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找技术 >一种复杂背景下的车牌定位方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业
技术简介
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
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找技术 >一种复杂背景下的车牌定位方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业
技术简介
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
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本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
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复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
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摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业
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复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
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技术类型:发明
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摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业
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复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
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摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
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本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
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复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
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摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
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一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
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技术类型:发明
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
成熟度:正在研发
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业
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复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。
找到4项技术成果数据。
找技术 >一种复杂背景下的车牌定位方法
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应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
一种复杂背景下的车牌定位方法,包括以下步骤:1)、用固定大小的区域的灰度均值进行差分,从视频中提取车体;2)、对车体图像进行灰度化、梯度信息增强、二值化等预处理;3)、对经过处理的车体图像进行数学形态学运算,结合车牌的结构特征进行初步筛选,得到若干候选车牌区域;4)、将得到的候选车牌区域彩色图像转化为HSV彩色空间图像;5)、利用BP神经网络对HSV彩色空间的候选车牌图像进行颜色识别,通过计算某一像素点两相邻区域的平均色彩距离来进行彩色边缘检测;6)、对边缘点进行边缘颜色对判断,剔除虚假车牌边缘;7)、结合车牌纹理特征进行车牌最终定位。本发明适应复杂背景,定位准确率更高,鲁棒性更高。
一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法
成熟度:正在研发
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种无人机巡检航拍复杂背景影像中绝缘子的提取方法,首先将原始影像转换成 HSI 影像利用 H 变量提取土壤,并根据 Ecognition 中植被提取公式从原始影像提取植被和根据电力塔的显著性通过光谱值分割提取电力塔,然后利用二维 OSTU 阈值分割法对原始影像进行分割提取粗提取绝缘子图并与植被、土壤二值图和电力塔进行差运算得到粗绝缘子二值图;寻找二值图的每个连通域的主方向并沿主方向的法方向遍历得到距离直方图,若直方图具有规律性则判断为绝缘子,最终提取到效果良好的绝缘子图像。
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用
成熟度:正在研发
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应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业
技术简介
复杂背景下图像分割技术研究与工程应用。 成果简介: 本成果已授权国家发明专利3项,实用新型专利3项,研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术,系统地梳理了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的描述;对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究,并提出了解决对策;建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的整体框架;对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割算法。基于以上研究成果,研发了城市地铁光环境控制系统、混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等多个工程应用系统,提高了目标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求。 应用范围:研究成果达到了国内外领先水平,应用系统具有独创性,在建筑工程、建筑消防和安防以及异物检测等工业领域都有很好的应用。
复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种复杂背景下多尺度时空联合滤波的红外小目标检测方法,包括的步骤具体如下1、抑制鬼影效应与提高图像辨识度,构建多尺度双边时域高通滤波非均匀性校正模型,获取红外非均匀校正图像;2、增强小目标局部对比度,采用红外非均匀性校正图像空域复杂度因子,构建图像空域复杂度加权信息熵模型,突出小目标区域的信息熵;3、提高红外小目标的检测率并降低虚警率,构建多尺度时空联合滤波模型,自适应检测不同尺度的小目标。本发明提出了复杂背景下多级时空联合滤波的红外小目标检测算法,丰富了不同尺度小目标的检测技术。