驾驶防瞌睡装置中人眼快速定位方法研究

驾驶防瞌睡装置用于实时监测司机眼皮活动情况,介绍了用于该装置基于灰度积分投影的人眼快速定位方法.首先利用图像的垂直灰度投影曲线确定人脸左右边界,然后利用水平灰度投影曲线确定人眼位置,最后利用阈值分割及边缘检测进行人眼开闭情况检测.实验表明,该方法对于驾驶防瞌睡装置中的人眼位置判定具有很强的实用价值.     

驾驶防瞌睡装置中入眼快速定位方法研究

驾驶防瞌睡装置用于实时监测司机眼皮活动情况,介绍了用于该装置基于灰度积分投影的人眼快速定位方法.首先利用图像的垂直灰度投影曲线确定人脸左右边界,然后利用水平灰度投影曲线确定人眼位置,最后利用阈值分割及边缘检测进行人眼开闭情况检测.实验表明,该方法对于驾驶防瞌睡装置中的人眼位置判定具有很强的实用价值.     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

基于肤色模型的机动车驾驶员面部定位的研究

目前,利用驾驶员眼睛的状态来判断驾驶员的驾驶疲劳情况得到了广泛的应用,而驾驶员面部的定位是实现眼睛检测的关键因素之一。本研究将驾驶员图像映射到YCbCr空间,利用肤色在YCbCr空间的分布特性建立肤色模型,分割出肤色并得到人脸的区域。     

角点检测方法研究

角点是图像的一个重要局部特征,它决定了图像中目标的形状,因此在图像匹配、目标描述与识别及运动估计、目标跟踪等领域,角点提取都具有重要的意义.根据实现方法的不同可将角点检测分为基于边缘特征的角点检测、基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测和数学形态学4类.详细阐述了这几种角点检测方法,并对不同方法逐一进行归纳分析,在最后指出了今后角点检测技术的研究方向和发展趋势.     

一种改进的人眼定位算法研究

随着科学的发展,人机交互日益成为社会发展的主流趋势。从传统的鼠标人机交互、手势交互、语音交互再到目前的人眼视线交互等,交互的形式和种类也越来越多、越来越复杂。尤其是机器人技术快速发展的今天,人机交互已经成为国内外的研究热点。人眼定位的精度对视线控制机器人具有重要的影响,因此对传统人眼定位算法进行了研究和改进,提出基于最小二乘法圆形拟合和改进积分投影的人眼定位算法,为后期的人眼视线控制机器人技术打下坚实的基础。通过实验发现该算法具有较强的鲁棒性与很高定位精度。     

基于模糊边界检测的星图搜寻方法研究

过去的几十年里,人们致力于建设搜寻数据库的方法,而且确实找到了大量的搜寻方法。为了减少星图数据库的搜寻时间,本文提出了一种将不同恒星星等分层分类的新技术。同时,本文采用这种准确快速的搜寻方法提出了全新智能快速星识别算法。基于台式机的仿真结果显示这种星识别方法和数据库搜寻方法具有较高的准确性和效率。通过数据库搜寻星特征的时间复杂度为O(N)。除此以外,因为星图像的质量决定了星图识别算法准确性的改进,因此本文提出一种模糊边缘检测技术来解决图像的预处理问题,这种方法对于噪音消除、星特征提取、数据库建设和匹配有重要意义。     

正交边缘投影快速算法在胶片弊病识别中的应用

为实现对胶片弊病的实时识别,提出了一种正交边缘投影快速检测算法.基于对红外胶片图像特点的分析,通过综合运用邻域平均、边缘检测和投影法等图像处理技术,实现了对胶片弊病的快速、准确识别,并据此算法编制了相应的VC++程序.该算法保证实时的关键是将二维图像投影为两个一维信号进行处理,该算法还可根据实际需要实现功能扩展,用于确定弊病的大小及严重程度.通过在乐凯胶片集团公司的在线实验,证明其能够准确检测出各种典型的胶片弊病,处理一帧大小为659×494像素的图像只需20ms.     

扬声器纸盆缺陷的机器视觉检测方法研究

针对目前扬声器纸盆外观缺陷检测主要依靠人工,其工作效率低、易出现误检的现象,提出一种基于机器视觉的检测技术。通过对检测系统的组成和软件算法的设计进行研究,从两个不同的角度对目标缺陷区域进行特征提取,并由此提出两种不同的缺陷识别方法。实验结果表明,机器视觉检测技术能够较好地适用于扬声器纸盆外观缺陷检测,同时,采用基于BP神经网络的识别方式,其正确识别率可达94.8%,符合工业检测要求,具有较高的推广应用价值。     

人脸图像定位算法

提出基于积分投影法辅以人的面部所遵循的比例关系原理的脸部特征定位算法.该算法对具有小角度平面旋转和佩戴浅色眼镜的人脸图像同样适用.文中先通过垂直投影得到人脸的左右边界,再根据水平投影得到人脸额头的粗位置,并结合人脸的长宽比例的先验知识粗定位人脸矩形区域,最后标准化人脸图像.     

基于计算机视觉的药片实时检测系统

为了提升药品缺陷检测效率,降低制药企业的生产成本,设计了一款基于计算机视觉的药片实时检测系统。介绍了计算机视觉检测系统的工作原理和硬件结构组成,并在此硬件结构基础上,提出了一种新型计算机图像分割和特征提取方法。实验结果表明,所述算法和系统能够显著提高药片缺陷检测准确度,可以达到99%,计算机视觉检测系统能够完全满足实时性、高识别率等要求。     

Anti-Personnel Land Mine Detection and Discrimination Using Acoustic Data

An acoustic-based land mine detection system was field-tested by the University of Mississippi with promising results. This system uses a Laser Doppler Vibrometer (LDV) to measure the velocity of the vibration at the surface of the soil induced by acoustic energy in various frequency bands. In this paper, automated methods for detecting and discriminating Anti-Personnel (AP) mines from clutter objects are presented. Pre-processing methods rely on nonlinear filters realized as Choquet integrals. These filters are robust to the non-Gaussian, impulse type noise in this type of data. Detection follows pre-processing and relies on adaptive thresholding over each frequency band and three-dimensional (3D) connected component analysis. Features are extracted from the 2D frequency slices of the 3D connected components. The features are adaptively aggregated over frequency and used for discriminant analysis. Experiments are performed using anti-personnel mines, clutter objects, and blank areas (background samples with no mines or clutter objects). The algorithm detects 92% of the mines for a wide range of parameters. For some threshold values, 100% of the mines are detected and 92% of the mines are classified as mines with no false alarms.     

综合边缘和颜色特征的IC类贴装期间的检测

为了适应IC类贴装元件检测的实时性要求，提出了一种基于边缘积分投影和统计颜色统计特征的检测算法。首先分析了元件在三色(红、绿、蓝)结构光下的特征；然后以Sobel算子提取图像的水平和垂直边缘，接着对边缘作积分投影，在此基础上，利用最大邻域梯度法和滑动滤波窗算法定位引脚的水平和垂直边界，并检测缺件、错件、偏移、歪斜等缺陷；最后引入HSI（色度、饱和度和亮度）空间的统计颜色特征，完成对翘脚，极性错误的检测。实验结果表明:本文算法可有效的检测IC类元件常见的缺陷，具有较高的准确率和检测速度。     

车牌定位关键技术的研究

车牌定位技术是车牌识别系统中的关键技术之一。本文提出了基于边缘检测的跳变点与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌.且抗干扰能力强.定位准确率在90%以上.光照和天气对其定位结果影响很小。     

一种运用非线性特征提取的动车牵引齿轮箱故障可靠诊断新方法

动车牵引齿轮箱是其动力源保障,开展齿轮箱故障诊断能够保证机车安全运行。但是目前在故障非线性特征方面仍需进一步研究。为此,提出了一种新的动车牵引齿轮箱故障诊断方法,利用集合经验模态分解(EEMD)和局部线性嵌入(LLE)优异的非线性分析能力巧妙提取齿轮振动信号的关键特征,并利用支持向量机(SVM)实现对齿轮箱多种故障的可靠诊断。通过齿轮箱故障试验台进行实验分析,结果表明,提出的新方法能够有效检测齿轮磨损、裂纹以及断齿故障,且诊断率比现有方法(如线性特征提取方法)高5%,从而验证了新方法是有效的,有望应用于工程实践之中。     

复杂场景中航天器靶标的快速识别

基于靶标的几何特征提出了一种快速识别算法来解决目前航天器靶标识别存在的问题。设计了一款带有线段与圆环图案的合作靶标。利用高斯滤波去除图像中的噪声,运用Canny检测算子得到边缘图像,并跟踪得到单像素边缘序列。然后,通过判断非共线四点是否共圆排除大部分不可能构成圆的边缘,利用同一圆周的两段子弧对应相同圆心和半径的几何特征实现圆检测。最后根据靶标圆与线段的几何关系排除干扰,实现靶标的准确识别。实验结果表明,该靶标识别算法对噪声、光照、旋转等不敏感,能够在多种复杂场景中快速、准确地识别靶标,处理时间小于125ms,满足实时位姿测量8帧的需要。目前,该算法已经成功应用于工程样机。     

基于形态变换的三维表面形貌方向特性研究

针对面向功能的三维表面形貌表征存在的问题,基于灰值形态学的基本运算构造了边缘检测形态算法,有效地提取了三维形貌的形态学边缘,实现了三维形貌的纹理方向特征的提取,获得了表征纹理方向特性的表征参数.该方法不仅适用于直线纹理,而且也适用于曲线纹理,为分析表征三维形貌的各向异性特征提供了一个新的方法.把它引入到粗糙表面的润滑分析中,能够更确切地揭示出各向异性表面的纹理方向特性对润滑性能的影响规律.