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题名一种改进的概率霍夫直线检测算法
被引量：1
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作者
李建华
宋刘毅
樊高峰
雷春丽
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机构
兰州理工大学机电工程学院
云南文山铝业有限公司
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第1期62-68,共7页
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基金
国家重点研发计划基金资助项目(2020YFB1713603)。
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文摘
针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。
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关键词
直线检测算法
霍夫直线检测算法
注意力
检测速率
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Keywords
line detection algorithm
Hough line detection algorithm
attention
detection rate
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分类号
TP278
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于环视系统的停车位检测与跟踪算法
被引量：5
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作者
陈天婷
李庆
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机构
中国科学院大学
中国科学院微电子研究所
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出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021年第2期1-6,共6页
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基金
国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项(2016YFB0100516)。
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文摘
为提供准确有效的停车位位置信息,提出一种基于车位导轨线跟踪和车位角特征的检测方法。首先,从直线段检测(LSD)算法检测的线段中提取车位导轨线,通过导轨线跟踪算法增强环境适应性,确定车位角的待检测感兴趣区域。其次,训练了单个基于方向梯度直方图(HOG)特征的支持向量机(SVM)分类器进行“T”型和“L”型车位角检测,使用改进的非极大值抑制算法优化检测结果。试验结果表明,与仅基于车位线特征或车位角特征的算法相比,所提出的算法漏检率更低,在多种天气条件下具有较好的鲁棒性和适应性。
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关键词
自主泊车
环视系统
停车位检测
直线段检测算法
线段匹配
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Keywords
Automatic parking
Around-view system
Parking slot detection
Straight line segment detection algorithm
Line segment matching
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分类号
U461.99
[机械工程—车辆工程]
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题名基于半监督学习和支持向量机的铀矿分选方法研究
- 3
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作者
吴泽彬
陈锐
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机构
东华理工大学机械与电子工程学院
江西省新能源工艺及装备工程技术研究中心
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第3期229-236,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:U22B2077)
江西省科技厅重大科技研发专项(编号:20224AAC01012)。
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文摘
为了识别可冶炼铀矿石,提高资源利用率,采用X射线透射技术,并结合半监督学习算法—ITSVM,实现对铀矿的智能分选。同时为进一步优化模型性能,引入了亮暗校正方法以解决图像噪声问题,该方法通过归一化处理,将噪声图片中的每个像素点进行映射,从而提升图像质量。通过改进的直线凹点检测与切割算法和切片方法,攻克了支持向量机对多目标分类任务的难题,该算法通过检测像素点相对于直线的位置和距离,利用约束条件判断凹点,采用最小距离切割方法获得对应的切割线,再通过切片的方法将多目标检测问题转化为多个独立的单一目标检测问题。通过综合这2种优化方法,最终建立了ITSVM铀矿分选模型。通过X射线投射技术收集到的2000张铀矿图片对该模型进行训练测试,并与SVM和TSVM模型进行结果对比。结果表明,经过亮暗校正,模型在检测铀矿的准确性方面提升了2.9个百分点;通过使用改进的直线凹点检测与切割算法和切片方法,使ITSVM模型具备多目标检测功能,模型对多目标铀矿图片检测的准确性达到95.7%;在测试集上,ITSVM模型检测铀矿的准确性达到97.3%。相比于SVM和TSVM,ITSVM在检测铀矿的准确性和持续优化模型方面具有更大优势,实验结果验证了ITSMV模型在铀矿分选领域的可行性。
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关键词
半监督学习
ITSVM
亮暗校正
改进的直线凹点检测与切割算法
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Keywords
semi supervised learning
ITSVM
light and dark correction
improved straight concave point detection and
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分类号
TD958
[矿业工程—选矿]
TD925.4
[矿业工程—选矿]
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题名基于改进连通域标记的手绘草图符号分割
被引量：1
- 4
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作者
刘明明
方贵盛
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机构
浙江大学机械工程学院
浙江水利水电学院机械与汽车工程学院
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出处
《浙江水利水电学院学报》
2017年第6期64-69,共6页
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基金
浙江省自然科学基金项目资助(LY13F020032)
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文摘
手绘草图图像的前期分割处理对提高手绘草图识别质量具有重要作用.提出了一种复杂草图符号的分割算法,该方法采用霍夫直线检测去除干扰的导线,再进行屏幕搜索.利用连通域等特性,分割出各个待识别的电气元器件符号.改进的连通域标记算法可在一次扫描图像的条件下,完成对像素的标记,可缩短算法的执行时间.对于连通域数目较多的图像,时间缩减效果更明显.实验结果表明,该方法能够自动分割出合适图元单位的区域,实用性强.
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关键词
霍夫直线检测算法
手绘草图
符号分割
连通域
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Keywords
Hough line detection algorithm
hand-drawn sketch
symbol segmentation
connected component
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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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