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基于感兴趣区域模型的车道线快速检测算法

电子科技大学学报 2018年第3期47卷 356-361页

作者：钱基德陈斌钱基业陈刚中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京石景山区100049 中国科学院广州电子技术研究所广州510070 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆江北区401123

为满足智能车载视频取证设备对车辆违章行为取证时检测车道线准确性和时效性的要求,提出一种基于感兴趣区域模型的结构化道路车道线的快速检测算法。该算法首先基于结构化道路具有车道线与路面对比度高的特点,采用Soberx边缘检测算子检... 详细信息

为满足智能车载视频取证设备对车辆违章行为取证时检测车道线准确性和时效性的要求,提出一种基于感兴趣区域模型的结构化道路车道线的快速检测算法。该算法首先基于结构化道路具有车道线与路面对比度高的特点,采用Soberx边缘检测算子检测车道的边缘信息,然后在感兴趣区域模型基础上,采用改进的Hough变换检测出可能的车道线。为准确提取车道线完成车道的准确检测,该算法基于透视图像消失点原理,采用逆透视变换消除伪车道线完成车道准确定位。实验表明,该算法定位精度高、快速快、鲁棒性好,能够满足高速公路智能车载视频设备取证的性能要求。

关键词： Hough变换车道线检测感兴趣区域结构化道路

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车载移动执法中违规车辆智能检测研究

电子科技大学学报 2018年第3期47卷 350-355页

作者：陈刚陈斌钱基德中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京石景山区100049 中国科学院广州电子技术研究所广州510070

提出了一个面向高速道路交通车辆违规行为移动执法智能检测模型。系统模型分为车道线检测、车辆检测与跟踪、逆透视变换及几何量算、面向车道定位的地图精细匹配等4个子模块。该系统模型算法在实际高速公路环境中进行了车辆违规行为检测... 详细信息

提出了一个面向高速道路交通车辆违规行为移动执法智能检测模型。系统模型分为车道线检测、车辆检测与跟踪、逆透视变换及几何量算、面向车道定位的地图精细匹配等4个子模块。该系统模型算法在实际高速公路环境中进行了车辆违规行为检测,以及车道线检测、车辆目标及跟踪等专项测试以表征其对车辆违规行为的检测能力。测试结果表明,该系统模型具备在一定的复杂交通环境中车辆违规行为辨识能力。相关专项测试表明,该模型可以快速及准确地检测记录违规车辆。

关键词：车道线检测地图匹配车载移动交通执法车辆目标检测及跟踪车辆违规行为检测

基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型

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农业机械学报 2018年第10期49卷 275-283页

作者：陈刚陈斌林郁欣钱基德中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049 中国科学院广州电子技术研究所广州510070 福建网龙网络公司研发中心福州350001

为定量分析植物冠层结构与光分布及光合作用之间的关系,模拟实际环境中植物冠层的实时光合速率,为诸如作物模型中产量估测提供一种植物冠层尺度光合生产力计算方法,本文构建了基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型。模型主要分为... 详细信息

为定量分析植物冠层结构与光分布及光合作用之间的关系,模拟实际环境中植物冠层的实时光合速率,为诸如作物模型中产量估测提供一种植物冠层尺度光合生产力计算方法,本文构建了基于L-系统的3D虚拟植物冠层光合作用模拟模型。模型主要分为3部分:基于L-迭代文法系统与三维图形绘制技术构建3D虚拟植物冠层结构,利用正向光线跟踪及天空可见率算法模拟虚拟冠层内光辐射(Photosynthetically active radiation,PAR)传输,基于太阳几何参数、大气影响参数及地理位置等参数计算真实环境中虚拟冠层顶部实时PAR强度。利用此模型,直接输入或插值处理光合环境因子数值,采用单叶光合作用模型和相关呼吸作用模型,可计算冠层内净光合作用速率并进行周期内植物体生物量的积累估算。以实测的幼龄杉木为模拟对象,计算其冠层内净光合作用速率及周期内生物量积累,模拟结果表明,基于虚拟冠层的PAR分布模拟及其冠层光合作用速率计算,是一种对植株光合生产力估算的有效方法。

关键词：虚拟植物冠层光合作用模拟模型 L-系统辐射传输

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基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷检测方法

计算机科学 2018年第6期45卷 296-300,313页

作者：钱基德陈斌钱基业赵恒军陈刚中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049 中科院广州电子技术研究所广州510070 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆401123 重庆文理学院重庆402160

通过分析液晶屏中缺陷检测的必要性和人工检测的不足,研究一种基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷在线检测系统。针对液晶屏中的Mura缺陷区域和周围背景对比度低、边缘模糊、形状各异、整体亮度不均等特点,建立模拟人工检测的成像系统。提出... 详细信息

通过分析液晶屏中缺陷检测的必要性和人工检测的不足,研究一种基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷在线检测系统。针对液晶屏中的Mura缺陷区域和周围背景对比度低、边缘模糊、形状各异、整体亮度不均等特点,建立模拟人工检测的成像系统。提出单帧图像背景建模和背景差分方法,该方法能有效解决液晶屏的亮度不均问题,同时增强Mura缺陷的特征信息。然后基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Region,MSER),提出Mura缺陷自适应阈值缺陷分割方法,建立一个全自动缺陷在线检测的视觉系统。实验结果表明,所提检测算法能很好地解决液晶屏亮度不均的问题,准确地对Mura缺陷进行分割定位,算法的鲁棒性好。并且该系统人工干预少,效率高,能实现在线自动检测。

关键词：最大稳定极值背景建模背景差分 Mura缺陷机器视觉

基于改进梯度算法的液晶屏亚像素级缺陷快速检测

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计算机应用 2017年第A1期37卷 201-205页

作者：钱基德陈斌钱基业王佐才中国科学院成都计算机应用研究所成都510041 中国科学院大学北京100049 中国科学院广州电子技术有限公司广州510070 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆401123

针对目前移动设备端的液晶屏亚像素级液晶颗粒缺陷检测效率低的问题,提出一种采用机器视觉的基于改进梯度的缺陷快速检测方法。首先,通过高分辨率的线阵相机获取超高分辨率的液晶屏的采集图,采集像素超过2亿,将微观的亚像素级液晶颗粒... 详细信息

针对目前移动设备端的液晶屏亚像素级液晶颗粒缺陷检测效率低的问题,提出一种采用机器视觉的基于改进梯度的缺陷快速检测方法。首先,通过高分辨率的线阵相机获取超高分辨率的液晶屏的采集图,采集像素超过2亿,将微观的亚像素级液晶颗粒通过高分辨率相机转换成图像中的宏观目标;其次,提出一种自适应参数估计方法检测液晶屏中液晶颗粒排列参数,以满足不同规格的液晶屏的自适应缺陷检测;最后,基于获取到的液晶颗粒参数采用改进的梯度算法对采集图进行缺陷特征提取,采用优化中值滤波算法对获得的缺陷特征图像去噪,通过二值图像连通域标记优化算法对缺陷进行快速定位。理论与实验均表明该算法能够快速准确检测出液晶屏中的亚像素级液晶颗粒坏点,对生产检测中的偏转以及图像光照不均都有很好的鲁棒性,满足液晶屏生产流水线的检测需求。

关键词：液晶屏缺陷检测梯度亚像素机器视觉高分辨率

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基于特征重构的类圆形密集嘴棒精确计数

计算机应用 2020年第S2期40卷 147-150页

作者：钱基德钱基业杜冬刘长华中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室四川广汉618307 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆401123

类圆形颗粒计数问题是工业生产过程中提高自动化水平的一个瓶颈,开发准确率高、实时性高、鲁棒性好的自动在线计数设备具有重大意义。以嘴棒计数为研究对象,基于特征重构的算法,实现在线实时非接触式的密集嘴棒精确计数。通过面阵相机... 详细信息

类圆形颗粒计数问题是工业生产过程中提高自动化水平的一个瓶颈,开发准确率高、实时性高、鲁棒性好的自动在线计数设备具有重大意义。以嘴棒计数为研究对象,基于特征重构的算法,实现在线实时非接触式的密集嘴棒精确计数。通过面阵相机采集已装箱的密集棒材俯视图作为计数对象,首先通过形态学算法提取棒材角点信息;其次结合棒材尺度信息,并采用归一化能量特征重构棒材区域特征;然后采用最大稳定极值区域算法准确分割出孤立的棒材区域,再根据该区域实现了棒材精确计数。该方法能有效应对密集棒材图像的亮度不均,对棒材形变鲁棒性好。实际测试验证了所提方法的可行性,在50 ms时间内能精确计数图像中的数千只棒材,平均计数准确率可达99.95%。

关键词：类圆形颗粒计算机视觉低对比度特征重构最大稳定极值区域

***环境下的查询关键字输入智能提示控件的设计与实现研究

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四川师范大学学报（自然科学版） 2013年第1期36卷 152-158页

作者：冯山王晓勤钱基德四川师范大学数学与软件科学学院四川成都610066 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室四川成都610066 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041

.NET没有专门的查询关键字输入智能提示控件.研究了.NET环境下的查询关键字输入智能提示自定义控件的实现原理和方法.在此基础上设计了一款能够进行查询输入智能提示的自定义控件.它不仅可以进行西文输入的智能提示,还可以进行汉字输入... 详细信息

.NET没有专门的查询关键字输入智能提示控件.研究了.NET环境下的查询关键字输入智能提示自定义控件的实现原理和方法.在此基础上设计了一款能够进行查询输入智能提示的自定义控件.它不仅可以进行西文输入的智能提示,还可以进行汉字输入的智能提示,具有很好的用户操作体验.无论是理论方法还是实现的控件都可以作为一般.NET应用程序开发的参考.

关键词：自定义控件客户端回调无刷新显示输入智能提示

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边缘计算在飞行训练中的应用

计算机科学 2021年第S1期48卷 603-607,612页

作者：钱基德熊仁和王乾垒杜冬王在俊钱基业中国民用航空飞行学院四川广汉618307 民航飞行技术与飞行安全重点实验室四川广汉618307 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆400000

眼是人心理活动和思想在外观上的重要表现形式,文中通过使用高速图像采集系统跟踪飞行员的眼动轨迹来分析其心理行为,以研究飞行员在训练过程中的注意力情况。随着低功耗嵌入式设备、高速5G网络的逐渐成熟,已逐步进入"万物互联"新时代,... 详细信息

眼是人心理活动和思想在外观上的重要表现形式,文中通过使用高速图像采集系统跟踪飞行员的眼动轨迹来分析其心理行为,以研究飞行员在训练过程中的注意力情况。随着低功耗嵌入式设备、高速5G网络的逐渐成熟,已逐步进入"万物互联"新时代,基于此,提出采用边缘计算设备评估飞行训练效果的解决方案。该方案介绍了一种基于边缘计算架构的实时眼动跟踪系统,采用高速CMOS图像传感器采集眼部图像,提出了一种基于MobileNet的轻量级网络结构快速定位瞳孔位置,然后利用NVIDIA Jetson Nano板卡实现在连续视频图像中定位瞳孔并计算出注视点的功能,以获得眼动视觉焦点轨迹。实验结果表明,该边缘计算系统构成简单,且能满足实时眼动跟踪的要求,为实现实时心理行为分析提供了一种新的有效方法,给改进飞行训练效果提供了重要参考依据。

关键词：边缘计算飞行训练注意力分配眼动跟踪深度学习

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基于深度神经网络的表面划痕识别方法

计算机应用 2019年第7期39卷 2103-2108页

作者：李文俊陈斌李建明钱基德中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049 中国科学院广州电子技术有限公司广州510070

为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别,提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络(CNN)构成,其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景... 详细信息

为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别,提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络(CNN)构成,其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理,风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络,首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征,对前馈转换网络进行离线训练,获取网络最优参数值,最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像,然后,利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例,进行划痕识别实验,实验结果表明:与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比,划痕漏报率低至8.54 %,并且收敛速度更快,收敛曲线更加平滑,在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果,准确率提升2 %左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题,从而提高划痕识别精度;同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别,大幅度降低划痕漏报率和误报率。

关键词：亮度不均复杂纹理背景表面划痕识别风格迁移网络卷积神经网络