基于机器视觉的水位快速测量方法的设计

水位测量在航道测量中起着重要的作用,文中提出了用机器视觉代替人工去“观测”水尺吃水线在刻度字之间的值。首先利用Canny算子检测出吃水线,计算出水平面距离刻度上边缘的距离,并利用BP神经网络对分割出来的字符进行识别,计算出吃水线的值,从而快速准确的获取水位,消除了人工观测水位过程中产生的误差,提高了航道测量的效率和准确性。     

地面红外运动目标图像处理与识别算法分析

为了能在复杂背景环境下发现并识别出感兴趣的红外运动目标,分析了剔除复杂背景的算法,根据目标特性对目标进行检测识别,对运动目标的跟踪判定方法等.通过处理算法能够在复杂背景环境下检测出感兴趣的红外运动目标,有效剔除假目标,增强红外识别系统的识别概率.     

基于图像技术的沥青混合料细观结构研究进展

基于数字图像处理技术来研究沥青混合料的细观结构,回顾沥青混合料细观结构静态及动态识别的研究进展,其后列出一幅数字图像处理技术流程图并对获取沥青混合料内部结构图像方法(X-ray CT技术)进行了详细介绍;对通过图像处理技术来描述混合料内部结构特征,即集料形状及分布、接触特性和空隙分布规律等方面的研究进展情况进行论述,介绍了运用有限元、离散元和边界元这3种数值模拟方法及有关沥青混合料细观力学特征的虚拟试验.研究表明:X-ray CT无损伤扫描技术能较好识别沥青混合料内部细观结构特征;数值模拟结合有限元、离散元或边界元法能将沥青混合料内部细观结构与其宏观性能之间建立有机联系;虚拟试验应用能很好帮助理解宏观试验结果.在集料形状与分布研究中,尚未形成统一的评价指标,且不同研究人员采用不同的评价指标;X-ray CT技术精度问题和适用范围还需进一步改善;集料、沥青胶浆和空隙这3者之间还未建立有效的区分方法.通过总结数字图像处理技术对沥青混合料细观结构的应用,以期为后续关于沥青混合料宏观-细观-微观研究提供参考.     

激光与三维图像处理技术在机动车外廓尺寸动态测量中的应用

利用红外线光幕获取机动车外廓尺寸数据,利用激光测距传感器测量货车栏板高度,并对采集到的数据进行软件处理,绘制车辆的模拟图形;对影响车辆外廓尺寸的因素进行智能删除,并获得最终测量数据。     

路面裂缝图像自动识别算法综述

路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题.为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足.最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考.     

图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法.先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割,然后利用中值波消除图像中的噪声,再通过小波变换提取出图像中的水天线,最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息,从而计算出舰船的摇摆角.     

彩色图像去噪方法的研究

通过将彩色图像转化成数字图像,应用二值图像的腐蚀和膨胀运算,实现了彩色图像的支噪,数值实验的结果令人满意。此外,给出了不同结构填充元素对同一幅彩色图片进行去噪得到的不同结果。通过实测证明这种方法是有效、可行的。     

无砟道床板间相对位移测量中感兴趣区域自动提取方法

轨道结构作为高速列车行车的基础,必须保证其良好的在役服役性能,有效地实现无砟道床板间位移测量是实现铁路无砟轨道结构服役状态保持的重要措施。针对无砟道床板非接触式位移测量中感兴趣区域(Region of interest,ROI)自动提取问题展开研究,提出一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with CNN)的ROI区域自动提取方法,阐明无砟道床板间位移机器视觉测量原理和实现方法的计算流程。基于Keras图像数据增强模型进行无砟道床板间位移目标库的增加,建立人工标靶数据集。通过CNN中卷积层对测量数据进行特征映射图提取,计算映射图中每个特征点的标靶概率,通过分类和边框回归,精确标记图像中的人工标靶。通过安装某250 km/h的双块式无砟轨道线路的典型测点进行Faster R-CNN算法的准确性和有效性验证。研究结果表明：道床板ROI自动提取算法的召回率为99.16%,准确率为98.91%,可以有效满足无砟道床板间位移测量中精度和准确率的要求;与其他的常用YOLO v3,SSD和Fast R-CNN等ROI算法相比,Faster R-CNN方法的计算效率较好、准...     

基于改进的YOLOv3接触网鸟巢检测与识别

接触网上鸟巢对铁路安全稳定运行存在严重威胁.为检测和识别接触网上鸟巢以解决鸟巢对铁路运行造成的不良影响,提出一种改进的YOLOv3算法.首先对接触网鸟巢图像进行前期预处理,去噪等操作能够加强对鸟巢本质特征的提取,数据增强一定程度上避免神经网络的过拟合现象产生.然后在网络结构中加入空间金字塔池化模块,对特征图进行不同尺度...