检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李旺灵孙永荣赵伟 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种基于锥套边缘特征建模的目标检测方法，涉及图像检测识别领域，本发明包括：通过区域轮廓特性确定内圆区域；提取边缘信息，对内圆区域进行边缘特征建模；由内圆模型确定伞骨区域以及外圆区域；对伞骨区域和外圆区域进... 详细信息

标准号: CN107464259B

本发明公开了一种基于锥套边缘特征建模的目标检测方法，涉及图像检测识别领域，本发明包括：通过区域轮廓特性确定内圆区域；提取边缘信息，对内圆区域进行边缘特征建模；由内圆模型确定伞骨区域以及外圆区域；对伞骨区域和外圆区域进行边缘特征建模构成全区域模型；对全区域模型进行SVM分类训练学习得到最终的锥套模型。本发明适用于空中加油的高动态、高危险性的工况，提出了一种基于目标边缘特征的方式，处理时间短，识别可靠性高。

关键词：边缘特征建模全区域内圆伞骨外圆锥套空中加油边缘信息高危险性模型确定目标边缘目标检测区域轮廓特性确定图像检测训练学习高动态

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面向目标的自动化高精度边缘提取方法

面向目标的自动化高精度边缘提取方法

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作者：徐精文刘双 611130 四川省成都市温江区惠民路211号

本发明公开了一种面向目标的自动化高精度边缘提取方法，包括模型训练阶段与边缘提取阶段；其中模型训练阶段包括以下步骤：A1）基于HAAR特征的级联分类器的训练；A2）基于Canny算子和ASM模型的训练；A3）主动轮廓模型的训练；边缘提取... 详细信息

标准号: CN103886589B

本发明公开了一种面向目标的自动化高精度边缘提取方法，包括模型训练阶段与边缘提取阶段；其中模型训练阶段包括以下步骤：A1）基于HAAR特征的级联分类器的训练；A2）基于Canny算子和ASM模型的训练；A3）主动轮廓模型的训练；边缘提取阶段包括以下步骤：B1)采用级联结构对待处理图像中的非目标成分进行快速淘汰；B2）结合Canny算子和ASM模型寻找目标边缘的初始位置；B3）采用主动轮廓模型对初始位置进行校准；B4）将未达到边缘提取要求的样本作为数据库中的训练样本用以反馈调节整个系统。

关键词：边缘提取主动轮廓模型模型训练级联分类器处理图像反馈调节级联结构面向目标目标边缘训练样本校准样本数据库自动化淘汰

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一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法

一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法

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作者：马千里张涛 210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明公开了一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法，包括以下步骤：(1)通过左右相机采集目标图像；(2)对左右相机采集到的图像进行目标边缘检测；(3)通过目标在左右相机成像的相关性补全未检测到目标的边缘信息；(4)根据目标的物理... 详细信息

标准号: CN110599513A

本发明公开了一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法，包括以下步骤：(1)通过左右相机采集目标图像；(2)对左右相机采集到的图像进行目标边缘检测；(3)通过目标在左右相机成像的相关性补全未检测到目标的边缘信息；(4)根据目标的物理属性以及在空间的连续性判断补全的边缘信息是否合理；(5)根据左右相机检测到的边缘信息，得到目标的物理数据。本发明通过双目视觉中目标在两个相机成像的关联性，对未检测出的目标边缘进行跟踪与推测得到目标边缘，再根据目标在物理空间上的连续性进行进一步的判断，有效提高检测的准确性与可靠性。

关键词：边缘信息目标边缘检测双目视觉相机成像相机采集目标图像图像边缘检测连续性判断目标跟踪物理空间物理属性物理数据相机检测关联性采集图像跟踪

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一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法

一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法

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作者：马千里张涛 210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

标准号: CN110599513B

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一种基于锥套边缘特征建模的目标检测方法

一种基于锥套边缘特征建模的目标检测方法

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作者：李旺灵孙永荣赵伟 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

标准号: CN107464259A

关键词：边缘特征建模全区域内圆伞骨外圆锥套空中加油边缘信息高危险性模型确定目标边缘目标检测区域轮廓特性确定图像检测训练学习高动态

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一种基于深度学习和边缘检测的机械臂抓取目标方法

一种基于深度学习和边缘检测的机械臂抓取目标方法

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作者：章张健周迪斌 215000 江苏省苏州市吴江区松陵镇九龙路355号

本发明公开了一种基于深度学习和边缘检测的机械臂抓取目标方法，包括采集目标物品的颜色信息和深度信息，并进行融合，得到模型目标数据，对其进行标注抓取信息，并输入至深度网络模型中进行训练，以得到优化；将待抓取的目标物品的颜... 详细信息

标准号: CN114012722A

本发明公开了一种基于深度学习和边缘检测的机械臂抓取目标方法，包括采集目标物品的颜色信息和深度信息，并进行融合，得到模型目标数据，对其进行标注抓取信息，并输入至深度网络模型中进行训练，以得到优化；将待抓取的目标物品的颜色信息和深度信息进行融合，并输入至优化后的深度网络模型，以得到初步的抓取信息；提取相关点云数据；提取目标边缘信息；在该投影角度范围内统计目标边缘信息的投影信息，以得到其各个投影角度相应的投影评估参数；将投影评估参数最大值对应的角度作为最佳抓取角度，并更新初步抓取信息中原先的抓取角度。本发明提供的机械臂抓取目标方法提高了目标抓取鲁棒性和准确性，抗干扰性强，适合不同的背景环境。

关键词：抓取投影评估参数深度信息网络模型颜色信息机械臂背景环境边缘检测边缘信息采集目标点云数据模型目标目标边缘目标物品统计目标投影信息鲁棒性融合标注优化更新学习

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一种面向破碎边缘目标的两阶段边缘检测方法及装置

一种面向破碎边缘目标的两阶段边缘检测方法及装置

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作者：汪昌健郭凌超李方召 410073 湖南省长沙市中国人民解放军国防科学技术大学

本发明提供了一种面向破碎边缘目标的两阶段边缘检测方法及装置，边缘检测通过以下方式实现：对图像进行二值化；对二值化图进行平滑滤波处理；利用拉普拉斯算子对平滑滤波后图像进行处理，选择外侧的边界线作为目标的候选轮廓；调整平... 详细信息

标准号: CN111223116A

本发明提供了一种面向破碎边缘目标的两阶段边缘检测方法及装置，边缘检测通过以下方式实现：对图像进行二值化；对二值化图进行平滑滤波处理；利用拉普拉斯算子对平滑滤波后图像进行处理，选择外侧的边界线作为目标的候选轮廓；调整平滑滤波参数，至目标边缘碎块能够被包含在候选轮廓中；对输入图像中目标区域进行过零检测，输出目标主体的过零边界；确定目标候选轮廓线与目标主体的过零边界之间的像素距离；根据像素距离，对候选轮廓线进行调整，使调整后的候选轮廓线与目标主体的过零边界存在重合，得到边缘检测结果。本发明方法分两个阶段进行边缘检测，可以在不改变图像内部结构的前提下，获得最接近真实结果的边缘，避免边缘碎块丢失。

关键词：边缘检测轮廓线碎块目标主体平滑滤波像素距离二值化图像边缘检测结果平滑滤波处理过零检测目标边缘目标区域输出目标输入图像两阶段算子重合边界线破碎

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基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法

基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法

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作者：毛峡郑海超薛雨丽陈立江梁晓庚 100191 北京市海淀区学院路37号

一种基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法，步骤为：(1)对灰度目标图像进行预处理，包括图像去噪和Sobel微分算子滤波；(2)利用预处理后的灰度目标图像建立边缘信息特征空间；(3)提取目标边缘信息作为特征模版；(4)利用目标直方图计算... 详细信息

标准号: CN103077531B

一种基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法，步骤为：(1)对灰度目标图像进行预处理，包括图像去噪和Sobel微分算子滤波；(2)利用预处理后的灰度目标图像建立边缘信息特征空间；(3)提取目标边缘信息作为特征模版；(4)利用目标直方图计算候选目标的反向投影，并以此描述候选目标；(5)利用Kalman滤波器预测当前帧中目标的起始搜索位置；(6)利用Mean？Shift方法在Kalman滤波器预测的目标起始位置附近搜索目标的最优位置；(7)结合Canny算子对目标区域进行更新。本方法充分利用目标的边缘信息，在目标形状、尺寸、灰度分布以及背景发生变化的情况下，实现了对灰度目标快速、稳健的跟踪。

关键词：灰度边缘信息候选目标目标图像预处理目标起始位置目标自动跟踪预测当前帧直方图计算反向投影附近搜索灰度分布目标边缘目标区域目标形状搜索位置特征空间图像去噪微分算子预处理后最优位置滤波模版一种提取稳健描述跟踪预测更新进行变化结合建立

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简单图像的快速聚焦

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光学精密工程 2014年第1期22卷 220-227页

作者：陈芳张存继韩延祥史金飞东南大学机械工程学院江苏南京211189 南京工程学院江苏南京211167

为了有效地实现简单图像的快速高精度自动聚焦,提出了一种新的快速聚焦算法。首先在相机进行调焦时自动获取系列零件图像,并记录各图像对应的位置;然后计算每张图像中目标边缘的灰度变化跨度值,从中找到跨度值最小的图像,即为最清晰图像... 详细信息

为了有效地实现简单图像的快速高精度自动聚焦,提出了一种新的快速聚焦算法。首先在相机进行调焦时自动获取系列零件图像,并记录各图像对应的位置;然后计算每张图像中目标边缘的灰度变化跨度值,从中找到跨度值最小的图像,即为最清晰图像;最后把其所在位置反馈给硬件驱动系统,实现自动聚焦。用新算法分别对不同形状和不同材料的零件,在添加椒盐噪声和没有添加噪声的情况下进行实验,并与计算量小的几种经典最优聚焦函数做了对比试验。结果表明,用新算法对简单图像进行聚焦比常用的最优聚焦函数更敏锐,单峰性更好,抗噪能力更强,而且速度比最快的绝对梯度函数快30%以上。因此,新算法在拍摄简单场景时,鲁棒性好,可以更好地实现快速聚焦。

关键词：自动聚焦目标边缘跨度值聚焦函数鲁棒性

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面向语义分割模型的外接多尺度投票网络

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计算机工程 2022年第10期48卷 279-287页

作者：朱杰龚声蓉周立凡徐少杰钟珊东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏苏州215000

针对语义分割领域中多尺度共享网络训练复杂度高,以及网络在小目标、长条状目标、目标边缘处拟合效果不佳的问题,提出一种新型外接多尺度投票网络。通过投票网络融合各尺度分割结果,降低网络训练复杂度,并将共享网络中的分割网络与各尺... 详细信息

针对语义分割领域中多尺度共享网络训练复杂度高,以及网络在小目标、长条状目标、目标边缘处拟合效果不佳的问题,提出一种新型外接多尺度投票网络。通过投票网络融合各尺度分割结果,降低网络训练复杂度,并将共享网络中的分割网络与各尺度注意力头剥离开,仅训练各尺度注意力头,以便于网络收敛。在投票网络的结构设计中,使用多类别投票方法扩大投票空间,通过融入混合池化模块聚合近程与远程权值,扩大网络感受野,缓解权值图中长条状目标拟合间断与缺失的问题。在此基础上引入类内、类间投票注意力模块获取权值及类间关系,并采用不规则卷积,改善投票权值图的边缘拟合效果。在Cityscapes数据集上的实验结果表明,相比FCN、PSPNet、DeepLabv3+分割网络,该网络的平均交并比分别提升了0.92、0.88、0.80个百分点,与共享网络相比,其训练复杂度更低,精度更高。

关键词：语义分割多尺度投票网络平均交并比不规则卷积目标边缘

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