| 基于图像处理的闸机口跳闸事件检测算法 |
| |
| 引用本文： | 赵连超,何盛鸿,叶立仁.基于图像处理的闸机口跳闸事件检测算法[J].应用声学,2015,23(1):164-166. |
| |
| 作者姓名： | 赵连超 何盛鸿 叶立仁 |
| |
| 作者单位： | 华南理工大学 广东广州,华南理工大学 广东广州,华南理工大学 广东广州 |
| |
| 摘 要： | 文中提出了一种基于图像处理的闸机口跳闸事件检测方法。首先,利用模板匹配的方法进行预处理,得到闸门图像匹配率；其次,根据跳闸事件的连贯性特点,提取一段连续时间序列的匹配率作为分类特征；最后,采取基于最小错误率的贝叶斯分类方法对这段时间序列特征向量进行分类。实验表明,该算法可以有效的检测出闸机口的跳闸事件,具有实时性好、不需要额外的传感器、成本低的优点,具有较好的工程应用前景。
|
| 关 键 词： | 跳闸 特征提取 模板匹配 贝叶斯分类 |
| 收稿时间： | 6/5/2014 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 7/3/2014 12:00:00 AM |
A Detection Algorithm of Jumped Out of Gates Based on Image Processing |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Jumped out of gates Feature extraction Template matching Bayesian classification |
|
| 点击此处可从《应用声学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《应用声学》下载免费的PDF全文 |
|
