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对眼睛快速、准确的定位是对运动中的人脸进行实时识别的重要前提.提出了1种结合人脸特征、相关模板匹配和改进的积分投影的方法,实现了快速有效的眼睛定位.在图像预处理的基础上,结合最大类间方差阈值分割法的二值化处理、数学形态学的开运算、相关模板匹配以及改进的积分投影得出人脸区域,然后根据人脸特征间的几何关系,利用改进的积分投影及其统计数据的峰值位置确定眼球的中心位置.实验表明,该方法具有很好的定位效果,对不同角度、不同方向的倾斜人脸、脸部表情及姿势变化等具有很好的鲁棒性. 相似文献
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基于机器视觉对道路图像进行采集,随后使用MATLAB进行处理,包括图像的灰度化、二值化,高斯滤波,边缘检测,感兴趣区域划分和基于斑马线形态特征识别出斑马线。 相似文献
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《汽车工程》2017,(7)
针对安全带佩戴规范性仍未引起充分重视的现实问题,借助具有红外敏感表面涂层标记的三点式安全带,基于标记视觉和图像处理技术提出一种安全带佩戴规范性的集成检测方法:利用增强现实技术快速识别定位安全带标记,在此基础上分别设计数量阈值算法、模糊聚类阈值算法、曲线拟合松弛度算法和肩部外轮廓交点定位算法,用以进行安全带是否佩戴和佩戴形式、松紧程度、高低位置是否规范等4种判断,从而实现安全带是否规范佩戴的检测目标。实验结果表明,在各种成像条件和图像背景干扰下,对应上述4种判断的识别准确率分别为95.4%,93.1%,79.5%和85.3%,而安全带佩戴规范性的综合识别准确率达89.5%,验证了所提出算法的准确性、有效性和适应能力。 相似文献
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在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射(IPM)和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明:该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。 相似文献
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提出一种基于图像处理技术的水泥混凝土板接缝定位识别方法,旨在为后续的接缝工作性评价系统打下基础。在分析接缝图像灰度、投影、边缘和几何特征的基础上,将影响接缝识别定位的干扰因素逐步剔除。首先,采用8方向Kirsch边缘检测方法抑制噪声,增强目标边缘,然后利用最大熵阈值分割方法将图像二值化,最后针对水泥板接缝直线几何特征,利用Hough变换,检测出相邻两板接缝的边缘线,试验结果表明,识别率良好。 相似文献
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某轻型客车安全带的动态特性分析及改进 总被引:4,自引:0,他引:4
安全带是轿车上最重要的乘员约束装置,其中三点紧急锁止式安全带应用最广泛,装备数量最多。本文在试验的基础上,应用电测量和图像测量,结合电测数据和图像数据同步后处理方法,对某车型配备的三点紧急锁止式安全带及其约束下的HybridⅢ假人的动态特性进行分析。根据分析结果,提出提高安全带动态性能减小乘员伤害的方法,并进行台车试验验证。最后实车试验结果证明分析改进方法的正确性和有效性。 相似文献