考虑到交通标志具有颜色与形状这两个特征,提出了一种具有Harris角点特征的随机抽样一致性(RANSAC)算法来对交通标志进行检测。通过对含交通标志图像进行颜色特征提取后利用Canny算子对边缘进行检测,再利用Harris角点检测算子来提取初步检测后图像的角点,最后通过RANSAC算法与检测模型进行匹配进行检测,得出结果。仿真实验表明:该算法在检测率上达到了84%,也基本满足了实时性的要测试集上的点，R为圆的半径。找出符合上述模型的局内点，当局内点的数量大于设定的阈值时，就认为检测的模型是有效的。2算法实现步骤基于角点特征和RANSAC融合的交通标志检测流程图如图1所示。图1基于角点特征和RANSAC融合的交通标志检测流程图3仿真实验与结果分析本算法运行的软件环境为Matlab7．1(R2013a)。实验中采用的图像一部分来源于G)图像库中的图像［12］，一部分来源于网上搜集的图像。为了客观评价本文所提出的改进的RANSAC算法的有效性，在检测中，将本文算法、颜色检测算法、形状检测算法和角点检测算法进行了比较。图2是仅仅提取了颜色特征对交通标志进行检测的结果，图2(a)中正确检测出了道路指示标志，但是也将与警告类交通标志颜色相近的公交车也检测了出来。图2(b)可以正确地检测出两种指示类交通标志，但是却错误地检测出了护栏，安全提示杆等影响了检测结果。而图2(c)中禁止类交通标志被正确地检测了出来，但是由于工程车颜色与警告类交通标志相近，也被检测了出来。图3是通过Canny算子对含交通标志图像进行检测的结果。图3(a)可以很好地检测出交通标志的边缘，但是当场景边缘比较复杂时，如图3(b)，3(c)，可以看出背景边缘较多，对后面正确检测出交通标志要求较高，分配算法-电动液压滚圆机张家港滚圆机滚弧机价格低全自动滚圆机多少钱且处理复杂。图4是通过Harris角点检测算子对含交通标志场景图像进行角点检测的结果。由图4(a)可以看出，通过对图像进行角点算子检测，本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com  可以很好地将交从宽带电力线的线性周期时变(LPTV)性出发,提出了一种适应于宽带电力线的比特与功率分配算法。算法分为两个步骤,第一步通过拉格朗日乘子法对每个子信道进行比特预分配,第二步通过二分查找法的思想进行快速迭代。仿真结果表明:与传统算法相比,该算法在保证传输速率的同时能明显降低算法运算量,能克服宽带电力信道的时变特性,提高系统性能,是一种可用于实际通信的算法。 通标志检测出来。但是图4(b)，4(c)中，错落的树叶会产生大量的角点，不易检测出交通标志。图2通过颜色阈值检测出的错误交通标志结果图3通过Canny算子对含交通标志图像的检测结果图4通过Harris角点检测?求。时变信道特性的宽带电力线比特功率分配算法数，导致传输速率很低，而采用准则(2)的算法采用实时可以灵活分配功率，性能得到极大提升。图3不同信道上传输功率与传输速率关系图4提出算法相对贪婪算法性能提升虽然LPTV自适应贪婪算法是最优算法，但计算量极大，不适合在实际系统中使用。对此，在信道3上测试一个工频周期内分配功率比特相关算法所花费的时间，如图5所示。在传输信号功率极低的情况下，大多数子信道时间子区间不可用，增加比特需要消耗极大的能量，因此，贪婪算法可以很快满足约束条件结束迭代，而本文算法由于第一阶段需要初始化分配，并需要排序，会消耗一定时间，因此，在传输信号功率低的情况下消耗时间会高于LPTV贪婪算法。而当功率增大时，越来越多子信道时间子区间变得可用，LPTV自适应贪婪算法运行时间呈线性上涨，而本文算法基本保证在10ms以内，具有实际可操作性。4结论本文介绍了一种减少复杂度的自适应LPTV信道比特与功率分配算法，该算法通过拉格朗日乘子法预分配比特与功率，再通过二分查找的思想进行快速迭代，能够快速高效地分配比特与功率。仿真结果表明:在宽带时变电力线信道条件下，本算法与传统贪婪算法相比，提出的算法在系图5不同算法在信道3上运行时间对比图统吞吐量上有了很大提高，与复杂度极高的自适应LPTV贪婪算法相比，提出的算法在传输速率上与其几乎相同，而算法运行分配算法-电动液压滚圆机张家港滚圆机滚弧机价格低全自动滚圆机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com