基于计算机视觉的静态场智能监控系统

本文介绍了一种基于计算机视觉的静态场智能监控系统,用于重要区域的智能视频监控领域。该系统将数字图像处理技术、智能模式识别技术及视频监控技术进行了融合,通过监控现场摄像机分时采集若干帧的视频图像,以此建立场景边缘模型,通过计算机视觉的自适应识别算法分析被监控现场的实时图像资料,并根据相应模式处理被监控现场的异常状况,从而实现重要区域的智能监控。     

基于数字图像的天气系统识别

通过运用数字图像处理、计算机视觉、模式识别等计算机相关技术分析、处理和定位分割卫星云图,并根据天气系统的云系特征,判断确定该视频图像所属的天气系统.     

自适应背景更新的视频车辆检测

针对视频车辆检测技术会因气象等环境变化，尤其在动态检测大范围、多目标的情况下，检测移动车辆图像的分割和检测的效果存在问题，采用一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库openCV，设计出一种基于背景更新的自适应车辆对象检测法，用于视频检测和统计车流量，比较准确地测量出车辆对象．     

视频监控系统异常目标检测与定位综述

近年来,随着视频监控系统的大量应用,人工的异常检测方法已难以适应视频数据的急剧增长,而3D特征描述、深度学习等最新技术不仅推动了计算机视觉领域的发展,也使得大规模的视频数据分析成为可能。目前基于视频监控系统的异常检测方法大致概括为两个方向:1)基于视频帧进行二维视觉特征提取并学习帧间信息,从而对视频目标进行时空表述。2)针对含有运动信息的时空兴趣块直接进行3D时空特征学习,并通过模式分类检测出异常及其所在位置。本文在对目前视频异常检测技术进行全面分析和总结的基础之上,对视频异常描述和视频异常分类两种任务模型中的已有方法与框架进行回顾,同时介绍了视频异常检测研究常用标准数据集及性能评估标准。     

基于DSP的轴承漏装缺陷在线检测系统

通过分析轴承铆钉、滚动体缺失检测技术的现状问题,采用数字图像处理技术实现了对轴承铆钉、滚动体缺失的在线检测。以TMS320DM643为核心器件建立了实时数字图像处理的硬件系统,硬件系统主要包括三个部分：存储器部分、视频输人部分和视频输出部分等。通过CCD摄像机获取表面的视频图像,首先对视频图像进行降噪的预处理,然后利用图像分割等算法对视频图像进行检测,达到缺陷提取的目的。实验结果表明,该系统可有效的检测出有缺陷的不合格轴承。     

基于DSP的轴承漏衣装缺陷在线检测系统

通过分析轴承铆钉、滚动体缺失检测技术的现状问题,采用数字图像处理技术实现了对轴承铆钉、滚动体缺失的在线检测.以TMS320DM643为核心器件建立了实时数字图像处理的硬件系统,硬件系统主要包括三个部分:存储器部分、视频输入部分和视频输出部分等.通过CCD摄像机获取表面的视频图像,首先对视频图像进行降噪的预处理,然后利用图像分割等算法对视频图像进行检测,达到缺陷提取的目的.实验结果表明,该系统可有效的检测出有缺陷的不合格轴承.     

油田井管视频测量系统的设计

基于数字图像处理技术,构建了油田井管视频测量系统。系统采用光学摄像机采集下井管图像,应用图像增强、边缘检测、图像识别等数字图像处理技术,采用中值滤波法进行图像增强,改进的边缘算子检测法实现井管边缘识别,针对具体测量对象及条件设计了测长算法,实现了以非接触方式对油田下井管的实时长度测量,及测量结果的显示和传送。该系统测量准确性高,实时性好,是在线图像检测技术应用于工业生产现场的一个典型实例。     

图像处理技术在纱线毛羽检测方面的应用

数字图像处理技术是一种可用于纱线检测的新型测试手段,通过计算机图像处理与分析可实现纱线外观的数字化表征和测试自动化。着重介绍了国内外数字图像处理技术在纱线毛羽方面的发展应用现状,并对基于数字图像处理技术的新型测试方法与传统的检测方法进行了比较和分析。与传统的方法相比,基于图像处理技术的纱线检测方法具有客观、快速、准确等优点,是纱线外观检测领域的一个重要发展方向。     

数字图像处理中边缘检测算法的实验对比研究

边缘检测在数字图像处理、计算机视觉中有着重要的应用。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,并通过VC 编程对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,为实际应用采用哪种算法提供对照和参考。     

一种基于颜色模型的火灾识别系统

相比较传统以温度、烟雾等传感器为主的火灾检测方法,通过对火焰的成像特征进行分析,采用视频检测火灾.针对可见光下的火焰特征,基于计算机视觉技术,设计并实现了一种基于颜色模型的火灾识别系统.本系统以火灾检测算法为核心,设计并实现了简洁、易用的可视化的界面,将多种图像处理算法融入其中,并通过实验数据测试表明该系统的火灾识别平...     

基于机器视觉的交通标志识别系统设计

以MATLAB的Simulink和计算机视觉工具箱为基础,分析了其在交通标志识别中的应用。交通标志识别系统采用Simulink模块进行搭建。系统由视频输入、检测识别和视频显示模块构成。视频输入模块对采集视频中的视频帧进行颜色空间转换,检测识别模块通过函数编写来实现当前图像与模板库标志对比来识别交通标志。为验证系统的有效性,通过对行车记录仪视频进行实验,实验结果表明,系统可以对交通标志进行有效识别,实时性和鲁棒性较好。     

基于视频图像处理的交通流检测方法

针对视频交通流的特点，提出了一种无需进行视场标定的交通流检测方法。该方法选用检测线上的点及其近似点作为检测区域，通过对背景模板上检测区域中的突变点的分析和统计，可以实时地检测车辆的驶入、存在和驶出，提高了检测速度。在此基础上，设计和实现了视频交通流信息采集系统，并用软件实现检测算法和图像处理算法。试验结果表明，其检测速度和检测精度都能够满足实际要求，达到了用最小的系统规模实现交通流信息采集的目的，能够为交通管理与控制提供信息数据。     

基于机器视觉的交通标志识别系统设计

以MATLAB的Simulink和计算机视觉工具箱为基础,分析了其在交通标志识别中的应用。交通标志识别系统采用Simulink模块进行搭建。系统由视频输入、检测识别和视频显示模块构成。视频输入模块对采集视频中的视频帧进行颜色空间转换,检测识别模块通过函数编写来实现当前图像与模板库标志对比来识别交通标志。为验证系统的有效性,通过对行车记录仪视频进行实验,实验结果表明,系统可以对交通标志进行有效识别,实时性和鲁棒性较好。     

基于DSP的视频测速系统研究

随着电子信息技术的不断发展,人类社会已经迈入信息时代,近些年来,电子器件的运行速度和处理能力有大幅度的提高,数字图像处理技术也在不断进步,视频信息得到越来越广泛的应用。针对基于DSP有视频测速系统的视频编码模块以及视频球速测量系统中的DSP设计进行了详细的分析。     

基于计算机的视觉检测技术的原理及应用研究

基于计算机的视觉检测技术在检测系统的柔性、智能化、通用化、敏捷性等方面较其它方法具有更大的优越性,本文综合了国内外在AVI方面的研究成果,分析了其基本原理和应用以及近年来此方面的研究成果,并探讨了基于计算机的视觉检测技术的发展趋势。     

基于视频的车辆检测与跟踪算法综述

首先介绍了交通检测系统,指出视频交通检测技术日益成为计算机视觉领域中备受关注的前沿方向.在此基础上,分别讨论了常用的车辆检测算法,基于模型的车辆检测算法,车辆跟踪的基本类型,以及基于模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波的车辆跟踪算法,同时分析比较了各种算法的优缺点.最后,展望了这一领域未来研究的热点.     

机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

随着视频技术和红外成像技术在机械制造业中的广泛应用,一些应用场合优先利用计算机视觉技术,由计算机替代监控人员进行图像理解。文中简要介绍了机器视觉系统的基本组成,在已有的或设想的一些应用实例的基础上,详细分析了机器视觉技术在机械制造及其自动化中应用,重点阐述了在检测和测量方面的典型应用,并探讨了机器视觉广阔的应用前景。     

基于神经网络的车牌识别系统设计

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术,本文对基于神经网络的株洲市车牌识别系统进行了分析,采用先进的BP神经网络技术和计算机数字图像处理技术,实现了一种高效和高准确率的车牌自动识别系统,大大提高了车辆管理的智能性。     

基于图像重建的智能监控系统教学实验平台设计

针对当前高校计算机等相关学科教学手段多样化的特点,设计了基于超分辨重建技术的目标检测与跟踪教学平台.介绍了实验平台的硬件部分设计和构建,给出了基于视频序列超分辨率盲重建的图像预处理方法,提出了基于高斯混合模型的目标检测算法以及基于视觉显著性特性的目标跟踪算法.各个模块的实验结果表明该平台很好地满足计算机视觉相关课程的教学实践需要.     

PCB贴片安装缺陷自动光学检测系统关键技术

AOI（Automatic OrItical Inspection,自动光学检测）系统的研究,需要嵌入式技术、光学技术、数字图像处理、机器视觉技术等多学科理论与实践的有机结合。随着系统对实时性和检测精度要求的提高,高性能缺陷检测策略和算法设计是AoI系统设计的核心．在讨论了PcB所有可能缺陷及常用检测方法和AOI国内外研究的历史和现状基础上,对缺陷模式识别和检测算法进行了详细的分析和研究．