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边缘直线拟合确定鱼眼镜头光心算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了去除鱼眼图像存在严重的畸变,需要对鱼眼相机进行标定,本文在已知相机参数表的前提下,提出了一种边缘直线拟合来标定最重要的镜头光心坐标算法.该算法利用像素点在图像平面上的物理尺寸及相机焦距,确定相机标定内参矩阵中水平轴和竖直轴的尺度因子.在部分内参已知的情况下,对光心的横、纵坐标在给定范围内进行遍历,校正点到拟合直线加权距离和最小的点,即为所求的光心坐标值.实验结果表明:与常规的标定算法相比,该算法得到的光心坐标减少了由于不精确参数使用带来的累积误差,提高了相机标定结果的精度. 相似文献
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针对在复杂边缘计算场景下外力破坏目标检测识别精度低与实时性差的问题,提出YOLO-ERFA轻量化目标检测算法。该算法采用跨阶段残差结构的CSPDarkNet53-Tiny作为特征提取网络,在保证模型轻量化的同时提高检测准确率;在此基础上,通过改进空间金字塔池化并融合高效通道注意力机制构建特征增强层以提升模型精度和对多尺度目标的检测能力,并在训练阶段使用改进的Mosaic算法增加样本背景虚化以提高模型在复杂场景下的抗干扰能力。实验结果表明,该方法在测试集上检测平均准确率达到了91.58%,在Jetson TX2平台推理速度达30 FPS,且模型内存大小仅为26.50 MB,提高了算法在边缘计算设备上部署的可行性。 相似文献
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针对自动驾驶场景下车载鱼眼相机采集到的图像存在畸变严重、场景复杂、尺度变化剧烈、小目标多以及传统的目标检测模型的检测精度不高的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的鱼眼图像检测模型YOLOv5s-R.首先,为解决小目标难识别的问题,提出随机裁剪多尺度训练的数据增强方法,该方法优于消融实验所得的最优数据增强方法.其次,为了提高模型的检测精度,在网络头部添加置换注意力机制与轻量化解耦头,增强模型对特征的提取能力与识别能力,并抑制噪声干扰.最后,模型额外增加角度预测项,实现旋转框目标检测.通过构建环形标签并用高斯函数对标签平滑,解决了旋转框角度的周期性问题;又对损失函数进行了优化,提出了RIOU,在CIOU的基础上增加角度惩罚项,提高了回归精度并加快了模型的收敛.实验结果表明,提出的YOLOv5s-R模型在WoodScape数据集上取得良好的检测效果,相比于原始的YOLOv5s模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了6.8%、5.6%,达到82.6%、49.5%. 相似文献
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定期检测与健康监测两者结合可实现桥梁从内到外全方位的状态掌控,以云计算模型为核心的集中式处理模式将无法高效处理边缘设备产生的数据,而边缘计算模型可解决云计算技术的带宽不足、能耗大以及数据安全等问题.基于边缘计算技术开发的桥梁监测模块和定检模块,提升了边缘计算在本领域应用的计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服... 相似文献
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通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:(1)利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;(2)通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像. 相似文献
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针对传统基于边缘邻域的一阶或二阶导数的图像边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感的问题,提出了基于模糊推理的边缘检测算法.根据边缘点附近灰度分布的特征确定模糊规则,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测.实际图像处理结果表明,与传统算法相比较,新算法检测边缘效果明显. 相似文献
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基于Zernike矩的边缘检测方法 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种基于Zernike矩的边缘检测方法,根据建立的图参数边缘模型,利用Zernike矩的性质导出了边缘参数和矩的关系,通过求矩得到边缘参数,所提出的方法可以达到子像素级检测精度,对噪声不敏感,具有良好的稳定性。 相似文献
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该系统融合物联网、LoRa无线传输、智能边缘计算、多传感器融合技术、嵌入式控制系统以及行业应用软件等技术,可以帮助相关的水质监管部门及时有效地发现监测点水的异常状态,快速采取合理有效的措施进行处理。系统采集嫩江水质的ph值,溶氧量,电导率等信息,结合定位信息得到测量点的准确位置等信息经由LoRa无线网络将数据传输至终端的上位机,并根据检测结果做出响应,在上位机部分进行边缘计算,得到具有代表型的高精度结果值传至云服务进行整个河流的展示与分析。 相似文献
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基于方向小波变换的边缘检测 总被引:7,自引:0,他引:7
定义了一种方向小波变换,并将其用于图像边缘检测.建立了它与Canny边缘检测子的关系.基于此提出的新的边缘检测方法,不仅可以有效地检测出图像的边缘,而且也可检测图像中某一方向的边缘.实验结果表明,新的边缘检测算法具有能检测方向性边缘、算法简单、计算量小、效果佳等优点. 相似文献
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基于小波变换的齿轮图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于计算机视觉技术的齿轮测量中,齿轮图像中的边缘信息是极为有用的,它是进一步进行齿轮图像分割的基础,直接影响到齿轮几何参数测量结果的正确性和可靠性。传统的边缘检测算子大都是基于边缘的灰度不连续性利用梯度局部最大值或二阶导数过零点来检测边缘,容易受噪声干扰。文中采用图像的多尺度小波变换局部模最大值进行边缘检测。检测结果表明,此方法降噪能力强,定位精度高,克服了传统方法的缺点。 相似文献
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传统的码本模型能够快速完整的检测出运动目标,但检测出的运动目标边缘不准确,同时易受到阴影的干扰。针对这一问题,本文提出了基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法。该算法在码本模型提取运动目标的基础上,利用基于YCrCb色彩空间的阴影去除算法消除阴影;然后根据Canny边缘检测算子和形态学闭运算获取运动目标的边缘轮廓。将阴影去除得到的运动目标与边缘检测得到的边缘轮廓进行“与运算”,得到最终的运动目标。经过实验仿真,本算法能够提取边缘轮廓准确和完整的运动目标, 同时能有效的抑制噪声。 相似文献
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在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。 相似文献
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用Canny边缘检测算子检测一些边缘不明显图片的边缘时,得到的边缘图像可能有间断,甚至会漏检一些倾斜的边缘。本文通过对两个斜方向上的梯度信息的提取添加,使梯度信息更加完整,进而得到了更好的边缘图像。Lina图片和折反射全向图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性。 相似文献
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基于数学形态学的图像边缘检测 总被引:14,自引:0,他引:14
讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用,并成功构造了一种新型形态边缘检测算法,该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力.对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明,该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果. 相似文献
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基于Unit-Linking PCNN的灰度图像边缘检测 总被引:2,自引:1,他引:1
利用Unit-Linking PCNN模型,结合最小交叉熵准则,边缘检测预处理,均匀分块处理,将灰度图像分割成二值刚像,在二值分割图基础上实施unit-Linking PCNN边缘检测.边缘检测预处理以块状增强方式增强了图像对比度,强化r图像边缘;均匀分块处理实现了灰度图像的近似多阈值分割.分析了边缘检测预处理中各步骤的作用,比较了不同均匀分块数目对边缘检测结果的影响.与Canny算子和相关文献结果相比,该研究检测的边缘体现了更丰富的图像细节,且神经元模型参数对图像边缘检测结果的影响较不敏感.仿真结果表明,该方法具有较理想的灰度图像边缘检测结果,具有较好适用性. 相似文献
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在对传统边缘检测算法分析的基础上,文章提出了基于图像的自适应增强的边缘检测算法,首先分别对图像的目标和背景物体进行灰度增强,然后对增强后的图像进行边缘提取,并对提取后的边缘图像进行融合。试验结果表明,该方法能有效的提取图像边缘细节,取得良好的边缘检测效果。 相似文献
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基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度. 相似文献