国家自然科学基金(60873137)
- 作品数：3 被引量：15H指数：3
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- 相关机构：上海交通大学宝钢集团中央研究院宝山钢铁股份有限公司更多>>
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- 高斯差分的AdaBoost车牌定位方法被引量：3
- 2010年
- 针对实际拍摄场景中的复杂光照条件以及不同车牌颜色对车牌定位造成的影响,提出了一种基于高斯差分图像的AdaBoost车牌检测算法.该算法首先对原始灰度图像进行高斯差分,得到其对应的高斯差分图像,然后利用基于DoG图像的DoG+AdaBoost分类器与基于灰度图像的G ray+AdaBoost分类器构成二级车牌检测器进行车牌检测,最后根据车牌中的车牌号码信息对车牌检测结果进行验证,得到最终的车牌定位结果.该算法利用高斯差分方法,很好地抑制了复杂光照和不同车牌颜色对车牌检测造成的影响,具有较快的定位速度和很高的检出率.实验表明,该算法能获得很好的车牌定位效果,具有较高的实用价值.
- 刘彬严京旗施鹏飞
- 关键词：车牌定位ADABOOST算法
- Rolling and Non-Rolling Subtitle Detection with Temporal and Spatial Analysis for News Video
- In this paper,We have developed a rolling and non-rolling subtitle detection algorithm with temporal and spati...
- Liang Sang
- 基于Adaboost改进算法的铸坯表面缺陷检测方法被引量：9
- 2012年
- 针对钢铁铸坯表面检测及缺陷识别问题,从图像处理及机器学习角度,提出一种基于Adaboost算法的进行钢铁铸坯表面缺陷检测,并结合Gabor小波和Canny边缘检测进行处理,排除伪缺陷的新方法。大量试验表明:该方法能够较好地检出具有缺陷的钢铁铸坯,且具有准确率高、速度快、易实施等优点。
- 吴家伟严京旗方志宏夏勇
- 关键词：ADABOOST算法HAAR特征GABOR小波CANNY边缘检测
- 基于图像显著性特征的铸坯表面缺陷检测被引量：4
- 2012年
- 针对钢铁铸坯表面检测的缺陷复杂性问题,从图像处理及图形特征角度提出一种基于显著性区域特征的算法.该算法首先对源图像进行显著性特征区域处理和Gabor小波滤波处理,得到了对应的特征图像;然后再将2幅图像中的特征区域进行融合,得到可信度较高的缺陷特征区域图像;最后在缺陷区域中用训练好的Adaboost分类器检测缺陷,得到最终的缺陷定位结果.该算法结合了显著性特征和Gabor小波特征,既缩小了Adaboost分类器的搜索范围,也提高了排除伪缺陷的能力,具有较快的定位速度和较高的准确率.实验结果表明,该算法能获得较好的效果,具有较高的实用价值.
- 吴家伟严京旗方志宏夏勇陆敏健
- 关键词：铸坯表面显著性区域GABOR小波ADABOOST分类器
