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在岗检测是现代安防领域中视频分析的一个重要研究方向,应用领域非常广泛。本文设计并实现了一种嵌入式人员在岗检测系统,为了提高此嵌入式系统的运行速度,提出了改进的人脸特征点检测方法;并且为了提高系统的检测准确率,建立了一个近红外人脸样本库。该系统通过近红外摄像头采集实时图像,然后进行人脸特征点检测,获取被检测人的面部信息。根据违规行为判断准则,判断当前是否出现违规动作并且发出警报。实验结果表明:在规定条件下,系统的人脸特征点检测准确率达到了95%,针对两种异常情况的检测准确率也都超过了94%,具有良好的实时性能。 相似文献
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浅地层探地雷达自动目标检测与定位研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种基于图像熵变化及窗口能量检测的探地雷达自动目标检测与定位方法,该方法首先通过探地雷达未经合成孔径处理的图像与经合成孔径处理后的图像之间的熵变化来检测目标,再通过在合成孔径图像中进行窗口能量检测来判断目标所在的位置。通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果。 相似文献
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针对具有高反射性表面的轴类零件圆柱表面瑕疵的检测需求,以18650型锂电池壳为例,提出了一种基于机器视觉的激光检测方法。该方法根据零件表面的高反射性和曲面特性,选择一字线激光作为光源,可避免采用传统光源进行检测带来的难点。通过采集经由零件表面反射出的激光线图像进行图像分析,可以判断零件表面是否存在瑕疵并可对表面瑕疵进行分类。通过分析可以发现,零件表面瑕疵种类及尺寸与反射激光线图像变形形态及尺寸具有一定相关性,此结论对精确测量高反面瑕疵种类及尺寸有普遍适用价值。 相似文献
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介绍了在汽车制动钳内槽成像及检测系统中,一种能够有效自动判断制动钳内槽图像中是否有异物的方法。该方法根据所成图像的特点,对图像进行二维小波分解,再提取相关细节分量进行叠加形成图像,根据此图像判断是否有异物存在。 相似文献
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为进一步提高货车车辆检测效率,及时准确发现货车运行中的故障,确保车辆运行安全,太原铁路局在湖东车辆段试运用一套货车故障图像自动识别预警系统(TFDS-4),通过相机模块在线对货车侧下部及货车底部的图像采集,图像传输至服务器,自动拼图、与标准模型进行整幅比对,自动识别货车隐蔽性故障和常见故障,大大降低室内作业人员的看图压力,有效提高货车车辆检测效率,确保货车运行安全,同时,适当精减湖东集中检测中心看图工位,解决列检人员紧张问题,节约人力成本。 相似文献
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大视场红外成像探测系统实时信号处理技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
探讨了一种红外成像探测系统实时信号处理算法、硬件结构等关键技术.针对大视场红外探测系统,提出了适用于360°全方位红外目标搜索的实时处理算法原理和流程,并以高性能的数字信号处理器和FPGA芯片以及CPC I总线技术为核心设计了处理能力强、高速数据传输、接口可靠稳定的实时信号处理系统.实验测试表明,该系统工作稳定、可靠,满足总体性能要求. 相似文献
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基于图像区域划分的轨道缺陷自动检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
轨道表面缺陷检测是保障铁路运输安全的重要手段之一,本文设计了基于机器视觉的轨道缺陷自动检测系统,并对钢轨表面缺陷提取技术进行了研究。改进了最大类间方差自适应阈值分割算法,提出了基于轨道峰区检测的自适应二值图像投影法快速提取钢轨表面区域;最后,采用内部点掏空法和链码跟踪算法获取并存储缺陷轮廓信息,实现了钢轨表面缺陷区域的自动检测。实验结果表明:本文所采用的方法可快速定位钢轨区域,并自动准确提取缺陷图像,平均每幅图像耗时11 ms,从而为后续缺陷的测量和识别奠定基础。 相似文献
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传感器在铁路安全维护方面应用广泛。为了实现实时在线轨距测量,将激光技术与CCD图像式传感器相结合,建立车载轨距机器视觉检测系统。首先介绍系统的构成与工作原理,并提出基于去噪前置与距离变换算法的快速轨道轮廓中心线提取方法。然后采用强对比度拉伸和指数变换的方法进行图像增强,并结合高斯平滑与动态感兴趣区域对图像进行快速去噪前置处理。最后对图像进行精确阈值分割处理,采用距离变换的方法得到轨道轮廓中心线并定位轨距测量点。结果表明,该系统检测精度满足-1mm~+1mm,图像帧处理速率为14.35m/s。轨距机器视觉检测系统满足实时在线轨距检测对系统鲁棒性、检测速度和精度的要求。 相似文献
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提出了一种V型坡口光纹提取以及计算焊接纠偏量的方法。选取3次样条小波函数对图像中的每列灰度信号进行多尺度小波变换得到边缘突变点信息,再利用尺度1与尺度2上的小波变换相乘,以突出边缘、削弱噪声,可靠地提取出V型坡口光纹,最后建立数学模型,计算出纠偏量。本方法图像信号处理简洁、运算量小,可应用于自动焊接的实时信号处理。 相似文献
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本文设计并研制了定向机信息处理及控制系统。该系统使用使用MSC-51单片机作为主处理器件并实现了飞机方位的检测、计算、显示以及系统的校准,自检等功能。 相似文献