为了解决激光切割视觉识别系统对大幅面多目标图像识别实时性差、对带有偏角的目标识别率低甚至出现无法识别等问题, 采用小生境遗传算法, 对大幅面多目标匹配识别算法进行了理论分析和实验验证。结果表明,无论目标有无旋转, 该算法都能达到100%识别, 算法运算时间比传统算法快5倍~10倍。该算法在识别带有旋转角度的多目标时, 具有很好的实用性。
图像处理 多目标模板匹配 小生境遗传算法 傅里叶变换 仿射变换 image processing multi-target template matching niche genetic algorithm Fourier transform affine transformation
南京工业大学 计算机科学与技术学院， 南京211816
在室内可见光通信MIMO（多输入多输出）系统中，针对用户无法公平享用通信服务的问题，提出了一种寻找光接收机中最优聚光器增益来优化多用户情况下功率分配不均匀的方法。利用改进的NGA（小生境遗传算法）建立与接收光功率相对应的节点模型，通过运算寻找一组最优的聚光器增益组合运用到光接收系统中。仿真结果表明，改进的NGA能高效地找出一组最优聚光器增益组合，从而改善用户接收光功率分配不均匀的现象。
可见光通信 聚光器增益 小生境遗传算法 visible light communication gain of condenser niche genetic algorithm
