模板匹配頭顱側(cè)位片標(biāo)志點(diǎn)自動識別

第 35 卷第 4 期西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2013 年 4 月 vol.35no.4journalofsouthwestuniversity ( naturalscienceedition ) apr.2013 文章編號: 16739868 ( 2013 ) 04016706 基于改進(jìn)模板匹配的限速標(biāo)志識別方法研究① 馮春貴1,祝詩平1,王海軍1,2,賀園園1 1. 西南大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,重慶 400716;2. 重慶能源職業(yè)學(xué)院能源工程系,重慶 400041 摘要:限速標(biāo)志的識別是智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié) . 模板匹配法在目前的交通標(biāo)志識別領(lǐng)域中應(yīng)用比較廣泛,傳 統(tǒng)的模板匹配法對于限速標(biāo)志的識別容易出現(xiàn)拒識和誤識的問題,正確識別率不高 . 將改進(jìn)模板匹配算法

限速標(biāo)志的識別是智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié).模板匹配法在目前的交通標(biāo)志識別領(lǐng)域中應(yīng)用比較廣泛,傳統(tǒng)的模板匹配法對于限速標(biāo)志的識別容易出現(xiàn)拒識和誤識的問題,正確識別率不高.將改進(jìn)模板匹配算法應(yīng)用于限速標(biāo)志的識別中,將限速標(biāo)志字符的直觀形象抽取特征,并結(jié)合邊緣模板匹配,對限速標(biāo)志進(jìn)行識別,并在vis-ualc++6.0環(huán)境下開發(fā)了限速牌識別軟件系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于改進(jìn)模板匹配算法較傳統(tǒng)模板匹配算法對限速標(biāo)志的識別正確率有較大提高,識別率由80.95%提高到95.24%.

建筑工程圖的計(jì)算機(jī)識別和理解技術(shù)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用于工程方面的研究熱點(diǎn)之一。本文基于建筑工程矢量圖形文件(dxf文件),研究了建筑平面圖中建筑符號的特征,實(shí)現(xiàn)了通過特征匹配的方法自動識別圖中的建筑符號及其相互關(guān)系。

針對工業(yè)視覺測量中復(fù)雜背景下的圓形標(biāo)志點(diǎn)自動識別和提取問題,在利用擬合法進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)中心提取的傳統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)上,提出判別標(biāo)志點(diǎn)成像質(zhì)量的形狀誤差,不僅可以避免其他亮斑對于標(biāo)志點(diǎn)定位的干擾,而且可以自動剔除具有成像缺陷的標(biāo)志點(diǎn),并能保障和控制后續(xù)點(diǎn)中心定位的精度。應(yīng)用于攝影測量,不僅可以達(dá)到亞像素的定位精度,而且提高了標(biāo)志點(diǎn)識別能力和識別質(zhì)量。

在數(shù)字照片的快速檢索和瀏覽域中,需要對照片進(jìn)行分類,但目前國內(nèi)外學(xué)者對照片的分類的研究并不是很多。提出了一種如何使用圖像的低級特征來表示高級語義分類的一種方法來對家庭數(shù)字照片的進(jìn)行分類,特別適合于有人工建筑或人工事物的圖片。算法根據(jù)圖像紋理點(diǎn)和邊緣點(diǎn)的方向相位直方圖來推斷照片中是否存在人工建筑,從而達(dá)到對城市建筑風(fēng)景和其它風(fēng)景分類的目的。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,分類效果非常好,算法已在windows2000下使用vc實(shí)現(xiàn),具有很強(qiáng)的魯棒性。

基于特征匹配算法的交通標(biāo)志牌檢測與識別

通過對機(jī)織物圖像的表面形態(tài)分析,建立3種基本組織(平紋、斜紋和緞紋)的表面紋理模型,運(yùn)用傅里葉變換技術(shù)得到3種基本組織的頻譜模型,并建立表面紋理模型和頻譜圖模型之間的對應(yīng)關(guān)系,從而為運(yùn)用圖像分析和人工智能技術(shù)自動測量織物的結(jié)構(gòu)參數(shù)、識別機(jī)織物類型奠定理論基礎(chǔ).實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這種方法是準(zhǔn)確可靠的.

針對搗固車人工定位搗鎬的不足，提出了一個基于圖象處理和模式識別技術(shù)的枕木圖象自動識別及定位的解決方案，并研制成功樣機(jī)系統(tǒng)。分析了枕木圖象自動識別系統(tǒng)技術(shù)方案，介紹了該系統(tǒng)的基于dsp的硬件平臺和枕木圖象識別的軟件算法。該方案對提高搗固車的作業(yè)率和減輕作業(yè)人員的勞動強(qiáng)度具有十分重要的意義。

針對配電網(wǎng)監(jiān)控終端系統(tǒng)計(jì)劃停電、停電告警和計(jì)量點(diǎn)負(fù)荷等相關(guān)數(shù)據(jù),提出基于rbfnn的停電時間自動識別模型,研究了配網(wǎng)停電時間的識別、診斷的問題。利用基于遺傳思想的粒子群優(yōu)化算法對模型的參數(shù)進(jìn)行識別和優(yōu)化,并進(jìn)行了模型計(jì)算和模型驗(yàn)證。研究結(jié)果顯示,模型計(jì)算的誤差都很小(誤差波動范圍為[0,0.0146]),且具有較高的識別精度(94.12%),最后對模型的運(yùn)用和計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了討論。

利用現(xiàn)場總線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),形成一小型局域網(wǎng),實(shí)時采集成品料皮帶輸送機(jī)上各品種骨料的運(yùn)行過程信息,送總線服務(wù)器處理,推斷出當(dāng)前輸送骨料的級配和供應(yīng)的攪拌樓樓號;利用電子稱量技術(shù)準(zhǔn)確稱量出當(dāng)前次輸送骨料的重量;將每次輸送的砂石骨料的品種、樓號、重量信息送中央處理計(jì)算機(jī)分析、統(tǒng)計(jì),即可得出不同時段、不同攪拌樓、各品種骨料的用量。

專業(yè)監(jiān)理工程師 日期 監(jiān)理員 日期 合同號 編號 剪頭長c、cm 文字尺寸h、cm 幾 何 尺 寸 浙江交工路橋建設(shè)有限公 司山東恒建工程監(jiān)理咨詢有 限公司 分項(xiàng)工程 01 浙路(js)908 承包單位: 檢查項(xiàng)目規(guī)定值 監(jiān)理單位: 標(biāo)志到危險(xiǎn) 地點(diǎn)距離m 檢測、記錄 日期分部工程 單位工程 樁號、部位 施工日期 長度a、cm 寬度b、cm 板材厚度 浙江省交通廳工程質(zhì)量監(jiān)督站 實(shí)測 值 正面 朝向 道路標(biāo)志顏色： 一般道路為藍(lán)底白圖案 高速公路為綠底白圖案 指路種類 安裝概況 樁號 左右側(cè) 別 與行車方 向角度 支持方 式 基礎(chǔ)結(jié) 構(gòu) 外觀檢 查記錄 本 路 段 安 裝 記 錄 防腐處理 岱山縣江南山至牛軛島公路工程 指路標(biāo)志(8.2.7地點(diǎn)識別標(biāo)志)施工記錄 反光膜等級 板材加固方式 制 作 質(zhì) 量 成 品 檢 驗(yàn) 板材材質(zhì)

對移動車載激光測量landmark系統(tǒng)獲取的路面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)合激光點(diǎn)云的回波反射率、掃描角,以及量測距離等特征信息與道路標(biāo)線的屬性信息,提出了一種基于車載激光點(diǎn)云的道路標(biāo)線自動識別與提取算法。從點(diǎn)云中提取道路標(biāo)線,采用最小二乘線性最優(yōu)擬合算法對提取的標(biāo)線點(diǎn)云進(jìn)行擬合,生成道路標(biāo)線的cad輪廓線,實(shí)現(xiàn)道路標(biāo)線的自動化識別。以移動車載landmark系統(tǒng)的sick激光掃描儀獲取的路面激光點(diǎn)云為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的可行性和有效性。

介紹了一種高性能的汽車牌照識別系統(tǒng)及其成像技術(shù)。系統(tǒng)采用了新的成像控制和閃光燈補(bǔ)光技術(shù),使其成像特別適合牌照區(qū)域分割和字符識別,成像質(zhì)量完全不受實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中強(qiáng)烈的光線變化的影響,從而達(dá)到較高的全天候識別率和實(shí)際應(yīng)用的要求。

文章介紹了自動識別系統(tǒng)(ais)在海上安全與環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用。重點(diǎn)涉及了目前國際、國內(nèi)航行船舶的ais配備情況、覆蓋情況和研究進(jìn)展以及ais數(shù)據(jù)對海上交通環(huán)境的統(tǒng)計(jì)分析、危險(xiǎn)預(yù)測和ais在海上船舶非法排污監(jiān)督中的作用。

為確定廢舊混合塑料自動識別分選機(jī)上噴嘴的最佳形狀,我們首先分析得出輸出壓強(qiáng)是分選塑料的關(guān)鍵,并計(jì)算出最小輸出壓強(qiáng).然后討論影響輸出壓強(qiáng)的相關(guān)參數(shù),通過計(jì)算和模擬得出輸出壓強(qiáng)相對輸入壓強(qiáng)的衰減程度,初步估算輸入壓強(qiáng).然后通過實(shí)驗(yàn)獲取相同輸入壓強(qiáng)下輸出壓強(qiáng)隨噴嘴直徑及管長變化的數(shù)據(jù),用相關(guān)系數(shù)法總結(jié)繪制出直徑和管長與輸出壓強(qiáng)的關(guān)系曲線.對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合度分析,選取最佳的噴嘴參數(shù).最后對其噴射范圍進(jìn)行測量,給出具體的噴嘴分布方案.

由計(jì)算機(jī)繪制施工設(shè)計(jì)圖的結(jié)果數(shù)據(jù)自動生成施工網(wǎng)絡(luò)圖是現(xiàn)代工程項(xiàng)目管理中的重要課題，本文深入探討了ｃａｄ數(shù)據(jù)類型設(shè)計(jì)、施工項(xiàng)目工序劃分、工序排列、工程成本構(gòu)成、勞動組織和勞動力分配、施工動態(tài)跟蹤等問題，提出系統(tǒng)的算法和模型，對其中的關(guān)鍵技術(shù)和方法作了重點(diǎn)研究，簡略介紹了我們研制開發(fā)的自動生成網(wǎng)絡(luò)圖的工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)。

在中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能控制中,各傳感器通過已編號的標(biāo)準(zhǔn)接口連接到自動控制裝置中相應(yīng)的輸入端。為了避免在使用過程中由于操作失誤帶來的故障,我們開發(fā)一種傳感器自動識別裝置,它能自動地識別各傳感器的類型和用途,保證自動控制裝置始終按約定的輸入-輸出關(guān)系運(yùn)行。

運(yùn)用信息融合技術(shù)進(jìn)行集裝箱號碼自動識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。根據(jù)集裝箱號碼的特性、組成規(guī)律及分布特點(diǎn),在預(yù)處理階段,采用了基于產(chǎn)生式規(guī)則的融合算法。該算法采用串行融合的方式并生成了一系列的規(guī)則,能夠快速準(zhǔn)確地輸出具有較高質(zhì)量的號碼分割圖,為后續(xù)的特征提取和號碼識別提供更精確的信息。使用了3種不同類型的特征提取方法,分別生成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器,并將各自的分類結(jié)果通過d-s證據(jù)理論進(jìn)行融合以完成最終的決策,提高了系統(tǒng)的識別率。該系統(tǒng)對光線與陰影具有較強(qiáng)的魯棒性,結(jié)構(gòu)簡單、快捷有效,在實(shí)驗(yàn)中得到了滿意的效果。

基于數(shù)字圖像的檢測與處理技術(shù),提出了一種tfds系統(tǒng)心盤螺栓丟失故障的自動識別方法:經(jīng)直方圖均衡化的預(yù)處理消除拍攝環(huán)境的影響,通過確定制動梁的位置間接確定4個心盤螺栓所在的區(qū)域,由hough變換得到4個心盤螺栓所處的位置,進(jìn)而判斷螺栓是否丟失.算法設(shè)計(jì)綜合考慮了檢測技術(shù)的可靠性和算法運(yùn)行的速度,能夠很好地解決實(shí)際問題.

以labview2009試用版為平臺,利用nivi-sionaccquisition2009和nivisiondevel-opmentmudule2009集成模塊,實(shí)現(xiàn)了車牌識別的功能,并具有算法簡單,識別效果好,用戶界面良好,結(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)點(diǎn)[1]。1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案采用一般的130萬像素的usb攝像頭,拍攝

科技正以前所未有的速度改變著人們的生活,從而影響到了交通系統(tǒng)的發(fā)展。為了組建更加智能化、人性化的交通系統(tǒng),車牌自動識別系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。本文采用了嵌入式系統(tǒng)作為車牌自動識別系統(tǒng)平臺。通過對硬件和軟件的探討,搭建出車牌自動識別系統(tǒng)的框架。使用linux作為操作系統(tǒng)平臺,使用opencv開源函數(shù)庫進(jìn)行圖像的分析與處理,在這些基礎(chǔ)上完成了車牌識別系統(tǒng)的整體模型。首先對車牌進(jìn)行灰度變換,然后選取閾值使圖像二值化,接著進(jìn)行車牌的定位,獲得車牌圖像后進(jìn)行車牌字符的切割,使單個字符分開,最后對分割后的字符和標(biāo)準(zhǔn)的字符模板進(jìn)行匹配,從而獲得車牌信息記錄下來并傳輸?shù)叫枰闹鳈C(jī)上。

結(jié)合我國汽車行業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)狀,研究、討論了一種計(jì)算機(jī)自動識別汽車線束圖紙的方法。該方法通過計(jì)算機(jī)軟件仿真試驗(yàn),在符合某一預(yù)先設(shè)定好的識圖規(guī)則的情況下,根據(jù)編制好的程序?qū)D紙中線束進(jìn)行判斷,篩選出需要的線束和線束段,將其按類合并,最終達(dá)到自動完成線束長度和線束分類識別的目的。這種新的識別方法較傳統(tǒng)的人工讀圖,分段計(jì)算,相加求和的方法有了很大的創(chuàng)新,極大地提高了我國汽車行業(yè)的生產(chǎn)效率,減少了人員操作的錯誤率,為企業(yè)生產(chǎn)帶來直接利益。