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HSV空间和形态学处理相结合的车牌定位方法 总被引:1,自引:1,他引:0
车牌定位是实现车牌自动识别的前提.在传统的基于RGB彩色空间的形态学定位方法的基础上进行改进,提出了一种HSV彩色空间和图像形态学处理相结合的车牌定位方法.在HSV彩色空间中将车牌图像分割为H,S,V这3个单通道灰度图像,分别进行去噪和二值化处理,然后将这3幅二值图像做“与”运算得到一幅能有效去除背景干扰的二值图像,再运用形态学的闭运算和开运算进行处理,得到车牌候选区域,最后利用车牌宽高比属性进行验证以确定真实的车牌位置.实验结果表明,该方法相对传统方法实现简单,车牌定位准确、高效. 相似文献
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针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题,提出一种基于高效全局上下文网络(EGC-Net)的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络,将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-Net由上下文建模、特征转换和特征融合3阶段结构组成,用于获得图像的全局上下文信息,建模烟火目标与其背景信息的远程依赖关系,并结合通道注意力机制学习更具判别力的视觉特征用于烟火检测。实验结果表明,本文提出的EGC-YOLOX烟火检测算法的图像级召回率为95.56%,图像级误报率为4.75%,均优于对比的其他典型轻量级算法,且速度满足实时检测的要求。该算法可在安防和消防领域推广,用于实时火灾监控和预警管理。 相似文献
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基于B/S模式的MATLAB应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
借助MATLAB Web Server组件和Web设计及浏览技术,MATLAB可广泛应用于远程虚拟实验系统中。Web服务器和MATLAB服务器配置好后,在线用户无需安装MATLAB软件,只要通过浏览器选择或输入一些数据就可以轻松获得MATLAB提供的计算服务。文章描述了基于这种B/S模式的MATLABWeb应用的原理及具体实现方法,具有普遍的参考价值。 相似文献
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针对非均匀光照图像存在局部过暗或过亮区域而导致图像对比度低、细节不清晰和可视化效果差的问题,提出了一种基于对称亮度映射和虚拟多曝光融合的图像增强方法。该方法通过颜色空间转换保留输入图像的色度和饱和度分量并分离出亮度分量进行增强。根据相机响应模型,采用图像信息熵和平均梯度最大化原则估计最优曝光比,设计了一种对称亮度映射函数用于虚拟生成对应的最优增强曝光图像和减弱曝光图像,从而与原始亮度分量一起组成具有不同曝光的图像序列,再使用带细节提升的多曝光融合方法对该图像序列重构即得到增强结果。实验结果表明,本文方法在7个公开数据集上的图像信息熵、平均梯度、图像对比度、颜色一致性评价指标均值分别为7.644,9.209,450.683,0.962,均优于对比方法,获得了动态范围高、对比度强、细节清晰和可视化效果好的增强结果。 相似文献
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图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础.研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征(即多角度局部特征)提取算法,研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法,并以基于内容的图像检索(CBIR)为应用实例,验证了算法的有效性和高效性. 相似文献
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针对深度学习方法在实现端到端的特定行为检测时存在的局限性,提出将深度学习与行为先验相结合的改进方法自动检测吸烟和打电话行为。自建行为数据集,训练一个适合特定行为和小目标检测的深度网络;利用训练好的网络模型对输入图像进行前向预测。在初步预测出特定行为(吸烟或打电话)和与该行为相关的特定目标(手、香烟或手机等)信息后,结合行为先验建立逻辑推理关系进一步判定行为是否发生。实验结果表明,与单纯的基于深度学习的端到端行为检测方法相比,该方法能有效解决行为误检问题、明显提升检测精度。 相似文献