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基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法
被引量:
9
1
作者
何林远
毕笃彦
+1 位作者
熊磊
周理
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期1469-1475,共7页
在简要介绍座舱仪表及其常用识别检测方法的基础上,提出一种基于计算机视觉的座舱仪表识别检测的方法。阐述过程中的几个关键环节及所用到的图像处理算法。采用同态滤波和自适应中值滤波相结合的方法来改善图像效果,然后用改进的类间方...
在简要介绍座舱仪表及其常用识别检测方法的基础上,提出一种基于计算机视觉的座舱仪表识别检测的方法。阐述过程中的几个关键环节及所用到的图像处理算法。采用同态滤波和自适应中值滤波相结合的方法来改善图像效果,然后用改进的类间方差法(Otsu)获取仪表的二值图像。利用改进后交叉皮质视觉模型对仪表的边缘进行提取,并结合骨架来提取指针,最终通过最大梯度下降法得到指针的准确读数。实验结果表明:该方法可快速获取仪表指针读数,且能并行处理多个仪表。与传统的Hough变换、最小二乘法等相比,该算法在保证精度准度的基础上,大幅提高了处理运算的速率。
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关键词
计算机视觉
中值滤波
类间方差法
交叉视觉皮质模型
最大梯度下降法
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职称材料
题名
基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法
被引量:
9
1
作者
何林远
毕笃彦
熊磊
周理
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期1469-1475,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175029
61203268
61202339)
文摘
在简要介绍座舱仪表及其常用识别检测方法的基础上,提出一种基于计算机视觉的座舱仪表识别检测的方法。阐述过程中的几个关键环节及所用到的图像处理算法。采用同态滤波和自适应中值滤波相结合的方法来改善图像效果,然后用改进的类间方差法(Otsu)获取仪表的二值图像。利用改进后交叉皮质视觉模型对仪表的边缘进行提取,并结合骨架来提取指针,最终通过最大梯度下降法得到指针的准确读数。实验结果表明:该方法可快速获取仪表指针读数,且能并行处理多个仪表。与传统的Hough变换、最小二乘法等相比,该算法在保证精度准度的基础上,大幅提高了处理运算的速率。
关键词
计算机视觉
中值滤波
类间方差法
交叉视觉皮质模型
最大梯度下降法
Keywords
computer vision
median-value filter
Otsu
ICM
max gradient search method
分类号
TH709 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法
何林远
毕笃彦
熊磊
周理
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
9
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