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题名一种改进的概率霍夫直线检测算法
被引量：3
- 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LSD算法的多分支配电网故障定位
- 2
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作者
吉兴全
张祥星
张玉敏
叶平峰
王德龙
黄心月
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机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
山东科技大学储能技术学院
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出处
《中国电力》
北大核心
2025年第9期54-67,共14页
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基金
国家自然科学基金青年资助项目(52107111)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2022ME219,ZR2023QE181)。
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文摘
针对多分支配电网行波故障定位方法存在波头标定精度低和测距成本高的问题,提出一种基于直线检测算法(line segment detector,LSD)的多分支配电网故障定位方法。首先,明晰故障行波波头的陡斜直线特征,图像化处理长时窗下的故障行波数据,采用LSD算法实现图像中陡斜直线段的亚像素级检测,建立陡斜直线段的像素位置与行波波头位置之间的转换关系,实现故障行波波头的标定。其次,针对后续波头难以辨识的问题,提出一种基于单双端行波法相结合的多分支配电网故障定位方法,剖析配电网分支线路故障行波的传输特性,依据波头到达时间和极性构造行波筛选条件,判别含有效信息的区段行波,进而推断分支线路故障点的位置,并基于双端初始行波波头时差推断主干线路故障点的位置,进而在无须配置分支线路末端量测终端的前提下,实现多分支配电网的故障定位。最后,采用Matlab/Simulink仿真软件搭建多分支配电网仿真模型,对所提方法进行测试,仿真结果表明,所提方法能够有效标定波头并具有较高的故障定位精度。
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关键词
直线检测算法
故障定位
波头标定
多分支配电网
行波测距
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Keywords
line segment detector
fault location
wavefront detection
multi-branch distribution
traveling wave location
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于多尺度多分辨率的直线段检测算法
被引量：1
- 3
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作者
唐守锋
范梦松
赵仁慈
翟少奇
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机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期134-137,共4页
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文摘
在点线特征结合的同步定位与地图构建(SLAM)系统中,针对直线段检测(LSD)算法易受光照、角度等因素的影响且造成提取直线段过度分割等问题,提出一种基于多尺度、多分辨率的LSD(MMLSD)算法。首先,在对图像处理前,引入图像分辨率阈值判断图像的初步分类;其次,对预处理后的图像进行多尺度多分辨率处理,形成多尺度图像空间或者图像金字塔;然后,在线段合并阶段,对金字塔各层提取的直线段进行由粗至精的线段替代合并;最终,输出提取线段结果。实验结果表明:改进后的算法有效地克服了线段的过度分割现象,同时对低对比度的环境具有良好的鲁棒性。相比LSD算法,所提算法直线检测的平均精度提升13.1%。
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关键词
多尺度
多分辨率
直线段检测算法
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Keywords
multi-scale
multi-resolution
line segment detection(LSD)algorithm
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分类号
TP242
[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
- 4
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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
被引量：1
- 5
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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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题名基于机器视觉的不同类型甘蔗茎节识别
被引量：15
- 6
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作者
石昌友
王美丽
刘欣然
黄慧丽
周德强
邓干然
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机构
西北农林科技大学信息工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室(西北农林科技大学)
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室(西北农林科技大学)
江南大学机械工程学院
中国热带农业科学院农业机械研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期1208-1213,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41771315)~~
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文摘
针对不同种类甘蔗表面多样性和复杂性等因素导致甘蔗图像的茎节难以识别问题,提出一种基于机器视觉且适合各种类型甘蔗的茎节识别方法。首先,通过迭代拟合法从原始图像中提取甘蔗目标区域,并估计甘蔗目标与横轴的倾斜角度,根据倾斜角度参数旋转甘蔗目标成近似平行横轴姿态;然后,利用双密度双树复小波变换(DD-DTCWT)对图像进行分解,使用不同层次的垂直和近似垂直方向的小波系数重构图像;最后,运用图像直线检测算法对重构图像进行检测,得到甘蔗茎节部位的边缘线,对边缘线的密度、长度、相互距离信息进一步验证便可实现甘蔗茎节的识别和定位。实验结果显示甘蔗茎节完整识别率达到92%,约80%的茎节的定位精度小于16个像素,95%的茎节的定位精度小于32个像素,所提方法在不同的图像背景下,都能够成功地对不同类型的甘蔗进行茎节识别,并且定位精度高。
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关键词
甘蔗茎节识别
机器视觉
双密度双树复小波变换
直线检测算法
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Keywords
sugarcane node recognition
machine vision
Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform(DD-DTCWT)
line detection algorithm
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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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题名机器人抓取视觉传感目标精确定位方法
被引量：6
- 7
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作者
沈微微
姜晓燕
张兵
郭新年
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机构
宿迁学院信息工程学院
上海工程技术大学电子电气工程学院
江苏省家禽智慧养殖与智能装备工程研究中心
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期763-768,共6页
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基金
国家自然科学基金委青年资助项目(62001183,61702322)
教育部产学合作协同育人项目(202102645020)
+2 种基金
江苏省教育科学“十四五”规划课题项目(B/2021/01/80)
宿迁市科技计划项目(L202109)
国家自然科学基金,民航联合基金重点项目(U2033218)。
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文摘
机器人抓取目标时,正确完成任务的前提是可以精准检测到目标位置,当距离目标较远时,以信号传感为基础的定位精度和稳定性会受到影响。为解决上述问题,提出基于视觉传感器的机器人抓取目标精确定位方法。利用视觉传感器获取目标图像,并标定目标位姿。采取直线段检测方法提取目标位姿特征,将提取的特征输入到改进粒子群算法的支持向量机回归模型中,输出定位结果。利用回归误差补偿模型对定位结果补偿,完成机器人抓取目标精确定位。实验结果显示,利用视觉传感器后,机器人抓取目标的定位时间为35 s、与实际位置的接近程度高于81%、置信度高于92%,由此可知机器人抓取视觉传感目标定位效果较好。
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关键词
视觉传感器
直线段检测算法
标定目标位姿
粒子群算法
误差补偿模型
惩罚因子
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Keywords
visual sensor
line segment detection algorithm
calibration target pose
particle swarm algorithm
error compensation model
penalty factor
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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