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553.
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Speed sign detection and recognition are the important part of the driving assistant systems.Combining gradient-based random Hough transform with BP network,a method is proposed to detect and recognize speed signs.Firstly,the gradient-based random Hough transform is used to detect and locate the speed signs.Then four contour features of the ’digit’ inside the speed signs are extracted and recognized using the method of BP network.The results show that this method can detect and recognize the speed signs accurately and efficiently. 相似文献
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对基于图像的角度检测系统进行了研究,提出了一种基于图像的多角度交互式检测方法.根据获取的图像特性,交互式地选择检测区域,对检测区域采用中值滤波和Canny算子检测物体的轮廓;提出了一种交互式的边缘点搜索新方法,将经过边缘检测的图像进行轮廓矢量化得到待检物体角度参数,并与给定的设计参数进行比较,判断物体的形状误差.实验结果显示每个角度检测的时间为3~5 s.Abstract: . Presented is a image-based machine vision system for visual angle inspection, with the goal of reducing labor cost and ensuring consistent production quality. An integrated edge detection algorithm, which integrates media filter with Canny algorithm, is proposed based on analyzing the properties of the images of the inspected parts and comparing several classical detecting algorithms. Then the angle parameters of edge detection parts are obtained by adopting the contour vectorization algorithm, and a comparison of them with the given ones is carried out to evaluate the quality of the inspecting system. Experimental results show that it spends 3-5 seconds detecting each angle. 相似文献
557.
558.
《physica status solidi b》2018,255(8)
559.
为了解决“猫眼”目标在夜晚环境下难识别的问题,提出了一种基于归一化中心矩的轮廓匹配“猫眼”目标识别方法。首先利用中值滤波对图像进行去噪,采用固定阈值分割完成了对图像的分割,使得“猫眼”目标与部分背景分离,使用Roberts边缘检测提取出了所有物体的边缘,最后采取了基于归一化中心矩的轮廓匹配算法,该算法不受平移和放缩的影响,提取出了图像中的所有圆形目标,并利用面积判别识别了真实目标,对识别出的目标绘制最小外接圆,利用圆心坐标对其定位。通过对不同光照强度下的“猫眼”图像进行实验与对比,验证了该方法的可行性,并通过目标识别评价指标验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法的全局准确率可达92.1%,可以在夜晚环境不同光照强度下成功地对“猫眼”目标进行识别。 相似文献
560.