针对目前基于视觉的桥式起重机负载摆角测量方法实时性较低,且没有考虑由运动模糊导致的测量精度下降问题,将一个对旋转和倾斜不敏感的球形标识物安装在负载上,设计一种计算灰度概率分布特征余弦相似度的方法,结合卡尔曼滤波器实时跟踪...针对目前基于视觉的桥式起重机负载摆角测量方法实时性较低,且没有考虑由运动模糊导致的测量精度下降问题,将一个对旋转和倾斜不敏感的球形标识物安装在负载上,设计一种计算灰度概率分布特征余弦相似度的方法,结合卡尔曼滤波器实时跟踪标识物。提出一种基于背景灰度值的局部自适应分割算法,使模糊边缘变清晰。从感兴趣区域(region of interest,ROI)的中心向周围8个方向寻找灰度梯度最大的点作为模糊图像的边缘点,对这些点采用最小二乘法进行拟合确定标识物位置。通过几何关系模型计算负载摆角。实验结果表明,本文方法在图像模糊情况下的测量精度和实时性能更优。展开更多
文摘针对目前基于视觉的桥式起重机负载摆角测量方法实时性较低,且没有考虑由运动模糊导致的测量精度下降问题,将一个对旋转和倾斜不敏感的球形标识物安装在负载上,设计一种计算灰度概率分布特征余弦相似度的方法,结合卡尔曼滤波器实时跟踪标识物。提出一种基于背景灰度值的局部自适应分割算法,使模糊边缘变清晰。从感兴趣区域(region of interest,ROI)的中心向周围8个方向寻找灰度梯度最大的点作为模糊图像的边缘点,对这些点采用最小二乘法进行拟合确定标识物位置。通过几何关系模型计算负载摆角。实验结果表明,本文方法在图像模糊情况下的测量精度和实时性能更优。
