排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于单一的属性变化进行边缘检测往往会损失部分边缘信息,影响了检测结果的完整性,对此提出一种基于多梯度融合的边缘检测算法。该算法针对RGB图像,首先转换到YCbCr颜色空间下,分别提取亮度分量Y颜色分量Cb、Cr针对提取的亮度分量Y颜色分量Cb、Cr,结合深度图像D,分别使用多方向的圆形边缘检测算子进行梯度计算,对所获得的4种梯度图像进行融合获得边缘检测结果。实验结果表明,算法获得的边缘检测结果更加清晰完整,有效的提高了边缘检测的效果。 相似文献
2.
建筑电气工程中所涉及的领域较为宽泛,包括着众多电气设备的安装建设与应用,对于大部分的建筑当中最基本的包括对于建筑物内的漏电保护装置的安装。漏电保护设备的安装需要由专业的技术人员展开科学的安装作业,以确保由于机电设备漏电而造成安全事故。因为防漏电保护设备的安装可通过一定的措施来有效的减少施工作业中的触电率,从而使建筑作业的整体得到全面的完善,保证建筑漏电保护装置的完整安装与全面的应用。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
供电企业担负着管理电力市场、检查用户用电的双重职能,供电企业在履行上述职能方面的意识、能力均与当前的社会环境有较大的距离,因此用电检查工作就显得非常重要。本文就用电检查工作中的实践经验,也发现了一些问题,就这方面的工作谈谈体会。 相似文献
8.
9.
目的 现有的车标识别算法均为各种经典的图像特征算子结合不同的分类器组合而成,均未分析车标图像的结构特点。综合考虑车标图像的灰度特征和结构特征,提出了一种前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法。方法 本文算法将标准车标图像分为前景区域和背景区域,分别提取前、背景的骨架区域,在其中进行随机取点,形成点对,通过进行点对的有效性判断,提取能表示车标的点对特征。点对特征表示两点周围局部区域的相似关系,反映了实际车标成像过程中车标图案部分与背景部分的灰度明暗关系。结果 在卡口系统截取的19 044张车标图像上进行实验,结果表明,与其他仅基于灰度特征的识别方法相比,本文提出的点对特征识别方法具有更好的识别效果,识别率达到了95.7%。在弱光照条件下,本文算法的识别算法效果同样优于其他仅基于灰度特征的识别方法,识别率达到了87.2%。结论 本文提出的前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法,结合了车标图像的灰度特征和结构特征,在进行车标的描述上具有独特性和排他性,有效地提高了车标的识别率,尤其是在弱光照条件下,本文方法具有更强的鲁棒性。 相似文献
10.
从矿山不安全用电现象入手,剖析存在不安全用电的深层次原因,探讨强化非煤矿山井下安全用电的措施.达到安全用电的目的。 相似文献