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题名基于机器视觉的地面露水识别方法研究
被引量：3
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作者
王杰
郑峰
李宁
行鸿彦
刘钧
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机构
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
航天新气象有限公司
华云升达(北京)气象科技有限公司
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期1734-1741,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFF01014102)
国家自然科学基金项目(61671248,41605121)
+1 种基金
江苏省重点研发计划项目(BE2018719)
江苏省"信息与通信工程"优势学科计划项目。
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文摘
针对人工检测露水存在的繁琐,工作量大与人工判断露量较为主观的问题,本文提出了一种基于机器视觉的露水检测的方法。通过机器视觉,获得地面露水图像,使用CLAHE、联合双边滤波及闭运算对图像进行预处理,消除外部光线导致的露水图像灰度不均匀,以及细小灰尘导致的噪声;对图像进行canny边缘检测,提取高亮的露珠区域,获得丰富的边缘信息;利用基于梯度的霍夫圆检测技术,设计合理的露珠判断参数,滤除掉过大或过小的疑似露珠,取得疑似露珠的最小外包圆并将其画出来。在无锡2个月内所有的有露的露水识别检测实验中,以人工方法为参考,露水检测一致性达到了95.9%,露水覆盖率判断误差为10.8%,说明了本方法可以高效,客观的检测地面露水。
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关键词
机器视觉
露水识别
HOUGH变换
图像降噪
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Keywords
machine vision
dew recognition
Hough transform
image noise reduction
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分类号
TH765
[机械工程—精密仪器及机械]
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题名基于轻量级神经网络的地基云图识别
被引量：7
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作者
贾克斌
张亮
刘鹏宇
刘钧
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机构
北京工业大学信息学部
先进信息网络北京实验室
华云升达(北京)气象科技有限公司
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期489-499,共11页
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基金
国家重点研发计划子课题资助项目(2018YFF01010100)
国家自然科学基金资助项目(61672064)。
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文摘
针对目前云识别效率低下,同时缺乏公认且严谨、公开的地基云数据集问题,利用专业设备结合人工标注和迁移学习,构建了目前规模最大且符合国际气象组织标准的云公开数据集HBMCD,并且在此基础上,利用深度可分离卷积、膨胀卷积等技巧构建基本单元,通过组合不同的基本单元构建了轻量级云图分类模型LCCNet.经过多组对比实验,证明了LCCNet不仅参数量低、运算复杂度低,而且针对HBMCD数据集具有高达97.35%的准确率,为设备集成与实际应用提供了可能性.
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关键词
地基云图
图像处理
数据集
图像分类
深度学习
轻量级神经网络
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Keywords
ground-based cloud image
image processing
dataset
image classification
deep learning
lightweight neural network
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分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
TP308
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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