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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 邊緣檢測

一種高速鐵路接觸網(wǎng)目標(biāo)檢測與跟蹤方法

  • 因接觸線和承力索無視覺顯著特征，且機車運行過程中的強電流、電壓磁場等干擾，導(dǎo)致獲取的視頻圖像具有很多噪聲，使得對接觸網(wǎng)目標(biāo)跟蹤具有非常大的挑戰(zhàn)性。為此，提出一種高速鐵路接觸網(wǎng)目標(biāo)檢測與跟蹤方法。接觸線檢測部分，對采集的紅外圖像進行灰度化處理后，分別運用OTSU自適應(yīng)閾值分割和邊緣梯度信息檢測兩種方法進行特征提取，且具有更高的提取精度，接著利用Hough變換法連接邊緣。接觸線跟蹤部分，采用Hough變換檢測直線的優(yōu)勢來提取接觸線的參數(shù)，然后利用Kalman濾波方法實現(xiàn)對參數(shù)的持續(xù)跟蹤。
  • 關(guān)鍵字： 接觸線檢測與跟蹤  邊緣檢測  Hough變換  Kalman濾波  202101  

一種基于改進的Sobel算法鋼軌表面損傷語義分割方法*

  • 為探尋鋼軌表面?zhèn)麚p語義分割的有效方法，實現(xiàn)鋼軌表面?zhèn)麚p準(zhǔn)確檢測。在經(jīng)典Sobel算法的基礎(chǔ)上，增加傾斜方向的檢測，改變閥值；利用采集的帶扎傷鋼軌圖片，在MATLAB2016版本進行對比檢測實驗；本方法成功檢出兩處傷損，無誤檢錯檢；結(jié)論：本方法檢測效果在檢出率和誤檢率都優(yōu)于傳統(tǒng)方法，有一定價值。
  • 關(guān)鍵字： Sobel算法  鋼軌表面損傷  語義分割  邊緣檢測  202111  

基于FPGA的視頻實時邊緣檢測系統(tǒng)

  • 摘要：對于視頻圖像檢測與識別的需要，提出了一種基于FPGA的視頻邊緣檢測系統(tǒng)設(shè)計方案，并完成系統(tǒng)的硬件設(shè)計。通過FPGA控制攝像頭進行視頻采集，雙端口SDRAM對圖像數(shù)據(jù)進行緩存，F(xiàn)PGA再對數(shù)據(jù)進行實時處理。實際采用
  • 關(guān)鍵字： FPGA  OV7670  視頻采集  邊緣檢測  VGA  

高速公路目標(biāo)邊緣檢測的算法對比分析

  • 目標(biāo)邊緣檢測是高速公路目標(biāo)辨識的關(guān)鍵技術(shù)。雖然現(xiàn)在有多種邊緣檢測算法，但是不同算法有著各自的適用范圍，通過對比Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子，并以高速公路高清監(jiān)控采集的視頻截圖作為樣本，采用不同邊緣檢測算法對車輛、護欄等高速公路上的主要目標(biāo)進行對比分析。計算結(jié)果表明，對于高速公路上的主要目標(biāo)識別而言，Prewitt算子具有相對較好的邊緣檢測效果。
  • 關(guān)鍵字： 高速公路  邊緣檢測  目標(biāo)識別  Prewitt算子  201605  

邊緣檢測算法在醫(yī)學(xué)超聲液性病變圖像中的應(yīng)用

  • 摘要：醫(yī)學(xué)超聲液性病變圖像多見數(shù)個無回聲區(qū)，呈“蜂窩狀”，邊界不清晰，為了清晰地提取醫(yī)學(xué)超聲液性病變圖像的邊緣，進一步為臨床診斷提供可靠依據(jù)，在此將幾種不同的邊緣檢測算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)超聲液態(tài)病
  • 關(guān)鍵字： 邊緣檢測  算法  圖像  中的應(yīng)用    

改進邊緣檢測算法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用

  • 摘要：圖像邊緣檢測在醫(yī)學(xué)中有很重要的應(yīng)用，針對此提出了一種新的邊緣檢測方法，首先采用canny算子對圖像進行邊緣檢測，然后對檢測后的圖像輪廓跟蹤。實驗表明，與傳統(tǒng)的邊緣檢測算法相比，這種算法能更好地提取圖像
  • 關(guān)鍵字： 邊緣檢測  算法  醫(yī)學(xué)圖像  中的應(yīng)用    

基于機器視覺技術(shù)之邊緣檢測

  • 圖象的邊緣信息對人或?qū)C器視覺來說，都是非常重要的。由于邊緣具有能勾畫區(qū)域的形狀，且能被局部定義以及能傳遞大部分圖象信息等許多優(yōu)點，因此，邊緣檢測可看作是處理許多復(fù)雜問題的關(guān)鍵，是圖象分析和理解的第一
  • 關(guān)鍵字： 機器視覺技術(shù)  邊緣檢測    

Sobel邊緣檢測的FPGA實現(xiàn)

  • 為了采用FPGA來實時實現(xiàn)Sobel邊緣檢測，設(shè)計者往往自己編寫代碼。在此介紹基于QuartusⅡ提供的參數(shù)可設(shè)置宏功能模塊，實現(xiàn)Sobel邊緣檢測的新方案。該方案獲得了比用戶編寫的代碼更優(yōu)的綜合和實現(xiàn)結(jié)果，節(jié)省了寶貴的設(shè)計時間，并且獲得了很好的邊緣檢測效果。
  • 關(guān)鍵字： Sobel  FPGA  邊緣檢測    

基于視覺圖像的微小零件邊緣檢測算法研究

  • 高精度的微小零件邊緣檢測中，傳統(tǒng)邊緣檢測算法存在實際應(yīng)用可操作性較差，檢測結(jié)果難以達到精度要求等問題。為了提高邊緣檢測精度，提出了基于Soble算子的改進算法，該算法擴展了Sobel算子邊緣檢測的模板，并對擴展的梯度方向圖進行了細(xì)化處理，而后在梯度圖像上實現(xiàn)多項式插值亞像素細(xì)分，從而完成對目標(biāo)邊緣的精確定位。
    實驗結(jié)果表明，該方法的定位精度為0．20 pixel，滿足微小零件在實際檢測的精度要求。
  • 關(guān)鍵字： 視覺圖像  零件  邊緣檢測  算法研究    

智能車黑線識別算法及控制策略研究

便攜式激光盤煤系統(tǒng)的研究應(yīng)用

基于CNN的紅外圖像預(yù)處理系統(tǒng)的研究與設(shè)計

  • 摘要：本文設(shè)計了一個以FPGA為核心處理器實現(xiàn)紅外視頻圖像數(shù)字預(yù)處理的系統(tǒng)，利用Altera公司提供的DE2開發(fā)板，把系統(tǒng)大部分的功能模塊集成在一片F(xiàn)PGA 上，大大優(yōu)化了整個系統(tǒng)的性能。該方案采用Altera公司推出的低成本、高密度的Cyclone Ⅱ系列FPGA，提高了系統(tǒng)的設(shè)計靈活性。細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP核的開發(fā)，充分利用了細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理方面的優(yōu)勢，提高了整個系統(tǒng)的處理效率。實現(xiàn)了細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種高效數(shù)字實現(xiàn)方案,并且采用分布式算法可以提供更高的運行速度。 關(guān)鍵詞　邊緣檢測；細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；FP
  • 關(guān)鍵字： 消費電子  邊緣檢測  細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  FPGA  嵌入式  消費電子  

基于圖像處理技術(shù)的銅箔疵點檢測系統(tǒng)研究

  • 計算機輔助檢測技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)及檢測領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，生產(chǎn)線上成品及次品的檢驗工作在很大程度上依賴計算機圖像處理技術(shù)的發(fā)展，如光學(xué)玻璃波形檢測、紡織品檢測、焊縫檢測等應(yīng)用。銅箔基板（CCL）是多層印刷線路板（PCB）生產(chǎn)的原料之一，其產(chǎn)品質(zhì)量嚴(yán)重影響著印刷線路板的優(yōu)劣，因此對銅箔基板的質(zhì)量檢測非常重要。在其生產(chǎn)過程中，需經(jīng)過熱壓、剪裁等工藝，由于設(shè)備及人為原因，可以會對CCL表面造成損傷，產(chǎn)生各類疵點。疵點主要分為劃痕和污點兩大類，根據(jù)疵點的種類、大小、數(shù)量可以判定該板是否合格。因此疵點的檢驗是銅箔基板產(chǎn)
  • 關(guān)鍵字： 邊緣檢測  測量  測試  銅箔疵點  圖像處理  消費電子  消費電子  
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