检索结果-南通市图书馆

作者：刘伟合肥工业大学

学位级别：硕士

机器视觉是多学科的交叉与结合，既是一门科学学科又是一门工程学科，运用机器视觉和数字图像处理技术，探讨机器视觉技术在驾驶员桩考系统中的实现方法，这对机器视觉技术方法研究和实际应用具有一定的价值。本文以驾驶员桩考系统为研... 详细信息

机器视觉是多学科的交叉与结合，既是一门科学学科又是一门工程学科，运用机器视觉和数字图像处理技术，探讨机器视觉技术在驾驶员桩考系统中的实现方法，这对机器视觉技术方法研究和实际应用具有一定的价值。本文以驾驶员桩考系统为研究对象，采用图像处理技术和机器视觉理论方法，研究如何在熟悉或不熟悉环境条件下检测和识别出运动目标，自动跟踪和测量所监控运动的车辆目标。1、提出了一种序列图像帧差分和二次帧差分的改进HIS差分模型，采用自适应运动目标区域检测、阴影部分分割和噪声消除算法，在无背景图像条件下自动提取运动目标区域。2、依据先验知识，定义运动目标的特征，计算分析和特征匹配识别所需跟踪目标，并提取跟踪目标区域重心点的三维坐标值。3、对运动目标状态采用Kalman预报器进行一步预测估计和两步增量式跟踪算法，快速平滑的实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。4、采用Hough变换获得场景中的考场区域直线段与汽车边框的相对位置信息，从而对驾驶员桩考过程做出评判。在Windows环境下设计了系统整体功能框架和软件算法，实验证明，该方法对移动目标的提取识别与跟踪具备不易受干扰和快速的特性，效果良好。可有效地提高驾驶员桩考的公正性和准确性。

关键词：目标检侧与识别改进的HIS差分模型 Kalman滤波器增量式跟踪控制策略摄像机标定

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汽车牌照自动识别系统的研究

汽车牌照自动识别系统的研究

作者：夏华东湖北工业大学

学位级别：硕士

本文主要研究了车牌自动识别系统的相关技术要点,车牌识别技术是智能交通系统中一个非常重要的技术,该系统可以广泛应用于交通违章,被盗车辆的跟踪,各高速公路的自动收费系统,以及高档生活小区出入车辆的管理,军事管理区出入车辆的管理... 详细信息

本文主要研究了车牌自动识别系统的相关技术要点,车牌识别技术是智能交通系统中一个非常重要的技术,该系统可以广泛应用于交通违章,被盗车辆的跟踪,各高速公路的自动收费系统,以及高档生活小区出入车辆的管理,军事管理区出入车辆的管理等等。目前,车牌自动识别大多是基于PC机的,在PC机上算法执行更灵活,速度快,但是系统成本高,体积大,应用场合受限。为了解决上述问题,让系统有更大的应用空间,越来越多的研究人员开始研究基于嵌入式技术的车牌识别技术。基于嵌入式技术的车牌识别技术将车辆图像采集,图像预处理模块,图像识别模块放在一个硬件平台上完成。目前,该平台用过的方案有ARM+FPGA和DSP+FPGA两种。由于用DSP方案,TI公司已经开发了基于DSP的图像库,这样在做图像识别的时候,用户程序的开发难度要小一些,这样可以缩短产品的开发周期,所以系统采用DSP+FPGA的方案。论文主要做了以下工作:1.分析了基于数字图像处理的车牌识别原理;2.做了基于Matlab环境下的部分车牌识别算法仿真;3.完成了基于DSP+FPGA方案下车牌自动识别系统的硬件器件选型,电路设计,PCB设计;最终,在Matlab中完成了车牌识别的三个关键部分的算法仿真,算法能识别出车牌汉字,字母和数字。

关键词：智能交通系统车牌识别 DSP FPGA

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安全车距检测系统的研究与设计

安全车距检测系统的研究与设计

作者：王丽影长春工业大学

学位级别：硕士

将车辆安全检测和车距测量这两项主动安全技术应用到汽车安全驾驶系统的主要目的就是降低车辆交通事故发生概率,行驶状态下车辆间距测量目前也是世界范围内学者们研究的热点。本文阐述了一种基于双目视觉的安全车距测量方法,利用双... 详细信息

将车辆安全检测和车距测量这两项主动安全技术应用到汽车安全驾驶系统的主要目的就是降低车辆交通事故发生概率,行驶状态下车辆间距测量目前也是世界范围内学者们研究的热点。本文阐述了一种基于双目视觉的安全车距测量方法,利用双目CCD摄像头采集前方车辆图像信息进行采集,利用数字图像处理技术对采集到的车辆图像数据进行预处理,图像去噪,迭代阈值分割,对道路边缘检测和前方车辆识别方面进行了探索和研究,最后计算出与前车之间的距离。通过对各种测距方法进行对比,最后选择以双目视觉作为安全车距检测基础进行车辆测距。该双目测距系统包括车道线检测和前方车辆识别,接下来利用事先建立好的测距模型,得到车辆距离信息。实验证明利用双目测距的方法对前方车辆进行识别测距这种方案合理有效、对测距应用方面有一定的参考价值,最后从这三个方面对系统的优缺点进行总结分析,提出对应的改进措施。

关键词：车距测量阈值分割车道线检测前车识别

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基于小波变换与垂直边缘匹配的车辆牌照识别

基于小波变换与垂直边缘匹配的车辆牌照识别

作者：张芮浙江工业大学

学位级别：硕士

模式识别，作为人工智能的一个重要领域，随着人工智能的发展，对于模式识别的研究越来越引起人们的广泛关注。车牌识别技术是模式识别理论在实际中的一个推广。车牌识别是智能交通系统中的一个重要环节。它在交通监视和控制中占有很... 详细信息

模式识别，作为人工智能的一个重要领域，随着人工智能的发展，对于模式识别的研究越来越引起人们的广泛关注。车牌识别技术是模式识别理论在实际中的一个推广。车牌识别是智能交通系统中的一个重要环节。它在交通监视和控制中占有很重要的地位，有着多种应用，例如自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等等。同时，车牌识别的方法还可应用到其他检测和识别领域，所以汽车牌照的识别问题已成为模式识别领域中研究的重点和热点问题之一。运用此技术不仅可以提高管理部门的工作效率，节省大量的人力、资金，甚至能够降低与汽车有关的犯罪率，为维护社会治安发挥独特的作用。本论文中主要对车牌的定位、车牌图像的预处理、车牌图像二值化及车牌的字符分割、字符识别等方面进行了一些阐述与说明，通过对已提出的技术与方法的研究、归纳、总结，在此基础上，结合该问题自身的特点，提出了一定的改进算法。对于整个车牌识别系统来说，车牌识别精确度的高低主要取决于定位精确度的大小。本文中除对一些识别及定位算法有所陈述外，重点对车牌识别系统中的定位方面加以研究。运用小波变换这一数学工具进行了车牌图像的预处理及边缘检测，并提出了一个基于种子过滤算法的尺寸—形状过滤器，用它来消除那些不满足约束条件的噪声区域。然后根据这种算法进行垂直边界匹配来从输入的灰度图像中识别车牌。同时本文中也对车牌识别系统中的字符识别部分进行了一些研究工作。提出了将拓扑特征识别方法和神经网络识别方法相结合的数字识别方法，取得了较高的识别率和可靠性。

关键词：车牌识别图像处理车牌定位小波变换字符分割字符识别

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基于机器视觉的汽车感观测量研究

基于机器视觉的汽车感观测量研究

作者：程张凡合肥工业大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、现代传感技术和数字图像处理技术的发展,机器视觉技术已广泛应用于工业、医学及机器人等领域,尤其是将机器视觉技术应用到运动载体(如汽车)已经成为数字图像处理和运动载体的现代化生产、管理的热门研究项目。利用图像... 详细信息

随着计算机技术、现代传感技术和数字图像处理技术的发展,机器视觉技术已广泛应用于工业、医学及机器人等领域,尤其是将机器视觉技术应用到运动载体(如汽车)已经成为数字图像处理和运动载体的现代化生产、管理的热门研究项目。利用图像理论和机器视觉技术,研究汽车感观测量实现采集车辆的多种特征信息,如车辆牌照、车身颜色、外型尺寸等,具有较高的研究意义和应用价值。本文详细介绍了图像处理技术的基本知识,包括图像灰度化,二值化、图像平滑,阀值分割和边缘检测等。初步设计了基于DSP和FPGA的图像采集硬件平台,在计算机上对汽车感观方面进行了信息模拟采集。采用改进的HSI颜色模型和先验知识实现车牌定位,利用灰度值的差异判别汽车新旧。提出了一种基于色差车身颜色识别算法,通过比较研究多个彩色空间模型及其对应色差公式用于颜色识别的识别效果,实验找出了其中利于颜色识别的彩色空间模型,提高系统识别精度和鲁棒性等。在车身长宽比未知的情况下,提出了一种通过提取车身中轴线来获取汽车长度和宽度值的方法,对图像进行边缘检测和角点检测,通过实验仿真和计算,适合车型的分类,此方法得到验证。并对本文研究工作进行了总结和展望。

关键词：机器视觉图像处理 HSI模型颜色识别车型尺寸

基于计算机视觉技术的汽车仪表板智能检测系统的研究

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基于计算机视觉技术的汽车仪表板智能检测系统的研究

作者：张敏长春工业大学

学位级别：硕士

汽车仪表板是汽车整体结构中不可缺少的组成部分,负责记录汽车的各种数据并及时“反馈”汽车当前的工作状况,对汽车的安全行驶起着重要作用。传统的汽车仪表板质量终检多以人工肉眼观测方式实现,这种严重依赖人工的检测方法存在可靠性... 详细信息

汽车仪表板是汽车整体结构中不可缺少的组成部分,负责记录汽车的各种数据并及时“反馈”汽车当前的工作状况,对汽车的安全行驶起着重要作用。传统的汽车仪表板质量终检多以人工肉眼观测方式实现,这种严重依赖人工的检测方法存在可靠性差、重复性差,且检测人员的劳动强度大,检测时间长,工作效率低等问题。本文将计算机视觉技术应用在汽车仪表板的检测过程当中,利用视觉技术高速、高稳定性等优点保证汽车仪表检测的精度和效率,并以此为基础完成基于计算机视觉技术的汽车仪表板智能检测系统的研制。对汽车仪表板指针式仪表的图像处理和示值自动判读是本论文研究的核心内容。针对汽车仪表表盘的图像特征,采用非线性中值滤波方法对仪表图像进行平滑滤波,在消除仪表图像噪声的同时,保持了图像边缘和细节不受干扰和影响,实现图像的平滑处理,有效增强了仪表图像的视觉效果及表盘中指针和刻度值的清晰度;选择图像二值化算法对平滑处理后的仪表图像进行图像分割,确定合理的阈值(T=150),更准确地识别图像特征,有效提高了表盘指针辨识的准确性;采用典型的Hilditch细化算法进行仪表图像的“骨架抽取”,为表盘指针提取做了必要铺垫;在保证较高质量的仪表图像处理效果的同时,考虑到图像处理的实时性,提出一种结合Hough变换的中心投影法进行指针式汽车仪表的智能判读,经实验验证,此方法能较准确地进行仪表判读,且实时性有了大幅度的改进并减少了存储空间。根据以上研究,基于计算机视觉技术开发的汽车仪表板智能检测系统集光、机、电、计算机软硬件于一体,实现了汽车仪表板的全自动校验检测,是用现代科技改造传统生产手段的典型应用。

关键词：汽车仪表板计算机视觉数字图像处理 Hough变换仪表判读

基于图像处理的三维编织物表面参数自动测量方法

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基于图像处理的三维编织物表面参数自动测量方法

作者：吴善禅天津工业大学

学位级别：硕士

三维编织复合材料是由三维编织预制件经过固化增强的一种新型复合材料,在医疗、汽车、航空、航天、军工等领域得到广泛应用。复合材料预制件的表面编织角和花节距对复合材料的力学性能有重要影响。为了满足复合材料的力学性能要求,必须... 详细信息

三维编织复合材料是由三维编织预制件经过固化增强的一种新型复合材料,在医疗、汽车、航空、航天、军工等领域得到广泛应用。复合材料预制件的表面编织角和花节距对复合材料的力学性能有重要影响。为了满足复合材料的力学性能要求,必须对编织角和花节距这两个参数进行测量和控制。目前在纺织行业中,三维编织复合材料预制件表面编织角和花节距主要依靠人工借助放大镜和千分尺进行测量,费时费力且测量误差大。基于数字图像处理技术测量三维编织复合材料预制件表面编织角和花节距,对提高纺织行业自动化测量水平有重要意义。本文基于数字图像处理技术,研究了三维编织复合材料预制件表面编织角和花节距测量方法。第一,提出了基于霍夫变换的三维编织复合材料预制件表面编织角测量方法。首先对图像进行倾斜校正,根据水平灰度投影曲线相邻波峰波谷的位置分割出每一行花节,计算编织材料的纹理方向;基于霍夫变换去除每一行第一个不完整的花节,并分割出所有完整花节;最后在每一个花节区域利用霍夫变换检测直线,根据两条交叉直线的斜率计算得到每一个花节的编织角。第二,根据三维编织复合材料预制件表面图像纹理周期性规律,提出了基于灰度投影的三维编织复合材料预制件花节距测量方法。首先根据水平灰度投影曲线计算图像中横向花节的个数,基于霍夫变换计算图像中每一行花节的第一个花节宽度并分割出花节的投影区域,然后对每一个投影区域进行水平灰度投影,计算图像中每个花节的花节距。实验结果表明,本文方法能够克服噪声的影响,对边缘不完整的图像仍能分割出每个花节和投影区域,能够准确测量预制件表面编织角和花节距。

关键词：三维编织复合材料预制件编织角花节距霍夫变换灰度投影

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基于计算机视觉的汽车仪表检测方法的研究

基于计算机视觉的汽车仪表检测方法的研究

作者：王明凯哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着汽车工业的发展,尤其是汽车电子技术在汽车仪表中的广泛应用,现有的汽车仪表检测算法已无法满足仪表的检测需求,实际应用于汽车仪表检测任务时表现出检测精度低、通用性差等诸多问题,所以仪表供应商提出了构建一种可靠性好、检测精... 详细信息

随着汽车工业的发展,尤其是汽车电子技术在汽车仪表中的广泛应用,现有的汽车仪表检测算法已无法满足仪表的检测需求,实际应用于汽车仪表检测任务时表现出检测精度低、通用性差等诸多问题,所以仪表供应商提出了构建一种可靠性好、检测精度高、通用性强的仪表自动检测系统的迫切需求。本课题针对现有汽车仪表检测中检测精度不高、泛化性较差等诸多问题,基于计算机视觉技术设计了一种全新的自动检测方法。提出了基于暗通道的外界光照处理方法,解决了原始仪表图像中光线不均、存在折反射光等的影响,使仪表图像光线更加均匀,实现外界光照下的仪表检测。本文针对仪表检测算法需要修改大量的参数,才能适用于其他款式汽车仪表的检测任务的问题,提出了基于目标检测的车速表、转速表、指针区域及数字字符的提取方法,通过构建专用于汽车仪表检测的SSD模型,实现仪表待检测区域的自动提取,进而增强汽车仪表检测算法的通用性和智能化程度。提出了指针的精提取方法,增强了算法稳定性,解决了由于仪表数字字符影响而导致拟合指针直线有严重偏差的问题,为仪表检测工作提供了高精度的指针拟合结果。为解决传统检测算法对于刻度点的提取需要进行人工赋值,检测流程僵化的问题,提出以字符识别为基础进行区域搜寻提取刻度点的方法。本文引入基于字符分割和集成学习的仪表数字识别方法,采用惯性滴水算法进行粘连字符分割,通过结合SVM字符分类器与CNN字符分类器搭建集成学习分类器,实现高准确率、低误检的仪表数字字符识别,随后基于区域搜寻进行刻度点的自动提取。这种全新的刻度点提取方式增强了仪表检测的自动化程度,大大提升了检测效率。针对现有检测算法中均为简单的将指针旋转角度与指示值作为线性关系,导致指针读数误差较大的问题,本文提出了基于拉格朗日插值的指针旋转角度和指示值的拟合关系建立方法,结果精度高,计算简便,能够很好的应用于不同的仪表。实验结果表明本文基于计算机视觉的汽车仪表检测方法具有良好的检测精度,相较于传统仪表检测算法增强了通用性及自动化程度,能够满足实际仪表检测需求,具有广阔的应用前景和实用价值。

关键词：汽车仪表检测计算机视觉技术目标检测字符分割集成学习

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轿车风挡玻璃融霜面积图像测定方法的研究

轿车风挡玻璃融霜面积图像测定方法的研究

作者：张鹏飞长春工业大学

学位级别：硕士

汽车风挡玻璃融霜区域面积检测是检测汽车除霜雾系统对挡风玻璃上霜雾去除效果是否符合我国有关规定的检测方法。当前检测方法中存在人工手动操作工序过多,检测过程易出现较大误差、检测结果获得时间长等问题。本文运用机器视觉及其智... 详细信息

汽车风挡玻璃融霜区域面积检测是检测汽车除霜雾系统对挡风玻璃上霜雾去除效果是否符合我国有关规定的检测方法。当前检测方法中存在人工手动操作工序过多,检测过程易出现较大误差、检测结果获得时间长等问题。本文运用机器视觉及其智能检测的相关知识,并且提出一种滤波算法,对汽车风挡玻璃融霜区域面积检测的方法进行研究和改进。鉴于轿车风挡玻璃为曲面物体,对其进行图像处理前,需要在二维图像中展平。本文采用坐标变换并结合双线性插值算法来获取二维图像下展平的轿车风挡玻璃融霜图像。针对采集的数字图像中存在边界的灰度值对比度不明显、存在灰度值跳跃点的问题,提出一种自适应式类平方根算法。用该算法与其它滤波算法分别对轿车风挡玻璃融霜图像滤波,并进行图像的峰值信噪比的比较。结果证明,此滤波方法对轿车风挡玻璃霜雾图像滤波效果要好于其它滤波算法。针对现行人工手动检测过程中,融霜区域轮廓图像的获取过程繁琐、获得融霜区域面积的过程复杂的情况,运用机器视觉及其智能检测的相关技术,利用摄像机进行图像获取,并运用计算机在图像中对融霜区域轮廓进行智能获取和标定、对融霜区域面积进行计算。对现行的轿车风挡玻璃融霜检测系统进行了改善。通过对轿车风挡玻璃融霜图像的采集、预处理、区域分割及面积计算进行实验,结果表明,本文提出的检测方法具有自动化、智能化、较快的计算速度等特点,能够对现行的汽车风挡玻璃融霜区域面积检测方法进行改善和技术提高。

关键词：机器视觉弱边缘检测区域分割面积测量

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基于立体视觉的三维尺寸测量系统研制

基于立体视觉的三维尺寸测量系统研制

作者：李宁合肥工业大学

学位级别：硕士

随着科技的进步，传感器技术，机器视觉技术、计算机技术和图像处理技术的发展日新月异。将这些技术综合起来应用于非接触测量领域成为一个热门的研究项目。利用数字图像处理和机器视觉技术，研究对空间三维几何体的非接触测量，对产品... 详细信息

随着科技的进步，传感器技术，机器视觉技术、计算机技术和图像处理技术的发展日新月异。将这些技术综合起来应用于非接触测量领域成为一个热门的研究项目。利用数字图像处理和机器视觉技术，研究对空间三维几何体的非接触测量，对产品的质量检测、机械加工、精密检测和机器人导航等都有着重要的工程应用价值和理论研究意义。视觉是人类获取外界信息的最重要途径之一，人类至少有80%以上的外界信息通过视觉获得。通过视觉，人类获得的外界图像信息是立体的;通过眼前景物的特征获得景物的各种信息，如景物前后、左右、上下;景物类别、形状;景物大小、明暗、颜色;景物动静等。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量、判断与识别。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被测目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据获取目标结果和控制现场设备动作。（1）论文通过汽车图像的获取，研究立体视觉下单一CCD图像（二维图像）的预处理方法，包括二值化、平滑滤波、锐化技术和角点、边缘检测技术。由此认知双CCD下获取图像后的图像特征。（2）详细探讨获取三维图像信息的实现技术，包括立体成像方式、特征匹配方案和基于Kruppa方程的自标定算法，在此基础上研究基于立体视觉的汽车安全车距的测量方法。（3）以DM642为核心处理器，设计了车载式汽车安全车距系统的软硬件实现平台;设计了仿真实验，对行驶车辆的安全车距进行了测量验证。

关键词：立体视觉三维尺寸测量自标定安全车距 DM642