实现基于位置的语音指令(如,“打开这盏灯”)或信息检索(如,“找找这件商品有打折的网店”)。
更有力地保障用户隐私
当app未运行时,将不能访问使用SensorManager的麦克风、摄像机或传感器。也就是说,麦克风将无法接受到语音信号,传感器不再汇报感应结果,摄像头中断连接。如果一个app想要访问摄像头,会出现错误提示信息。如果实现这项功能,用户就可以不必担心后台app监测或记录音频、视频等信息。
支持“刘海屏”
对于采用类似iPhone X“刘海屏”的智能手机,凹槽位置的内容显示势必会受影响。Android P允许app开发者调整这类屏幕的内容显示方式,内容可围绕凹槽布局或显示在凹槽下方。

信息通知得到改进
在信息推送通知中,可显示发送者和手机用户的头像,手机用户回复时还可添加图片。另外,还支持智能回复功能。
设备自带的神经网络处理功能得到改进
设备自带机器学习功能就可免去把用户数据发送到云端以供处理的必要性。这直接为用户带来两个好处。第一,设备上的神经网络能够更容易地学习和适应用户的操作习惯。第二,由于用户的操作数据不必发送到云端,可更好地保障隐私。基于所有用户数据展开学习的神经主网络的运行模式因此而改变,它将读取的是用户网络的变化数据,而不是让数据影响用户网络进而产生变化。

3. 神经网络是什么

神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

生物神经网络主要是指人脑的神经网络,它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础,思维的功能定位在大脑皮层,后者含有大约10^11个神经元,每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连,形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科,生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制,意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现,作为一门学科,它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型,设计相应的学习算法,模拟人脑的某种智能活动,然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此,生物神经网络主要研究智能的机理;人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。

(3)神经网络室内定位扩展阅读:

神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面:

1、生物原型

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2、建立模型

根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3、算法

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性,是神经网络的几个基本优点,也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

4. 请问有谁对elman神经网络做过深入研究吗其中承接层的权值是如何安排和定位的呀

1、如果使用MATLAB的话不要自己设定,newff之后会自动赋值
也可以手动:net.IW=
2、一般来说输入归一化,那么w和b取0-1的随机数就行

5. 神经网络技术的优点有哪些

神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理,具内有自适应自学习容功能,能自动掌握环境特征,实现自动目标识别及容错性好,抗干扰能力强等优点。神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面,因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。

6. 神经网络技术的意义是怎样的

神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理,具有自适应自学习功能,能自动掌握环境特征,实现自动目标识别及容错性好,抗干扰能力强等优点。神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面,因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。

7. matlab中BP神经网络OCR识别

单看错误率分析不出来什么,可能是样本量太少,也可能是别的原因。可以把错误识别的样本拿出来,看看是哪些地方导致的错误,再有针对性的改进。
还可能是特征工程不到位,特征选取的不好,不满足尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性三个要素,说白了就是,大小变了,旋转的角度变了,拍照的时候站的位置不同导致对车牌的透视发生变化了,然后可能就识别不出来了。
所以可以考虑找一个更好的描述特征的方法,比如HoG(方向梯度直方图)。HoG,简单说就是,相邻的两个像素值做个减法,就可以表示颜色的变化,那么一个像素周围,上下、左右各有两个像素,就可以分别做两个减法,得到两个值,就像力学里两个力可以合并一样,这两个值也可以合并,得到方向,和大小(就是梯度),这样就有了一个像素的特征。但是特征太多计算量太大,就用统计的方法减少下特征,首先把图片划分成网格的形式,就像是在图像上画围棋线一样,然后每个方格内单独统计一下,方向在0-20角度内的像素的梯度的和是多少,依次类推,就得到了直方图,如果以20度为一个直方的话,那么180度就可以划分成9个直方,也就是9个特征,这样一个方格内的特征数量就与像素的数量无关了,而是固定了的。然后就是关于HoG的其他手段了,比如为了消除光照变化,可以对特征向量做归一化等。另外还可以对HoG可视化,在每个方格内,用线的方向和长度代替特征的方向和梯度,最后呈现的效果是,有若干个方格,每个方格内都好像有一个沿原点对称的星星,这样做对分析算法效果有一定帮助。
HoG是比较常见的特征描述子了,在行人检测上用的比较多。除了HoG,还有SIFT、SURF等特征描述子,这些都是计算机视觉中的内容了,属于特征检测的范畴。

计算机视觉主要包括二值化、滤波器、特征检测、特征匹配等一些基础的手段,然后就是图像滤镜、图像分割、图像识别、图像生成等具体的应用算法。由于近年来计算成本降低导致神经网络的再度崛起,计算机视觉的研究热点已经转为深度神经网络的各种改进和性能优化上了,像HoG已经是05年的事情了。

关于车牌识别(LPR),如果环境不复杂,是可以做到接近100%的准确率的,如果环境较为复杂,95%以上准确率应该是可以做到的。总的来说,基本已经实现应用落地和商用了。现在的方法基本都是深度学习,端到端一气呵成,无需专门提取特征,传统的模式识别方法已经GG。

说的比较细。如果只是关心结果的话,Github上可以找到关于车牌识别的一些开源项目,比如openalpr之类的,当然也是采用深度学习的办法,炼丹嘛,就是这么直接。

8. 神经网络算法是什么

Introction
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神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(ANNs)”。在本文,我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成,它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题:我们对生物学上的神经网络知道的不多!因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们所知道的只是神经元基本的结构。

The neuron
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虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元,但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接,它们不是直接物理上连接的,而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后,dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses,再继续下一个循环。

如同生物学上的基本神经元,人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入,也会为每个神经元设定权重(weight)。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后,神经元会计算出权重合计值(net value),而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值(threshold),而当权重合计值大于临界值时,神经元会输出1。相反,则输出0。最后,输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning
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正如上述所写,问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢?世界上有很多不同的训练方式,就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同,训练的规则也不相同,但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。然后训练规则会调整所有需要的权重值(这是网络中是非常复杂的),而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。非监管方式的规则无需教师,因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture
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在神经网络中,遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。因为有太多不同种类的网络,由简单的布尔网络(Perceptrons),至复杂的自我调整网络(Kohonen),至热动态性网络模型(Boltzmann machines)!而这些,都遵守一个网络体系结构的标准。

一个网络包括有多个神经元“层”,输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层(因为用户看不见这些层,所以见做隐蔽层)。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层,而用户则可以看到最终结果。现在,为免混淆,不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays

尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构,但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

The Function of ANNs
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神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数,然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类(类别是由所提供的训练决定的)。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达,该雷达可以分别出车辆或树。

联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序,如签名、面部、指纹识别等。

The Ups and Downs of Neural Networks
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神经网络在这个领域中有很多优点,使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据,这对于很多系统都很重要(例如雷达及声波定位系统)。很多神经网络都是模仿生物神经网络的,即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展,使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度!前途是光明的,但现在...

是的,神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯,即是同时处理多项数据。因此,要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑:训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等,还有其它更多因素。因此,随着时间越来越重要,大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

NN 神经网络,Neural Network
ANNs 人工神经网络,Artificial Neural Networks
neurons 神经元
synapses 神经键
self-organizing networks 自我调整网络
networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型

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网格算法我没听说过
好像只有网格计算这个词

网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的,专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”,其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”,而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”, 所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势,一个是数据处理能力超强;另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲,网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

9. 神经网络技术有哪些优点

神经网络技术对完成抄对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理,具有自适应自学习功能,能自动掌握环境特征,实现自动目标识别及容错性好,抗干扰能力强等优点。神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面,因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。

10. 用哪种神经网络进行图像识别好

图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。


附件是一个基于matlab的车牌识别的源程序(可以实现),其中包括车牌定位,车牌矫正,字符分割,字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。可以对你的图像识别起一定参考作用。

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