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题名结合自适应阈值与动态ROI的地标线检测方法
被引量：1
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作者
尹震宇
尹聪
张飞青
徐光远
徐福龙
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机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
辽宁省国产基础软硬件工控平台技术研究重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第2期345-350,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFE0125300)资助。
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文摘
基于机器视觉的地标线检测一直以来都是车间自主巡检机器人研究的重点和难点问题之一.针对检测过程中易受车间地面积水、光照不均以及油渍粉尘污染等环境因素的影响从而导致误检率、漏检率较高,难以满足工程实际需求的问题,本文提出了一种基于自适应阈值分割与动态感兴趣区域划分的车间地标线检测方法(AT-DROI),该方法以分块图像为基础,首先按照特定特征对子块进行搜索,并剔除其中的离群噪声点,然后将环境因子与采样点相结合计算出特征颜色的双门限阈值,最后利用粗细粒度掩膜抑制特征图像中的干扰信息,有效实现了室内复杂环境下对地标线的高精度检测.通过在自采集的实际车间场景视频序列上进行大量对比实验,实验结果表明,本文方法在自采集的多组实际车间场景视频序列上测试的平均准确率、假阳性率和假阴性率分别达到了95.15%、3.73%和4.85%,平均每秒检测帧数为26fps,能够满足实际生产中对地标线检测的准确性和实时性要求.
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关键词
机器视觉
地标线检测
自适应阈值
动态感兴趣区域
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Keywords
machine vision
landmark line detection
adaptive threshold
dynamic region of interest
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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