基于同底三角形面积比的飞机外形识别方法研究

提出了一种利用仿射不变量即同底三角形面积比识别飞机外形的新算法.该方法用特征多边形近似代替已提取出的飞机外形轮廓,用描述子即多边形的顶点个数和以最长线段为底的同底三角形面积比向量描述多边形的形状,建立全方位姿态模型库识别不同姿态飞机的图像差异,通过搜索姿态模型库匹配多边形描述子来识别目标.整个识别过程逐层筛选、由粗到精,避免了大量的冗余操作.实验表明该算法是高效可行的.     

小型悬挂吊舱惯导无人船系统的设计与研究

为了进一步提高无人救生船的工作效率,鉴于当前无人船导航系统的局限性,本文设计了MEMS和卫星组合的导航系统,同时搭载小型悬挂吊舱,以实现无人救生船在复杂海洋环境的精准定位和精准转舵.还开发了远程控制界面,对无人船的航行、电量进行监控和管理,为长时间搜寻海上目标提供可靠的动力保障.最后搭建了无人救生船运动可视化仿真平台进...     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

基于序列图像的交通流自动调节系统

本文提出了从视频动态序列图像中检测,识别汽车目标的算法,以此来分析城市道路车流量状况,并自动调节控制系统.通过背景抑制法获得汽车区域,利用基于数学形态学的方法进行去噪声;利用二值图像阈值法和相关法来分别提取汽车车身和车灯.从而估算城市道路汽车流量,并调整道路中间隔离栅.仿真实验结果表明:算法能够有效的检测,识别目标,并对控制系统进行自动调节.     

基于OpenCV的锥桶识别技术研究与实现

基于图像处理理论与算法,利用OpenCV库函数实现对锥桶的识别。为减轻图像处理的压力,先将源图像进行HSV转换,后通过漫水填充对指定区域进行指定颜色填充,并通过形态学滤波去除明显噪声。通过轮廓查找以剔除较小轮廓,并构造最小外接矩阵对锥桶因白色反光条分割的2个部分进行比较,最后将垂直投影图像通过最小二乘法得到的斜率进行识别。实验数据表明,采用文中算法识别锥桶准确率较高。     

基于视频列车车号识别系统的研究

提出了基于视频的铁路列车车号的识别系统,为铁路列车设计了一种全新的列车车号识别方法.系统通过对铁路现有设备的利用优化了列车图像的采集方法,同时提出用图像的色彩信息准确进行列车车牌图像定位分割和以像素面积原理为基础的搜索寻优进行列车车牌倾斜校正.在字符分割与识别部分使用了改善后的快速准确算法对列车车号进行处理.各个部分均采用改进了的针对性强、实用、快捷的算法和技术,完成了对列车车号识别的功能.     

一种多阶段处理的红外小目标检测方法

提出了一种二阶段红外图像序列小目标检测方法.该方法由2个相序的处理阶段组成,即目标的预侦测阶段和目标的确认阶段.在处理的第一阶段,通过快速扫描输入图像,根据视觉特征的显著性抽取潜在的目标集合.这些潜在的目标在第二个处理阶段通过双均值滤波方法被进一步地识别,判断出真目标,剔除假目标.统计分析在理论上证实了这种算法结构的高效和合理性.实验结果表明该方法在运算速度上有显著的优势.     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

基于深度图像和彩色图像相结合的高速铁路桥梁裂缝宽度检测识别算法研究

针对高速铁路中桥梁比重大,地质灾害发生后难以及时对桥梁损伤进行检测评估的困难,提出了利用深度图像和彩色图像相结合的桥梁裂缝损伤宽度非接触式检测识别算法。首先,研究了裂缝的彩色图像预处理算法,通过灰度化、图像增强、轮廓提取获得了裂缝在彩色图像中的轮廓;其次研究了不同视场相机的配准问题,搭建了实验室检测环境,提出了联合Harris角点检测和Hough变换的彩色图像和深度图像配准算法,完成了将二维彩色图像点向三维空间坐标的转换,实现了高速铁路桥梁裂缝宽度检测识别。现场测试表明,深度图像和彩色图像结合能够实现高速铁路桥梁裂缝宽度检测识别,识别相对误差在10%以内。     

基于霍夫变换的全景图中建筑物识别方法

提出了一种能够自动识别全景图中建筑物轮廓的方法.首先利用Canny算子获得边缘图像,使用霍夫变换算法提取出边缘图像中的直线.然后检测各条直线之间的位置关系,由于全景图尺寸较大,采用了局部化原理来进行检测.再根据直线之间的位置关系生成直线关系图.最后遍历直线关系图得到封闭几何图形,从而识别出大规模全景图中的建筑物轮廓,为进一步的全景图中建筑物三维建模提供素材.算法分析和实验结果表明,该方法对于几何形状规则的建筑物能够较好的识别.     

自行车流视频识别判断方法研究

考虑算法的实时性,交通流个体识别往往采用轮廓特征来描述。由于自行车与行人的很多轮廓特征值相近,在复杂城市交通环境中,从慢行交通流中准确地识别出自行车是目前采用视频检测交通流的难点之一。通过现场视频检测获取足够的样本外轮廓数据,分析检测目标轮廓的高、宽、高宽比、面积等典型轮廓特征,发现目标轮廓高宽比特征能较好地识别出行人、自行车等慢行交通,并给出合适的取值范围。研究表明自行车高宽比能够较好地成为视频识别的依据,为自行车视频识别提供数据。     

利用自适应组合模型实现车辆跟踪

针对视频序列图像目标车辆跟踪中经常因场景光照变化、目标旋转、遮挡等因素导致丢失问题,提出了基于颜色自适应的改进CamShift算法;通过建立凸函数组合模型,利用多目标规划最优求解算法获取自适应颜色识别最佳组合,提高了算法抗干扰能力;利用目标倾角预测识别目标发生形变和旋转,构造多变量状态信息预测目标发生遮挡和瞬间消失,并通过IIR滤波器快速预测目标在下一时刻的运动方式。实验表明,本算法跟踪精度高,鲁棒性强。     

运动图像处理在汽车车型识别中的应用

本文介绍了“多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统”的一种算法,提出了基于运动序列图像的自适应阈值判别法和利用特征匹配法解决了同种车型的图像在结构上产生局部变化的识别问题。     

基于小波分析的地铁视频火灾边缘检测方法

地铁由于其特定的运行环境,发生火灾事故时,伤亡大、损失严重。通过数字图像技术处理视频图像,判定是否发生火灾早期火灾预警的重要手段。准确、高效地识别火灾的轮廓是其中的一个重点。本文针对视频火灾检测,本方法首先采用加权均值滤波方法去除图像中的噪声,再利用方向可调的小波变换方法,对火灾图像进行边缘检测,成功提取出火焰轮廓,以实现火灾的识别和报警。通过对火焰图像采取标准小波方法和该方法进行边缘检测,结果表明本文提出的方法可以提取火焰轮廓更多的细节信息,并且很好的避免了图像边缘模糊化现象。     

基于序列图像的交通流自动调节系统

本文提出了从视频动态序列图像中检测、识别汽车目标的算法,以此来分析城市道路车流量状况,并自动调节控制系统。通过背景抑制法获得汽车区域,利用基于数学形态学的方法进行去噪声;利用二值图像阈值法和相关法来分别提取汽车车身和车灯。从而估算城市道路汽车流量,并调整道路中间隔离栅。仿真实验结果表明：算法能够有效的检测、识别目标,并对控制系统进行自动调节。     

基于哈希算法的行人再识别技术研究

针对行人再识别系统中匹配效率低及搜索速度慢的问题,本文提出一种基于哈希算法的行人再识别技术研究。首先,利用卷积神经网络来提取图像的深度特征;再利用主成分分析算法来对图像特征进行降维;最后对图像特征进行哈希编码,比较哈希特征间的汉明距离来获得一对图像的相似度得分,然后根据得分高低进行排序获得行人再识别结果。实验结果表明,相比直接采用原始深度特征进行距离度量排序,本文所提的方法提高了算法的执行效率,更具优越性。     

无人救生船的结构设计与航迹优化研究

为了改善无人救生船在夜间航行的安全性问题,缩短救援所需的时间,需要提高无人船在夜间航行的适应力并对其航迹进行优化.本文提出一种考虑多种结构相互配合的新型结构无人船,同时将改进粒子群优化算法运用于航迹优化,对算法的重要参数以及易陷于局部最优的不足进行改进.仿真结果表明,与传统无人救生船搜救模型相比,本文提出的新型无人救生船结构与航迹优化方法能切实保障夜间救援的安全并减少航行时间.     

三体海水采样无人船最优阻力性能设计

本文以一条三体无人船为计算对象,详细说明了一种利用"叠模"法和"细长体"理论为分析手段,观察目标三体无人船在一系列不同中间片体位置和片体间距条件下的粘性阻力和兴波阻力特性,并通过计算分析,寻找粘性阻力和兴波阻力随中间片体位置、片体间距的变化规律,进而以优化设计航速时的阻力为设计目标,并最终确定中间片体设计参数最佳方案的方法.     

汽车防追尾的车辆识别系统设计

详细介绍了一种基于汽车防追尾的图像处理识别系统.该系统由摄像机(CCD)、图像采集处理模块和车辆识别系统组成.由CCD摄取的图像,经视频解码器处理后再传给车辆识别系统进行图像的车辆识别判断.     

基于改进主动轮廓模型的钢轨表面缺陷分割

针对钢轨表面图像灰度分布不均匀、目标缺陷轮廓边缘模糊的问题,提出了以C-V模型和LBF模型为基础的主动轮廓模型分割算法.首先,结合C-V模型和LBF模型建立最小化能量泛函模型,并对模型进行凸优化处理;然后,通过对局部子块进行卷积得到演化曲线内外局部灰度均值;最后,采用Split Bregman迭代算法进行模型求解,解决了C-V模型和LBF模型收敛速度慢、对初始轮廓位置敏感和容易陷入局部最小等问题.使用该模型对含有掉块、钢轨接缝或裂纹缺陷三类常见的钢轨表面图像进行分割,仿真实验结果表明,该模型在初始轮廓位置的选择及分割性能上明显优于单一的C-V模型和LBF模型.