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提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切分;利用概率神经网络训练车号联合识别决策器,对可能包含同一车号的多帧图像进行联合识别,有效提高车号识别的准确率.通过在实际货运列车视频数据集上进行测试验证,本文算法对所有帧图像的平均车号识别准确率高于90%,优于传统基于静态图像处理的车号识别方法. 相似文献
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针对传统机器视觉方法无法从不同拍摄视角和拍摄距离的图像中较好地识别出异常螺栓的问题,依据钢桥密集螺栓区域自身视觉特点,提出基于区域异常点分析的密集螺栓异常状态视觉识别方法。该方法首先提取和比对图像蓝色和红色通道灰度,完成梁体颜色分割,并运用选定的Canny算子提取梁体区域内边缘,采用Hough线识别方法剔除杂波;其次依据密集螺栓呈现簇状分布特点,运用密度聚类分析定位螺栓簇区域,并依据密集螺栓位置呈现平行网格分布的特点,运用投影分析定位单个螺栓区域;然后依据各螺栓的阴影特征,利用切比雪夫不等式快速判定螺栓状态,完成螺栓异常识别;最后,制作钢桥节点板模型,采集不同螺栓松动或脱落图像,对该方法进行测试。结果表明:该方法对图像拍摄视角和距离的适用度高,对螺栓脱落的识别能力优于对螺栓松动的识别;不同场景下单个螺栓定位的平均交并比大于0.75,且螺栓脱落和松动识别的准确率和召回率分别在0.89和0.85以上。 相似文献
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