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题名基于二维直方图和最大熵门限化的直线边缘检测方法
被引量：4
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作者
杨益军
赵荣椿
汪文秉
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机构
西安交通大学
西北工业大学
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期120-122,共3页
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文摘
提出了一种基于二维直方图和最大熵门限化的直线边缘检测方法。为了得到与实际边缘对应的单宽度直线,还利用了细化、连接与直线跟踪等处理方法,不但可以自动确定阈值,而且可以较好地保留弱边缘,去除噪声。最后得到单宽度的直线边缘,这对于目标识别和图像理解有着重要的意义。
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关键词
二维直方图
最大熵门限化
直线边缘检测
图像处理
图像理解
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Keywords
D histogramMaximum entropy thresholdMax gray value difference between neighbor pointsLine edge
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器视觉的机械零件直线边缘精确检测
被引量：2
- 2
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作者
唐宇慧
杨敏
刘其洪
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机构
广东南海广播电视大学
华南理工大学机械学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2004年第12期188-189,206,共3页
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文摘
本文以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例 ,给出了一种使用高斯拉普拉斯 (LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置 ,在已知目标为直线边缘的情况下 ,使用最小二乘线性回归方法 ,把二维的边缘拟合降为一维边缘定位 ,从而使直线边缘定位达到亚像素级的精度。
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关键词
直线边缘检测
机器视觉
线性回归
亚像素
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Keywords
Straight edge inspection
Machine vision
Linear r egression
Sub-pixel
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分类号
TJ765.4
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名基于特征融合与随机森林的吊车碰线预警算法
被引量：15
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作者
赵庆杭
王昕
郑益慧
李立学
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机构
上海交通大学电工与电子技术中心
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期471-479,共9页
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基金
国家自然科学基金(61673268,61533012).
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文摘
现有的输电线路防外力破坏技术无法自动识别目标,导致对吊车碰线的监测效果较差。因此,该文提出了1种基于特征融合与随机森林的预警算法来解决这一问题。该算法在分析吊车自身特点的基础上设计了"形状–纹理–颜色"的融合特征提取方式:首先采用改进的边缘直线检测方法提取吊臂形状特征,然后利用局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子获取纹理特征,最后在两步量化后的色调饱和值(Hue,Saturation,Value,HSV)颜色空间内得到颜色特征。进行融合特征后采用随机森林分类器进行目标识别,当判定目标为吊车时,根据其姿态和距离参数发出不同等级的预警信息。实验结果表明:该算法对工程吊车的平均识别准确率达到90.6%,相比于3种单一特征提取方式分别提升17.3%、7.9%和12.6%。同时该算法具备较强的实时处理能力,适用于输电线路防外力破坏的智能监控场合。
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关键词
吊车碰线
边缘直线检测
局部二值模式
颜色空间量化
随机森林
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Keywords
crane collision with transmission lines
edge line detection
local binary pattern
color space quantization
random forest
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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