一种基于计算机视觉的车流量检测方法

该文提出一种基于计算机视觉的车流量检测方法。首先,利用背景差法对视频中车辆前景图像进行提取。其次,对前景图像进行灰度化、二值化、膨胀、填充等图像处理方法。然后,完成图片中目标块数目的统计,完成车辆的计数。最后,对车辆粘连问题提出了基于车辆形状的解决方案。实验结果表明了该方法的准确性和有效性。     

视频图像雨场去除仿真研究

计算机视觉系统在军事和民用领域有着广泛的应用,而雨场的存在严重影响计算机自动检测、识别和跟踪目标的能力.通过深入分析雨滴的色彩属性及动态特性,为提高识别目标的准确性,提出了先将视频图像转化到YCbCr颜色空间,然后采用二次k-means聚类去除视频图像中雨场的方法.相比传统在RGB色彩空间的雨场去除方法,在保证不降低处理效果的前提下,方法仅需要处理一个Y分量,节省了两个色彩分量的处理,提高了实时性.在MatLab平台下进行仿真结果表明:方法可以有效的去除视频图像中的雨场,为恶劣天气下视频图像清晰化提供一种可行的图像雨场去除处理方法.     

基于红外光纤多液层检测系统的研究与设计

低成本、高精度、结构简单,安全可靠的油水分离器对于提高化工生产的安全水平和效率具有重要意义;介绍了一种以微处理器AT89S52为核心、利用红外光吸收理论实时检测化工生产中多层液体的嵌入式系统;运用化工生产中各层液体浓度不同对红外光吸收程度不同的理论,设计了红外光纤传感器的信号调理电路,开发了以AT89S52为核心,包括A/D转换模块、数据存储模块、串口通讯模块在内的中央硬件处理平台;基于红外光纤液层检测系统与同类系统相比,具有成本低廉,传感检测探头本质安全,系统安全级别高,实时性好,便于大规模推广应用的特点,具有广阔的应用前景。     

单目视觉室内无人飞行器运动目标测距技术研究

为了准确检测动态背景中运动目标并对其测距,实现室内无人飞行器避障需求,本文研究一种基于单目视觉的运动目标测距方法。在惯性信息辅助提高运动目标检测跟踪效率的同时,推导基于小孔成像几何约束的测距算法。在初步解算距离情况下,研究针对摄像机俯仰角误差的测距补偿方法。实验结果表明,本文算法不仅能够完整检测和跟踪运动目标,并且便于准确快速求取运动目标到摄像机的距离,具有重要的工程参考价值。     

基于遗传算法的番茄缺素叶片图像特征选择

在基于计算机视觉技术对无土栽培番茄营养元素缺乏智能识别研究中，如何选择出对缺素叶片分类能力强的特征项组合是识别诊断面临的关键问题，文章利用遗传算法对提取的缺素叶片图像众多颜色和纹理特征项进行优化选择，以达到诊断识别用的信息最优，实验表明，经过优化的特征组合明显优于人工选择的特征组合分类能力。     

微波叶尖间隙传感器信号校准研究

利用微波雷达传感器测量叶尖间隙时,传感器存在信号泄露、背景回波叠加、电路元器件不平衡以及空间滤波效应等问题,根据这些问题的来源及影响机理,提出了一种具有环境适应性的传感器误差模型,通过将模型从空间域变换到频率域并优化误差提取算法,建立了一套提高传感器线性度、减小测距误差的校准方法。同时,选用小型24 GHz雷达传感器构建了模拟叶尖位移测量平台,使用该校准方法后,传感器线性度由±13.79%提高到±1.57%。拟合标准距离与测量值后,量程内最大测距误差下降到0.021 3 mm,最大标准差下降到0.019 7 mm。该方法有利于提高微波叶尖间隙测量精度。     

FPGA动态可重构理论及其研究进展

近年来,随着微电子技术和计算机技术的发展,尤其是大规模现场可编程门阵列FPGA的出现,实时电路重构技术逐渐成为国际学术界的研究热点;基于FPGA的重构系统具有自适应、自主修复特性,在空间应用中具有非常重要的作用;文章介绍了基于FP-GA动态可重构技术的原理、分类,重点讨论了动态可重构的实现方法及两种技术,并给出了系统重构设计的流程,同时,介绍了基于FPGA动态可重构技术已取得的成功应用,最后展望了FPGA动态可重构技术的发展前景,并指出了有待解决的问题.     

基于马尔科夫专家场的泊松噪声图像去噪方法

提出一种基于贝叶斯概率模型的泊松噪声图像去噪方法. 该方法基于贝叶斯最大后验概率模型框架,结合泊松概率分布,构建图像去噪模型. 考虑到马尔科夫随机场不能对复杂自然图像有效表征,引入高阶的马尔科夫专家场作为模型先验正则项,以表征图像自身概率分布. 利用二次惩罚函数,优化求解去噪模型,还原清晰图像. 将所提方法与其他去噪算法进行仿真实验对比,并采用峰值信噪比和结构相似性2种评价指标对去噪效果进行客观评价. 实验结果表明：与传统去噪方法相比,该方法的峰值信噪比至少提升了0.18 dB,去噪性能显著优于其他方法,能更好地保留图像的细节信息.     

一种图像清晰度评价方法

图像清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义.对于同一内容的图像,清晰图像的边缘相对模糊图像具有较大的灰度变化率的特征.提出了一种以图像边缘灰度变化率为指标的图像清晰度评价方法,即以每一行灰度值连续下降间隔像素点数最多的边缘灰度变化率代表这一行的灰度变化率,计算出图像所有行灰度变化率均值为评价指标.分析了清晰图像与模糊图像某行边缘灰度变化规律,设计了这种新的图像清晰度评价方法的实现流程.以红外图像和一般的可见光和运动模糊图像为对象,进行了该方法与相邻像素灰度方差法和方差法对比研究.实验结果表明:该方法能更好地满足单调性和无偏性,具有更高的灵敏度.     

基于计算机视觉的智能监控系统教学平台

本文研究了基于计算机视觉技术的智能监控系统教学实验平台.文章介绍了该实验平台的硬件部分设计和构建,研究了基于该平台的运动目标检测方法和人与非人的识别方法、基于形心的运动目标跟踪方法,尤其研究得到了基于最小二乘法的预测跟踪算法和基于面积变化的预铡跟踪有遮挡运动目标新方法.实验结果表明该平台满足了计算机视觉课程的教学实践需要.