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设备检测

  • 二极管检测

    二极管检测

    标签: 二极管检测

    上传时间: 2013-10-19

    上传用户:RQB123

  • 基于MPEG运动矢量的行车障碍检测方法

    结合已有的基于MPEG视频流的行车障碍检测算法,在原有基础上加入检测匹配模板,对易造成误判的噪声及影响正常检测的非危险区域都有较好的处理效果。通过统计分析及经验验证,分析得出在直行、转弯及上下坡3种路况及不同车速下车辆正常安全行驶时的检测阈值T。该方法能结合实际,运算量小,实验结果较好。

    标签: MPEG 运动矢量 检测方法

    上传时间: 2013-10-19

    上传用户:agent

  • 密封橡胶圈毛刺缺陷检测方法的研究

    针对密封橡胶圈毛刺缺陷,提出了一种新的检测方法,该方法根据圆轮廓点在不同象限的分布情况不同,首先使用 窗口模板寻找可疑点,然后对可疑点进行二次检测,滤除非毛刺点。实验结果表明该方法比传统的毛刺检测方法处理速度更快,且检测结果可靠。

    标签: 密封 橡胶 毛刺 缺陷检测

    上传时间: 2013-11-16

    上传用户:cjl42111

  • 基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

    检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。

    标签: Opencv 运动目标 检测

    上传时间: 2013-11-12

    上传用户:虫虫虫虫虫虫

  • 基于Joint+HOG特征复杂场景下的头肩检测

    头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法,并根据头肩的对称性特点,提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后,接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明,本文的方法取得了80%~90%的准确率,并且完全可以用于实时处理。

    标签: Joint HOG 特征 复杂场景

    上传时间: 2013-11-13

    上传用户:weareno2

  • 基于海天线提取的红外小目标检测方法

    通过对海上红外图像进行分析,提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点,首先选择感兴趣的灰度区域,然后运用Canny算子进行边缘检测,接着对图像进行Hough变换检测海天线,最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明,该方法能较好地检测出海上红外小目标。

    标签: 海天线 红外 目标检测

    上传时间: 2015-01-03

    上传用户:long14578

  • 四边形单端带电线路开关的导电回路电阻测试

    采用新型的测试计算法,检测HGIS内部开关及刀闸的接触电阻,便于和出厂数据进行对比。既确保了试验过程中设备和检修人员的人身安全,也缩短了线路停役时间,提高了社会效益。在当前新的用电环境下具有一定的推广意义。

    标签: 单端 电线 开关 导电回路

    上传时间: 2013-11-17

    上传用户:1234321@q

  • 基于神经网络的超声导波管道缺陷识别

    研究了超声导波进行长距离在役管道检测技术, 并利用人工神经网络进行管道缺陷的智能识别, 通过超声导波设备进行了管道缺陷检测实验, 从原始检测数据的信号处理结果中提取出了样本特征值, 并建立和训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。

    标签: 神经网络 超声导波 缺陷识别

    上传时间: 2014-01-24

    上传用户:梧桐

  • 基于单应性矩阵的棋盘格角点检测研究

    针对三维视觉测量中棋盘格标定板的角点检测,给出了基于单应性矩阵这一计算机视觉重要工具为基础的检测方法。首先通过点选得到待测角点外接四边形的4个角点坐标,接着利用单应性矩阵映射得到所有角点的初始位置,最后综合内插值法、Harris算子、Forstner算子、SVD方法等方法对所有角点进一步精确定位。实验表明,该方法对棋盘格角点位置检测效果好,能够满足实际应用要求。

    标签: 矩阵 角点检测

    上传时间: 2013-11-23

    上传用户:zhichenglu

  • 基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测

     针对目标和背景具有空间连续性的特点,提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度,在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性;然后构造马尔科夫随机场,提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法,通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明,该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性,错误检测率更低。

    标签: 核密度估计 随机场 运动目标检测

    上传时间: 2014-01-20

    上传用户:solmonfu