道路交通事故摄影测量模型的标定点自动提取技术研究

照相机内外参数标定是计算机视觉应用于道路交通事故摄影测量的基础，直接影响着测量精度。标定参考点的准确定位和提取是其中关键的一步。采用平面棋盘模板作为标定物，提出了一种基于Harris算子的角点自动提取方法。实验结果表明，这一方法可以快速、准确实现标定点的提取。     

公交车行驶工况开发过程中试验线路的提取研究

提出了一种公交车实际行驶工况开发过程中代表性试验线路的提取方法，通过对广州市公交车代表性试验线路的提取，阐述了代表性试验线路的提取过程，通过对结果的分析，验证了这种代表性试验线路提取方法的合理性和科学性．     

利用线阵列相机对钢轨长波不平顺检测的工程实践

提出一种基于机器视觉技术的轨道高低不平顺的检测方法,采用CCD相机和绿色方形光源构成检测系统进行定标分析:采用阀值分割、边缘提取进行分割,利用图像灰度差异去除噪声,应用加权平均处理,通过连续测量获取轨道高低不平顺曲线.该方法能有效地实现轨道不平顺高差的高精度动态测量.     

基于Canny边缘检测和聚合接续法的路轨边缘提取方法

在铁路视频路障检测报警系统设计中,关键技术之一是提取路轨边缘以确定障碍物检测的有效范围,对范围内障碍物报警。本文提出一种基于Canny边缘检测技术和聚合接续法的路轨边缘提取方案。通过直方图均衡化,实现对原始图像的空间增强,突出图像细节,经过Canny边缘检测提取图像的边缘组合,采用本文提出的聚合接续法提取出符合条件的边缘组合中最长的两条线,并对其实施接续,可达到路轨边缘提取的目的。本算法经过MATLAB编程实现,并移植到TI的DM642视频开发板上进行硬件测试,能够有效地实现路轨边缘的提取,为铁路路障检测报警系统设计提供参考。     

基于TM影像自动获取冲洪积扇信息模型研究

研究目的:冲洪积扇在遥感影像上有其特有的色调、纹理和亮度等遥感特征,由于冲洪积扇区多是松软土分布区,是影响工程的重要因素之一,利用遥感影像确定冲洪积扇分布范围,用以指导工程选址,是遥感解译工作的重要组成部分。传统的冲洪积扇遥感解译以目视解译为主,其速度慢、周期长,工作量大,难以满足当前铁路、公路高速发展的需求。通过分析研究冲洪积扇的地形地貌和遥感影像特征,基于TM影像,建立冲洪积扇信息提取模型,实现利用算法从影像上自动快速提取冲洪积扇的方法,成果快速地用于指导工程地质选线工作。研究结论:基于冲洪积扇的遥感机理,构建的集冲洪积扇指数、植被指数、湿度指数和地形数据为一体的冲洪积扇信息遥感自动提取模型,能快速、有效地提取TM影像中的冲洪积扇信息,实现了冲洪积扇遥感解译的自动化。     

基于图像处理的内河船舶目标提取与特征值计算

内河航行船舶进行目标提取及特征值计算,是船舶航行监控及船舶交通流参数测量的基础。文中主要介绍:1将背景差分法与大津法相结合,提出了1种新的船舶目标提取方法,对不同天气、不同角度下内河在航船舶目标进行提取;2提出了基于圆环划分的特征值算法,通过此算法计算所得目标船舶的特征值。验证结果表明,基于背景差分结合大津法可实现船舶目标提取,所得船舶轮廓较为清晰,并具有一定天气适应性;在特征值计算实验中,正拍图像的特征值1均大于0.95,而侧拍图像特征值1均小于0.5,可区别不同拍摄角度;各种船舶目标在进行旋转、平移及缩放后,特征值基本保持不变。因此,文中算法所得到的特征值具有旋转、平移及缩放的不变性,并可以适应在不同角度下摄像机所拍摄的要求。     

内河驾驶模拟器三维视景的生成与实现

本文主要讲述三维视景生成和实现的方法。以长江南京栖霞山--中山码头航道图为例,分为纸质江图扫描矢量化制作、嵌入电子海图系统、三维地形数据提取、三维地形的生成、实景模型建立与渲染显示等五个阶段,精确细致的讲述了三维视景仿真系统的制作过程。方法灵活方便,为没有DEM数据的水域制作三维视景仿真提供了经验。     

船体外板三维曲面的有效提取

复杂工业环境下不规则曲面的提取方法是水火弯板机器人的重要研究问题之一。本文提出了一种水火弯板机器人复杂曲面提取方法,经过曲面数据采集,加工区域确定,曲面边缘提取,曲面边缘处理,最后根据曲面边缘提取船体外板三维曲面。实验结果表明,该方法在控制处理时间的同时提高精度,缓解点偏差问题,能在海量点云数据下提取出复杂曲面的三维点云数据。     

基于高分遥感影像的农村地区公路网规模预测

为准确预测农村地区公路网中短期发展规模,研究提出了基于高分遥感影像与地形、区域功能及周边环境划分的农村地区公路网中短期发展规模预测模型.模型采用基于地形区域分类的方法,以深度神经网络提取的路网高分遥感影像为基础数据,综合考虑路网分布、自然村分布及路网提取算法精度等客观情况,并对遥感影像质量偏低导致的识别率下降进行了里程...     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。