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题名基于形状模板的快速高精度可靠图像匹配
被引量：18
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作者
赵振民
彭国华
符立梅
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机构
西北工业大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第2期441-444,共4页
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文摘
为了提高工业检测中图像匹配精度和速度,提出一种基于形状模板的快速高精度图像配准算法:根据定义的图像匹配相似度量,采用图像金字塔搜索匹配策略,利用形状信息进行模板匹配。具体流程为:首先在参考图像上选择感兴趣区域生成模板,使用Canny滤波器对模板和搜索图像进行滤波,并计算边缘点的方向向量;其次,在此基础上构造该模板和搜索图像的图像金字塔,在图像金字塔最高层图像进行完全遍历匹配,获得具有匹配分值的潜在匹配点,然后根据匹配分值大小逐层逐次跟踪潜在匹配点,进行匹配,直至图像金字塔最底层;最后使用最小二乘法调整位姿参数,使其达到亚像素精度。实验表明该方法匹配速度快,匹配精度高,而且匹配鲁棒性高,不受遮挡、混乱、非线性光照变化、离焦、对比度低、全局对比度反转、局部对比度反转等情况的影响,完全可以满足实际工业需求。
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关键词
形状模板匹配
图像金字塔
最小二乘法
方向向量
CANNY算子
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Keywords
shape-based image matching
image pyramid
least-square method
direction vector
Canny operator
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于支持向量机的心律失常识别方法
被引量：6
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作者
杨煦
张跃
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机构
清华大学深圳研究生院嵌入式系统与技术实验室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第18期4442-4445,共4页
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文摘
心律失常判别是心电数据处理的重要研究方向。提出一种基于支持向量机的心律失常判别方法来实现心律失常识别。根据临床诊断标准、结合计算机图像处理方法,提取心律参数特征和QRS复波形状特征,然后使用支持向量机对其进行分类,用MIT-BIH数据库对识别结果进行判断,并根据统计结果对该方法做出评价。
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关键词
支持向量机
ZEMIKE矩
模板形状匹配
心拍建模
心律失常
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Keywords
SVM
Zernike moments
shape matching
ECG beat modeling
arrhythmia
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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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题名基于机器视觉的隔水管法兰端面位姿检测
被引量：14
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作者
刘桂华
王玉玫
王静强
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机构
西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019年第3期84-90,共7页
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基金
高危作业环境的机器人场景智能感知系统资助项目(14TDTK01)
核应急处置机器人关键技术研究资助项目([2016]1295)
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文摘
为提高隔水管抗压检验效率,引导完成待测隔水管在隔水管检验检测装置上的在线自动对接,提出基于机器视觉的隔水管法兰端面位姿检测方法。首先通过基于形状的模板匹配算法定位出待测隔水管法兰端面的定位坐标和定位角度,同时使用图像金字塔对算法进行加速。然后使用单目三维重建技术将像素坐标系下的模板坐标及定位坐标转换到世界坐标系中,并计算出引导待测隔水管精确对接到隔水管检验检测装置上所需的位移量和旋转量。针对隔水管与注水端进行了仿真试验检测和现场试验检测,试验结果表明,该方法实现了快速精确的隔水管法兰端面位姿检测,在工程实践中具有很强的实用性。
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关键词
基于形状的模板匹配
图像金字塔
三维重建
机器视觉
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Keywords
shape-based template matching
image pyramid
three-dimensional reconstruction
machine vision
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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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题名基于机器视觉的装载机装卸动作时间测量系统
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作者
胡旺明
李柏乐
梁蔓安
李冰
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机构
广西科技大学机械与汽车工程学院
广西土方机械协同创新中心
广西柳工机械股份有限公司
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第15期143-148,共6页
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基金
广西重点研发计划(桂科AB22035066)
广西科技重大专项(桂科AA22068064)
+1 种基金
柳州市科技计划项目(2021CBA0103)
广西科技计划项目(桂科AD22080042)资助
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文摘
针对目前测量装载机装卸动作时间过程中存在的测量效率低、误差大的问题,设计了一种基于机器视觉的装载机装卸动作时间测量系统。首先对采集到的装载机装卸运动视频序列图像进行图像预处理,再利用形状模板匹配结合运动预测在图像中找寻铲斗并获取其质心像素点坐标,建立装载机铲斗运动轨迹,然后定位装卸动作的4个运动阶段的轨迹分界点确定每个阶段各自的起止帧及其帧数,最后利用帧率将帧数换算成时间进行计算,实现装载机装卸动作时间的自动测量。实验结果表明,该系统对装载机装卸动作时间测量偏差小于0.5 s,测量结果稳定有效;并且通过运动预测对铲斗位置进行估计的方法,使形状模板匹配的匹配耗时缩短了16.45%。
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关键词
机器视觉
装载机装卸动作时间
形状模板匹配
运动预测
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Keywords
machine vision
loading and unloading action time of loader
shape template matching
motion prediction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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