模糊图像中仪表盘修正力Snake模型检测

针对模糊图像中仪表盘检测准确率不高的问题,提出了一种基于修正力的改进Snake模型。首先,采用Hough变换确定模糊图像中仪表盘所在的区域。其次,以Hough变换检测到的区域边界为Snake算法的初始边界,引入修正力参数,扩大Snake算法的控制范围,调整能量函数对目标曲线的连续控制,实现模糊图像中仪表盘的精确定位。实验结果表明,基于修正力的改进Snake算法,对于模糊图像中的仪表盘检测准确率,比传统Snake算法提升近20%。     

工业指针仪表智能识别系统设计

针对圆形表盘指针仪表需经人工判读、耗时较长读数不精确等问题,设计了一套指针智能识别系统.该系统采用Faster-RCNN法对仪表盘进行定位,提取仪表盘,并对目标图像进行灰度化、k-Means二值化处理;采用旋转虚拟直线拟合方法确定指针,采用角度法实现仪表读数识别.实验结果显示,该系统的仪表读数识别准确率不低于97.87％,可满足工业应用的精确度要求.     

一种自适应控制饱和度的色调映射方法

为了解决传统色调映射算法在处理过程中存在的色偏问题,给出一种自适应控制饱和度的色调映射改进算法。该方法首先采用对数压缩和限制对比度的自适应直方图均衡化算法对图像的亮度值进行处理,其次根据处理前后的亮度比值自适应控制输出图像的饱和度,从而校正图像色偏。实验结果表明,对图像的亮度值进行对数压缩并用限制对比度的自适应直方图均衡化算法可以保证图像的清晰度和对比度,通过图像亮度比值自适应控制饱和度的方法有效地减少了由亮度调整差异引起的色偏。所给改进方法相比于Reinhard算法和iCAM06算法可以较好地校正图像色偏。     

基于数字图像处理技术的针式仪表读数识别

基于数字图像处理技术的针式仪表读数识别是针式仪表自动检定的关键技术.针对角度法读数识别精度不高的缺点,采用将仪表表头原始图像预处理后,进行二值化将有用信息分割出来;用改进的Hildtch细化算法对二值化后的图像进行细化处理;利用最小二乘法拟合表头刻度线和指针.在此基础上提出了利用刻度线示值作为基准值和距离法相结合的识别算法.     

基于CAN总线的汽车仪表盘电控单元设计

将汽车电控单元与机械仪表盘结合,针对成本可控制和机械指针仪表读数不准等问题,在研究汽车电子仪表技术的基础上,设计并实现了一种应用于电子机械式汽车仪表盘显示的电控单元.经过测试工装测试及显示数据对比等实验,该电控单元能够精确驱动汽车仪表盘进行显示,具有实用价值.     

基于改进斥力模型的人工势场局部路径规划

针对传统人工势场算法易陷入局部最优点问题,提出一种改进斥力模型的人工势场方法,以提高自动驾驶汽车的安全性和稳定性。根据汽车速度方向和障碍物位置的相对关系以及障碍物与道路边界之间的距离,确定斥力偏转方向和偏转角度,避免汽车陷入局部最优;重新设计斥力场函数,把汽车避障安全距离引入到斥力作用范围中,在斥力函数中引入对数函数以及纵向相对距离调节因子,减小规划路径的曲率以及总转角。仿真计算结果表明：在应用改进斥力模型的人工势场方法进行局部路径规划时,斥力偏转角的选取对路径的稳定性和安全性有直接影响,合适的斥力偏转角能避免路径规划时出现局部最优。在多障碍物环境下车辆需要连续避障时,改进斥力模型所规划的路径总转角以及曲率峰值显著下降,能有效提高行驶安全性指标。     

基于投影阈值分割和数字序列校正的高噪声数字仪表图像识别方法

针对数字仪表图像噪声大、图像特征信息不足导致图像识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积递归神经网络结合投影阈值分割和数字序列校正的高噪数字仪表图像识别方法。首先,用投影阈值分割二值化算法对图像进行预处理：使用垂直投影法将图像划分为不同区域,根据不同区域的噪声强度自适应设定二值化阈值,对图像进行二值化处理,降低噪声;其次,根据图像之间数字规律变化特点,利用数字序列校正算法将单个数字识别转换为数字序列识别,通过对比不同数字序列的识别概率得出识别结果,解决单张图像特征信息不足导致识别准确率低等问题。实验结果表明,在高噪声数据集上,相较于卷积递归神经网络模型,提出的高噪声数字仪表识别模型在准确率方面提高了约61.95%,达到93.58%。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

基于颜色提取方法的仪表彩色指针识别

主要论述了利用颜色提取及图像分割技术对汽车仪表指针位置进行识别处理的原理、步骤以及具体的实现过程.通过使用彩色提取和形态学图像处理技术,成功地提取了仪表盘中红色的指针,确定圆心并利用角度法计算出指针仪表读数.颜色提取方法为 HIS颜色空间的坐标区域表示法,与常见的先把仪表图像转化成灰度图再进行处理的方法比较,此方法对于彩色指针仪表的识别更简单有效.     

基于图像处理的水表智能检定系统研究

为实现指针式水表自动判读和提高识别精度,结合水表表盘结构信息来识别表盘读数的图像.水表指针提取过程中采用色差模型对图像进行处理;计算针尖像素质心均值实现对指针方向的确定;特别对指针判读时采用一种改进的角度法实现判读准确性的提高.最后,以检定水表的不同流量点的示值误差作为衡量系统准确性的主要验证指标,通过与其他传统方法相比较,结果表明,利用图像处理和改进的角度判读方法具有很好的准确性和可靠性.     

ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究

根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.     

结合Mahalanobis距离的SUSAN彩色边缘检测方法研究

针对HSI颜色空间在图像处理和分析方面更加符合人眼的视觉特性,提出了一种结合Mahalanobis距离的SUSAN彩色图像边缘检测方法．该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,然后以H、S、I为变量计算空间中两种颜色的色差距离,结合SUSAN算子对边缘进行检测．实验结果表明：此方法可以有效地检测彩色图像的边缘．在保留图像边缘方面,性能优于传统的彩色边缘检测方法．     

一种基于混合高斯模型的运动目标阴影检测策略

视频的目标分割与阴影检测技术是计算机视觉领域中最主要的研究方向之一。基于混合高斯模型,提出一种双重阴影检测策略。先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影,再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模从而消除实际阴影。实验结果表明,该策略在不影响目标识别的情况下可以较好地检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影,具有较高的鲁棒性,从而能保证目标检测的连续性和准确性。       

垂直轴潮流能水轮机叶片偏角优化

为提高垂直轴潮流能水轮机的能量利用率,建立了叶片偏角变化规律的数学优化模型.该模型是将一个运动周期内的叶片偏角相对位置角的函数关系表示成Hicks-Henne函数族的线性和,并将此函数关系带入叶轮的水动力计算中.然后以函数族的系数为设计参数,以水轮机能量利用率为目标函数,采用旋转方向法进行优化计算,以此得到最合理的叶片偏角变化规律.计算叶轮的流体动力性能时采用双盘面多流管法.最后,采用本文方法对摆线式水轮机进行了优化.算例结果显示,采用优化偏角的水轮机与原摆线式水轮机相比,能量利用率有较大提高,并且启动性能更好.     

Study of Polarization Image Color Fusion Method Based on Color Transfer

Based on the characteristics that human eyes are sensitive to brightness and color, the lightness information of visible image and degree of linear polarization and polarization angle were fused in hue-saturation-value(HSV) space. To meet the observation of human eyes, hue adjustment based on color transfer was carried out to the fused image and hue was adjusted by polynomial fitting method. Hue adjustment method was improved considering the complicated real mapping relationship between hue gray scale of fused image and reference template image. The result shows that the color fusion method presented in this paper is superior to the traditional pseudo-color method and it is helpful to recognize the target from the environment correctly. The fusion result can reflect the difference of objects polarization characteristic, and get a natural fused image effect.     

基于多尺度Retinex彩色图像增强和闭合边缘提取方法的研究

提出了采用多尺度Retinex突出图像中阴暗区域的信息,采用Canny算子提取边缘,编制程序提取图像中的阴暗区域, 将原图像阴暗区域的像素替换成多尺度Retinex增强图像的像素。得到融合后的图像比原图像在阴影区域显示出更丰富的信息。 进而对遥感图像进行深入研究,以埃及Giza金字塔中最大的Khufu金字塔阴影的几何分析,确定太阳光的照射方位、仰角以 及观察点的方位与俯视角等信息。描述的半自动提取特征信息融合彩色图像的技术,在遥感图像地物信息提取中具有十分重大 的意义。     

基于随机森林和专家系统的分布式光伏电站阴影遮挡诊断

针对分布式光伏电站阴影遮挡提出一种基于随机森林算法的人机协同判别方法。通过遮挡机理分析和逆变器遥测参数转换构建组串直流侧电流离散率、太阳高度角、太阳方位角及电站瞬时发电水平等关键特征参数,搭建随机森林遮挡诊断模型。基于网格搜索法和K折交叉验证法优化参数,通过准确率对比确定基于信息增益的分裂方式。对比支持向量、逻辑回归及决策树等主流算法模型,发现随机森林算法在遮挡诊断场景中具有较强的优势,结合专家系统得出诊断方位后,现场验证了“基于信息增益的随机森林和专家系统”方法的有效性。