基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸系统设计

对基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸管理系统的软硬件进行了设计.系统采用地感线圈检测车辆并对监控相机进行触发,使获取到的车辆图像清晰、牌照位置突出;然后通过对车辆图像的预处理、牌照定位和提取、校正、车牌字符分割、归一化处理,实现汉字、字母和数字字符的识别;最后将识别结果和数据库中的预存信息进行比对并根据比对结果输出反馈控制信号,实现道闸的全自动智能控制.系统采用单主机双车道同步监控,同时具备车型预识别功能,并根据车型识别的结果进行车辆图像的分类存储和查询,进一步提高了系统的实用性,具有很重要的现实意义.     

基于视频的轨道车辆自主定位方法研究

针对轨道施工车辆自主定位需求,提出一种基于车载前视相机拍摄百米标视频的轨道车辆自主定位方法。该方法首先对YOLOX-s网络进行改进并构建了百米标的目标检测模型,完成对百米标的目标检测;其次,当检测到百米标后,结合图像预处理和卷积循环神经网络(CRNN)网络构建百米标数字文本识别模型,提取百米标的数字文本信息,从而实现对轨道施工车辆的定位。经实验验证该方法能够快速准确定位轨道施工车辆的位置信息。     

基于多传感器的隧道异常自动巡检系统的设计

为及时发现隧道内渗漏水和裂缝病害,提早采取应对措施而降低损失和节省成本,设计了一套基于多传感器的隧道自动巡检系统。通过分析隧道内渗漏水和裂缝表现出的特征,针对渗漏水现象,通过红外热成像设备获取环境的温差伪彩图,设计出一种多邻域生长动态异常区域识别算法检测漏水点;针对裂纹细小难以识别的问题,通过大面阵工业相机获取高分辨率图像,并提出一种基于相机标定的图像拼接方法获取隧道内全部视场,从而扩大裂纹检测范围。将传感器模块化安装在隧道运动巡检设备中,构建一套完整的网络架构,进行信息交互和数据传输。实验结果证明该系统有较强的可靠性和鲁棒性,渗漏水检测算法误检率低,可有效检测出温度异常区域;图像拼接算法成像质量高、拼接速度快。     

基于机器视觉的BGA芯片缺陷检测及其MATLAB实现

文章应用机器视觉技术,采集回流之前的球栅阵列(BGA)芯片图像,对图像进行预处理后,运用点分析方法对图像中各个焊球区域进行标记,通过计算获得焊球数目以及各个焊球位置、大小等特征信息,建立判断标准并依次序对这些信息进行比对,从而判断芯片合格与否,并对不合格芯片判断其缺陷类型;研究采用MATLAB完成图像预处理以及具体的检测程序编写;实验结果证明,此方法可以正确识别缺陷类型,在检测速度以及可靠性方面有很好的保证.     

一种汽车保险盒熔断器插接位置检测方法

针对汽车保险盒熔断器插接位置检测,提出了一种以颜色识别为基础,结合边缘检测与特征匹配理论的检测方法.此方法通过比较样板图像和待检测图像中关注区域的颜色信息差异,判断熔断器插接位置正确与否;通过对样板的大量实验,解决了现场光线干扰造成的检测失准问题;采用对图像进行均衡化处理和边缘提取的方法,解决了颜色经常变化的非熔断器位置检测的难题.工业现场实际测试表明,该方法稳定可靠.     

基于微透镜阵列的光场图像深度估计

针对光场相机同时记录光线位置信息和角度信息,提出估计光场图像深度的新方法。根据光场摄像技术的数字重聚焦原理,产生场景不同焦深的图像序列;采用基于目标区域的可变窗口清晰度评价算子对目标在图像序列中的聚焦度进行测量,通过高斯插值获得最清晰的成像位置作为深度求取结果。以基于微透镜阵列的Lytro光场相机为例,实验结果表明,在降低现有算法时间复杂度的基础上,该方法提取的深度图可靠,证明了该方法的可行性与优越性。     

基于U-net和YOLOv4的绝缘子图像分割与缺陷检测

输电线路上绝缘子的完整性直接影响了输电的安全与可靠性.采用深度学习方法，对绝缘子图像识别提取和缺陷检测问题进行了研究.首先基于优化的U-net模型获取绝缘子区域掩模图像，实现对绝缘子串语义分割；然后基于YOLOv4模型获取缺陷绝缘子的位置，实现对自爆绝缘子目标的检测.为充分利用高分辨率图像的像素信息，提出“切分-识别-合成”的检测思路，精确分割出绝缘子以及判断并获取缺陷区域；最后设计了多组实验并进行对比，验证了模型的有效性.采用优化的U-net模型分割绝缘子的Dice系数达0.92；采用YOLOv4模型检测自爆绝缘子的识别精度达0.96，平均重叠度IOU达0.88.研究结果对实现电力系统运维的智能化具有较高的应用价值.     

面向光伏发电功率预报的云层图像采集与分割研究

设计了一种跟踪太阳的机械装置,能够利用全景相机采集天空图像,并确保太阳在图像的中心区域,以获取更多更有效的云层信息。依据采集图像中白色云层与蓝色天空所含颜色分量的不同,提出一种基于颜色特征的云层检测方法,可以将云层从全景图像中分割出来,并对不同类型的云层进行处理。试验结果表明,设计的图像采集装置能有效获取太阳能电站区域的天空全景图像,设计的图像处理算法能有效分割云层区域,从而为后续的太阳能预报打下基础。     

影响深基坑围护墙内支撑系统因素的状况分析

在深基坑开挖过程中,内支撑对稳定基坑及控制基坑变形有重要意义。以某深基坑工程为研究背景,借助数值模拟方法建立了基坑开挖力学模型,考虑内支撑截面、支撑作用点位置、支撑作用点形式和支撑刚度四个影响因素,对内支撑对围护结构内力及变形的影响进行了探讨。分析结果表明:钢支撑截面的选择应视情况而定,且支撑长度不宜大于25 m;支撑位置的设置对支护结构受力及变形有较大影响,在基坑设计中应当予以重视;改进的内支撑作用点形式对改善基坑受力、控制基坑变形有积极作用;通过增加内支撑刚度的方式以减小基坑变形不是最有效的方法;研究成果可为工程实践及理论研究提供参考。     

基于局部特征融合的目标再识别方法

提出一种基于局部特征融合的目标再识别方法.通过视觉传感网采集视频图像,针对场景内的目标,首先结合颜色和形体特征,对目标进行区域分割,进一步设计特征描述子,对关键区域的颜色和形体信息进行提取,基于此判断目标间的相似度,实现目标再识别.实验表明了所提方法的有效性.     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

基于IIC总线的视频图像采集板

介绍一种基于IIC总线的视频图像采集板的设计方法，即将CCD摄像头输出的视频信号解码成数字分量信号Y：U：V＝4：2：2格式，然后在控制电路的控制下，输出标准的CIF、QCIF、SQCIF三种图像格式之一，并存入帧存储器，计算机模拟和示波器测试表明该设计是有效的，该图像采集板可用于基于PSTN（公共电话交换网）的可视电话系统的前端采集部门，也可根据所需图像质量选择三种图像格式之一用于监控系统。     

用多距离特征识别三维物体的表面形状

本文讨论一种识别物体的方法。三维空间中的物体表面可以由部分球面、柱面和平面来近似,并且这些面是能够被识别的。处理方法是通过分割图象成为区域(Region)且并行处理这些区域来实现。文内叙述一种技术。这种技术应用具有激光扫描器的摄象机系统获取图象。测量三维物体相应表面点的座标。然后用相应区域中的三点决定一个参考平面,进而计算区域中的特征点到参考平面的距离。这些多距离特征可被用来识别相应区域中的物体表面是球面、柱面还是平面。这些面的方向,可用具有两个斜角的表面法线方向来描述。这种技术在自动装配线上和工业监视检验中是很有用的。可用其找出另件在三维空间中的位置和方向,计算检验另件表面形状外形尺寸等等。     

基于梯度信息的灰度人脸检测

针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。     

基于OpenCV的二维定位系统设计

提出一种在照、摄像机内部参数未知的条件下,由单幅二维投影图像进行目标定位的方法和系统设计方案。即对目标平面上位置已知的参考特征点与他们在二维图像上的投影仅进行一次匹配训练,便可由单幅二维图像确定目标方位。文中以Intel公司开发的开源计算机视觉库OpenCV作为定位系统的开发工具,充分利用其提供的函数库功能,根据本系统的特点在组件层次上进行设计和优化,提高了定位的精度和效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足多种计算机视觉系统的需要。     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

具有双重检测机制的图像篡改检测算法

针对单一基于相关性的图像篡改检测算法难以同时解决虚警和漏检的缺陷,提出一种具有双重检测机制的图像篡改检测算法——第一重检测利用待测图像各区域的相机指纹是否与参考相机的指纹具有相关性来确定疑似篡改图像块;第二重检测从疑似篡改图像块中抽取特征,送到训练好的支持向量机(SVM),由基于图像特征的SVM对其分类,把误判块和真实篡改块区分开来.实验结果表明,该算法优于经典的单一基于相机指纹相关性的篡改检测算法.     

基于可变尺寸块分割的立体视频帖估计和内插算法

在立体视频序列编码中,在图像流按MPEG－I／II的视频编码标准进行编码,而对右图像流只有参考帧（I及P帧）进行编码,右图像流的B帧不编码及传送,依靠在解码端从各个参考帧中进行帧重建及内插获得,该文中的可变尺寸块分割方法采用基于分辨率四叉树分解的运动分割,对右B帧的重建提出了按照匹配和失配块分别处理的方法,并根据右B帧中的块与右I,P帧之间或与左B帧之间相关性大小来确定各个块的位置和内容,该文还提出了一种可避免误匹配和对显露区进行正确填充的针对交叠块的帧估和内插方法,仿真实验表明,作者提出的图像重重建方法与MonsonH.Hayes所提出的基于固定块的方法相比,能够使得重建图像的PSNR增加约1．25dB,并且图像的主观视觉质量也明显要好。     

基于相关滤波的绝缘子跟踪与测距算法

针对旋翼无人机进行输电线路巡检的应用场景,通过基于相关滤波的跟踪算法,实现绝缘子的跟踪并适应尺度的变化。在滤波器的训练过程引入核函数,构建出更加鲁棒的滤波模板。通过gabor滤波器,在HSV颜色空间提取绝缘子的纹理特征。采用两个并行的相关滤波器,分别用于位置和尺度的定位。在此基础上,通过最大类间方差法,对图像中绝缘子进行分割,按照相机成像原理,计算绝缘子与无人机之间的相对距离。算法能够实现绝缘子的实时跟踪并适应尺度变化,以及计算无人机与绝缘子之间的相对距离,为无人机智能化巡线提供技术支持。     

视频会议系统中基于图像拼合的中间视合成

中间视合成是实现立体交互式显示的关键技术,即在观察者改变观看位置时,可以通过系统合成的虚拟视点获得环视的效果.该文提出一种基于图像拼合的中间视合成算法,利用图像插值和变形技术,生成虚拟视点图像.首先对立体图像对进行亮度均匀化处理,以消除左右图像间的平均亮度差异;然后根据左右视所含信息的不对称性,利用视差信息判断可靠区域,生成过渡中间视;最后采用图像拼合变形的方法进行中间视插值合成.实验表明,生成的虚拟中间视图像效果良好,基于对象的处理方式使得本算法具有速度上的优势,可用于头肩型视频会议场景的立体交互显示.