基于LabVIEW的目标跟踪方法设计与实现

针对图像处理技术目标跟踪的特点及技术要求,根据LabVIEW的功能特点及其强大的函数库,提出以LabVIEW为开发环境,利用视觉开发模块,采用图形化、模块化设计思想,为了解决一些文本软件开发方式的可扩展性差、调试困难及可操作性弱的问题,设计实现了一种基于LabVIEW的MeanShift目标跟踪方法;实验结果表明,利用该软件实现的目标跟踪方法运行可靠,易于扩展,便于使用,而且跟踪效果良好,在目标发生旋转、缩放、移动或目标部分遮挡时能够实现很好的跟踪。     

基于无人机跟踪的目标反遮挡算法

随着计算机视觉和无人机的蓬勃发展,目标跟踪是当下研究热点之一;但对于该方向,目前存在大量问题,目标的遮挡就是其中之一;因此,为了解决该问题,在此提出了一种无人机抗遮挡目标跟踪算法;该算法基于均值漂移目标跟踪算法;采用动态参数选择策略和双预测机制相结合的方法来解决目标跟踪过程中的目标遮挡问题;为了避免目标丢失,算法中采用目标检测的方法;大量实验表明,在与现有的算法比较过程中,该算法展示出了对遮挡目标跟踪有较好的鲁棒性和实时性;与其他算法相比,其精度提高约了10%,平均目标符合率提高了约15%。     

基于机器视觉的打磨工件跟踪方法研究

为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题,提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法。该算法对传统的KCF目标跟踪算法做了尺度估计、质心位置预测和质心修正重定位的改进,首先在与传统KCF算法结合的基础上,计算出运动目标质心位置的同时引进尺度金字塔来进行目标尺度估计;然后提出一种质心位置预测方法估计其质心运动;最后为了防止目标丢失使用质心修正重定位方法进行质心重定位,提高了跟踪的稳定性。实验证明,在工件发生尺度变化、部分遮挡等的情况下,本文方法具有良好的检测效果,并具有较强的鲁棒性。     

基于机器视觉的焊缝跟踪系统研究与设计

随着制造业的迅速发展,焊接作为一种重要的加工手段发挥着越来越重要的作用,是制造业的重要工序。同时也对焊接的自动化与智能化提出了更高的要求。传统的焊接操作由人工判断焊缝的位置,精度较低且容易引起误判。本文通过对图像采集平台、图像处理算法的研究,提出了一种基于机器视觉处理模块与机器视觉算法的焊缝跟踪系统。通过焊缝特征的提取与处理,控制焊枪实现焊缝的自动跟踪与定位。该系统具有性能稳定、定位精确等特点。     

基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统设计

针对航母舰面目标智能监控的问题,设计实现了一种基于机器视觉的航母舰面目标跟踪系统.该系统主要由前端跟踪处理系统和后台存储系统组成,前端实时获取舰面目标运动视频,并输入到处理器中进行目标跟踪,同时负责分析目标的异常运动;后台主要负责视频信息和跟踪目标框位置信息的记录.经过测试,系统跟踪的准确性和实时性较高,能够满足舰面实...     

智能网联汽车驾驶健康系统的实现方法研究

随着近年来对于人工智能研究的进一步开展和深入,其应用领域也扩大到了人们日常生活的各个领域.汽车已成为人们日常生活中重要的交通运输工具,但这同时导致了各类重大交通事故的不断增加,给人民造成伤害和损失.系统的开发使用Python语言,以PyCharm作为开发环境,采用YOLO框架实现目标检测,DeepSort多目标跟踪算法...     

运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法

视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用。基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法。该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力。该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性。使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。     

嵌入式运动目标跟踪系统设计

通过借鉴嵌入式系统在信号处理、电子技术和计算机等领域的成功应用经验,在分析机器视觉系统特点的基础上,将机器视觉和嵌入式技术相结合,设计一种基于嵌入式处理器S3C2410的目标跟踪系统。介绍了系统工作原理和特点,给出了系统硬件结构图和软件流程,并以智能小车为例进行了目标的识别与跟踪。     

基于卡尔曼滤波的交通参数采集系统

基于计算机视觉的交通监控系统，已成为交通管理的主要手段，车辆的实时检测和追踪是智能交通监控系统的核心。文中介绍了公安部智能交通项目的交通信号采集模块中使用的关于多物体追踪的一些方法，主要采用了子特征提取方法和kalman滤波统计模型，建立起物体的追踪模型。在其基础上实现目标的检测和追踪，及最终的交通参数的测量。     

基于机器视觉的药盒传送拥堵检测算法

药盒的生产过程中，常采用多股道传送带进行药盒传送，在传送过程中往往因为摩擦力等原因造成药盒拥堵。因此，为了实现药盒拥堵情况的实时检测，本文进行基于机器视觉技术的传送带药盒拥堵检测系统的设计与研究。通过对工业生产图像的特征采集和分析，设计基于边缘检测技术的药盒定位策略和基于灰度取反的空位识别策略，完成动态背景下的药盒与传送带的空位检测，设计拥堵检测策略和拥堵均衡策略，规划药盒调配路线，解决了传送带拥堵问题。     

基于机器视觉和力反馈的自动装配技术研究

针对工业生产中自动装配技术装配精度不高的问题,提出了一种基于机器视觉和六维力传感器的自动装配控制方法。使用两个单目摄像头对目标进行两次定位,通过改进的NCC匹配算法进行一次定位,通过基于边缘特征的模板匹配进行二次定位,利用六维力传感器获取装配过程中的力与力矩变化情况,并基于反馈的力与力矩提出了直线运动与螺旋线运动两种装配轨迹规划策略。在搭建的机器人平台上对两种策略进行了对比实验,实验结果表明,在轴孔间隙较大时直线运动装配效率较高,但当轴孔间隙小于0. 1 mm时,直线运动的装配效率和成功率均大幅下降,而螺旋线运动的装配时间主要与装配孔直径有关,对于不同轴孔间隙装配表现稳定,并能以较高成功率实现精度0. 05 mm的轴孔装配。     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

基于机器视觉的套印误差检测

本文先介绍了套印误差的概念,并在阐述基于机器视觉的套印误差检测的基本原理以及技术难点的基础上,介绍了快速模板匹配算法的原理和实现,最终完成套印误差的智能检测。     

基于机器视觉的自主式救援机器人的研究

本文将面向自主式救援机器人,从现阶段日本、中国对自主式救援机器人研究现状出发,深入分析自主式救援机器人的功能需求和硬件设备需求,并且结合自主式救援机器人工作中所具备的功能进行研究。在灾害事故当中,由于环境复杂救援人员难以勘探真实的灾害环境,从而影响救援效果,而自主式救援机器人则能够通过自身强大的移动、远程通信、监测与跟踪等功能为救援人员提供帮助。面对灾害事故频发的现代化社会,救援机器人的研发已成为全球重要的研究事项。     

基于机器视觉的插座品质检测方法

针对目前人工成本上升,人眼易出现视觉疲劳导致检测效率低下等问题,本文提出了一种基于机器视觉的插座品质检测方法.主要研究内容如下:1)研究了基于模板匹配的插座机器视觉定位方法.2)研究了基于灰度均值的螺丝缺陷机器视觉检测方法.3)研究了基于灰度标准偏差的插孔缺陷机器视觉检测方法.根据以上检测方法,编写了检测软件,在生产线上进行测试,对插座螺丝和插孔缺陷的识别率达到100%,平均每帧图像处理仅耗时100ms,表明该方法具有准确率高、速度快的优点.     

基于机器视觉的印刷质量检测研究（英文）

为了实现对物品印刷质量的高效检测,通过机器视觉技术,采用图像处理的方法来实现印刷品质量的检测。根据印刷检测的功能需求,设计了三个具体的功能模块,并在VS2008和OpenCV1.0平台下实现了印刷质量检测的功能,支持印刷品图像的输入、人机交互处理、划痕和偏色检测、结果输出等功能。与传统采用的手工方法相比,提高了印刷质量检测的效率,检测速度快,准确率高,检测结果客观,能够迅速而精确地检测出目标印刷品的外观缺陷程度。     

基于嵌入式技术的机器视觉系统设计与应用

针对传统人工手动检测存在耗时费力且精度低的问题,分析了基于计算机的视觉检测系统的不足,以数字图像处理和机器视觉技术为基础,以嵌入式微处理器为核心,设计了一种基于嵌入式技术的可视化、便携性良好的视觉检测系统。介绍了该检测系统的工作原理和总体结构,给出了系统的硬件选择和软件设计方案,并讨论了该系统的主要应用领域。以齿轮尺寸的视觉测量为例,实验结果表明,该系统能够准确、快速、实时在线地检测目标,可靠性高且操作便携。     

基于机器视觉的温度测量系统的设计及应用

针对温度控制中常用的基于铂电阻的温度采集电路设计复杂,抗干扰能力弱,铂电阻线性拟合繁琐,难以实现对温度的高精度测量等不足,本文介绍一个在VC++6.0平台上设计的基于机器视觉,自动读取水银温度计示数的温度测量系统。通过有效的图像处理算法,温度测量系统分辨率达到0.01℃,读数准确,工作可靠。该温度测量系统在研究大滞后大惯性温度控制实验中得到了成功的应用。