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河北省自然科学基金(F2012203185)

作品数:12 被引量:67H指数:6
相关作者:丁伟利李勇王文锋马鹏程黄向生更多>>
相关机构:燕山大学中国科学院自动化研究所清华大学更多>>
发文基金:河北省自然科学基金国家自然科学基金秦皇岛市科学技术研究与发展计划课题更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程医药卫生一般工业技术更多>>

文献类型

  • 12篇中文期刊文章

领域

  • 11篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇电气工程
  • 1篇医药卫生
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 5篇图像
  • 5篇机器视觉
  • 3篇单幅
  • 3篇单幅图
  • 3篇单幅图像
  • 2篇导航
  • 2篇道路图像
  • 2篇消失点
  • 2篇路图
  • 2篇光场
  • 1篇导电
  • 1篇导航系统
  • 1篇电特性
  • 1篇修饰
  • 1篇虚拟现实
  • 1篇预警
  • 1篇原色
  • 1篇智能预警
  • 1篇三维重建
  • 1篇商品标签

机构

  • 12篇燕山大学
  • 2篇中国科学院自...
  • 1篇清华大学
  • 1篇中国科学技术...
  • 1篇中国科学院沈...

作者

  • 10篇丁伟利
  • 8篇李勇
  • 5篇王文锋
  • 2篇黄向生
  • 2篇曹秀燕
  • 2篇马鹏程
  • 2篇陈瑜
  • 1篇杨树军
  • 1篇邸立明
  • 1篇高晓阳
  • 1篇邹媛媛
  • 1篇张旭光
  • 1篇朱波
  • 1篇陆鸣
  • 1篇詹志坤

传媒

  • 5篇光学学报
  • 2篇光电工程
  • 1篇电子科技
  • 1篇黑龙江大学自...
  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇计算机仿真

年份

  • 3篇2016
  • 6篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于先验似然的高分辨光场图像深度重建算法研究被引量:11
2015年
针对传统双目以及多目在处理遮挡和弱纹理区域匹配效果差、稳健性低的问题,提出了一种基于极平面图像(EPI)对复杂、精细场景进行深度重建的算法。根据EPI特殊的线性结构,提出一种交叉检测模型,有效地计算出EPI轮廓边缘,并将指数距离度量函数和距离权重系数相结合,得到轮廓边缘的深度。对于内部平坦区域,利用求得的深度作为先验,通过先验似然扩散策略将深度扩散到整个区域。整个算法在局部进行,不但保存了精确的轮廓边缘,同时也保证了无纹理区域深度的平滑性。测试结果表明,该算法在重建速度及质量上均优于原始方法。
丁伟利马鹏程陆鸣黄向生
关键词:机器视觉光场
基于区域颜色特征的食物类别识别算法被引量:3
2016年
针对自选餐厅结账中人工计价的效率问题,文中提出了一种基于颜色特征的食物类别识别算法。该算法通过边缘投影提取目标区域,再基于Lab颜色模型对食物图像聚类分割,利用HSV颜色模型获取各类子区域的颜色特征,并基于区域颜色识别食物的种类。分别针对1类和3类食物的各30幅图像进行了仿真实验和统计分析。结果表明,算法识别准确率可达95.6%,识别速度最快只需0.119 s。
丁伟利李勇陈瑜
关键词:食物种类
汽车运动控制三维虚拟实验系统研究被引量:4
2015年
为实现汽车运动性能优化,从汽车动力学角度出发,对汽车动力传动模型进行简化和分析,建立了汽车起步,换挡和制动过程的数学模型,并利用虚拟现实仿真软件,建立了汽车运动速度控制三维虚拟实验系统。系统首先建立了虚拟三维驾驶场景和汽车几何模型。然后通过控制罗技方向盘G27的离合器踏板、制动踏板、加速踏板和换挡操纵手柄作为系统输入,得到车辆不同条件下的运动状态。最后在虚拟环境中驱动汽车按照建立的数学模型运动,实现了汽车运动性能优化。
王文锋王纪凯邸立明丁伟超
关键词:虚拟现实车辆传动汽车动力学仿真
基于灰度和轮廓特征的平面、凹面和凸面识别被引量:1
2015年
平面、凹面、凸面是识别物体结构的重要线索,从单幅图像获取这些线索是进行三维重建、目标识别、场景分割和标定的关键步骤。针对这一问题,提出了一种基于灰度和轮廓特征的平面、凹面、凸面识别算法。通过区域的灰度拟合曲线分析区域的灰度分布特征与区域形状之间的关系,对区域轮廓进行方向编码,并将完整轮廓在角点处断开成若干连续线条,利用PCA方法判定其中是否包含光滑曲线段。综合考虑区域的灰度分布特征和区域轮廓特征,给出了区域表面形状的识别规则。灰度和轮廓两方面线索互相补充、互相约束,大大提高了区域表面形状的识别准确率。实验表明,该算法具有良好的识别效果。
丁伟利李勇曹秀燕郑亚卓
关键词:单幅图像灰度特征
基于碳纳米管修饰的导电棉线制备及电特性研究被引量:1
2013年
针对头皮脑电信号采集中遇到的电极柔性问题,基于导电型碳纳米管溶液修饰方法,提出了一种“边分散边修饰”的导电棉线制备技术,并构建了电特性测试实验装置,采用改进的四探针法对修饰后的导电棉线进行了电特性测量。通过设计完成单因素独立实验,分别研究了碳纳米管溶液浓度、修饰时间和修饰次数3大因素对棉线电特性的影响程度,并从可穿戴传感器应用角度研究了棉线电阻与受力及温度的关系。研究结果表明,采用本文提出的实验方法对天然棉线进行导电性修饰,可得到阻值(~103Ω)远小于非入侵式干电极与头皮角质层接触电阻(~107Ω)的柔性非金属导电材料,有望成为构建柔性非入侵干式头皮脑电采集电极及可穿戴传感器的新型应用材料之一。
詹志坤曹郁英
关键词:碳纳米管电特性
一种高效的基于平行边缘的道路识别算法被引量:9
2015年
为了提高智能车辆道路识别的准确性和效率,设计了一种基于平行边缘特征的道路检测算法。提出了基于边缘连接的道路区域快速粗分割方法;对边缘点局部直线的检测和方向进行编码,利用竖直线实现了极大可能道路区域的估计;基于方向一致性判别准则,实现了极大可能道路区域内平行边缘的识别算法;提出了三个道路识别准则,综合运用平行边缘、道路的区域位置信息,实现了道路特征的准确识别。实验结果表明,本文算法能够快速并准确的提取典型的直线和弯曲道路模型中的道路区域,比以往算法在速度和准确性上都有较大的提升。
王文锋丁伟利李勇杨树军
关键词:机器视觉
基于垂线包络和平行线对的城市道路图像消失点检测算法被引量:7
2014年
从单幅图像中识别道路消失点,是无人驾驶、智能导航等领域的关键技术之一。针对城市典型道路和街道图像,提出了一种新的基于垂线包络和平行线对的城市道路图像消失点检测算法。提取单幅图像中的所有平行线对,利用图像中存在的竖直线,提出了竖直区域的包络线估计方法,并实现了对道路区域的分割,有效提取了道路区域内的平行线对。使用方向分组策略将道路区域平行线分成两类,并对近似对称的直线对求交点。利用Cmeans聚类和统计相结合的方法估计了城市道路场景中的消失点。实验结果表明,该算法能够准确有效地估计城市道路场景中的消失点。
丁伟利李勇王文锋邹媛媛
关键词:消失点平行线单幅图像
基于阵列图像的自适应光场三维重建算法研究被引量:15
2016年
针对现有光场图像获取困难,深度重建过程中遮挡以及亮度变化较大区域匹配效果差、稳健性低等问题,提出了基于单反相机的光场图像获取方法以及EPI自适应三维重建算法。在图像预处理阶段,该算法利用双边滤波器对EPI进行去噪,并通过交叉检测模型求得边缘区域。在边缘深度求解以及深度扩散阶段,算法在先验似然策略的基础上,提出EPI自适应框架,通过最大类间方差(OSTU)准则自动设定阈值,舍弃类外点,使距离度量只发生在类内点之间,因此极大地消除了遮挡以及光照变化的影响,提高了边缘深度和内部深度估计的准确性和稳健性。实验结果表明,所提出的系统可以方便地获取阵列图像,成本低、操作方便,且提出的算法能较好地估计场景的深度信息,并实现场景的三维重建,比以往算法在精度上有较大提高。
丁伟利陈瑜马鹏程黄向生张旭光
关键词:最大类间方差
基于轮廓特征理解的城市道路图像深度估计被引量:8
2014年
准确估计道路场景图像中的深度信息,是智能交通和机器人导航中对障碍物估计和定位的关键。基于区域特征理解的单幅静态城市道路图像深度估计算法,可以通过边缘生长图像分割算法得到一系列封闭的图像区域;然后统计每个分割区域自身的多元特征,包括区域的颜色、面积、位置,所包含的直线、垂线和平行线;基于这些特征,进一步估计道路消失点,并实现天空、垂直面和道路区域的分割和三维空间推理,最后根据典型道路的深度变化规律实现对道路图像的深度估计。实验结果表明,该算法能够有效地估计道路消失点以及道路区域内部的渐变深度信息。
丁伟利李勇王文锋曹秀燕
关键词:机器视觉图像理解单幅图像
一种基于新型标签识别的购物导航系统被引量:2
2015年
传统条形码和二维码需要铺平识别,且条形码位置不够明显,区域较小,需要在非常近的距离进行识别这些缺陷。本文设计了一套新型标签,以及一种可用于大型卖场的购物导航系统,用于快速有效的向顾客提供欲购商品的详细信息。该系统由图像采集记录模块、标签识别模块、数据库、传输模块、位置导航模块组成。系统通过图像采集记录模块拍摄商品标签信息;标签识别模块对所设计的新型标签进行识别处理,并从数据库模块中调取与识别结果相匹配的商品信息;传输模块通过数据线和无线收发技术将信息传送至位置导航模块;位置导航模块指示出该商品的实际位置,并显示出该商品的具体信息。本文针对上百幅图像进行了实验,实验结果表明:系统第一次对标签识别的正确率为90%以上,且即使第一次识别失败,也可通过简单调整商标在图像中间位置而得出正确的识别结果,且可同时向顾客提供商品信息,辅助顾客快速找到自己中意的商品。
丁伟利李勇高晓阳朱波
关键词:商品标签
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