基于计算机视觉的电能表检测系统

通过对计算机视觉模板匹配基本算法的研究,改进了基本的模板匹配算法.基于OpenCV开源平台,在VC++6.0的开发环境中设计了一套智能电表检测系统,该系统采用了改进的模板匹配算法,可在线有效检测电能表的多处信息,并对缺陷进行统计,有助于厂商改善产品质量,保证了电能表出厂的可靠性.实验表明系统检测速度快、实时性好.     

基于RSA-FCM算法的运动目标跟踪

运动目标跟踪领域的研究常用颜色直方图作为统计特征, 效果良好但也具有易受光照变化影响等缺点, 运用模糊颜色直方图的跟踪方法能解决以上问题. 针对传统模糊聚类方法中的不足之处, 提出了基于RSA-FCM算法的运动目标跟踪算法, 即在模糊聚类过程中使用随机采样策略确定聚类初值, 同时运用自适应模糊聚类模型进行运算, 提高了跟踪的速度和精度. 实验对比表明, 本文提出的算法在运动目标跟踪准确性和实时性较传统算法都有改进.