有限狀態(tài)設(shè)備的狀態(tài)識(shí)別方法的研究.pdf

1、隨著科技飛速發(fā)展,視頻監(jiān)控系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于日常生活中的眾多領(lǐng)域。視覺監(jiān)控在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域也有著極其重要的作用,但目前廣泛采用的固定監(jiān)控系統(tǒng)存在監(jiān)控目標(biāo)較為單一的問題,在大范圍多設(shè)備的生產(chǎn)環(huán)境,采用定點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)耗資較大,布線和后期維護(hù)工作繁重。
　　 移動(dòng)監(jiān)視是解決成本問題的有效途徑之一,但移動(dòng)平臺(tái)與主站的圖像傳輸量極大,通訊通道緊張,也未能減輕人工識(shí)別的工作量。本文針對(duì)有限狀態(tài)設(shè)備,研究一種基于模板匹配的設(shè)備狀態(tài)識(shí)別方法。該方法旨

2、在移動(dòng)平臺(tái)對(duì)設(shè)備監(jiān)控中,先對(duì)采集圖像進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)比對(duì)識(shí)別,之后可僅將非正常設(shè)備圖像發(fā)往主站進(jìn)行進(jìn)一步的人工識(shí)別,以減輕通訊通道壓力和人工監(jiān)視工作量。
　　 本文主要包括以下方面的內(nèi)容:
　　 (1)標(biāo)志識(shí)別方法研究。本研究采用對(duì)目標(biāo)設(shè)備加設(shè)特殊標(biāo)志,并通過對(duì)標(biāo)志的識(shí)別和跟蹤來定位目標(biāo)設(shè)備。本文提出了一種基于形心特征的標(biāo)志識(shí)別方法,通過掃描一遍圖像和兩遍連通域隊(duì)列即可提取出待識(shí)別的標(biāo)志域,結(jié)合標(biāo)志域內(nèi)連通數(shù)目和由其各連通成

3、分形心分布特征提取出的內(nèi)孔的方位即可實(shí)現(xiàn)標(biāo)志的識(shí)別。通過對(duì)標(biāo)志圖像的數(shù)據(jù)分析達(dá)到對(duì)圖像畸變信息的獲取,為后期的圖像標(biāo)準(zhǔn)化打下基礎(chǔ)。
　　 (2)圖像的采集與控制方法研究。通過對(duì)標(biāo)志的分析,控制平臺(tái)的移動(dòng)來獲得畸變最小化的圖像,并進(jìn)行變焦控制獲得清晰度較高的圖像,標(biāo)志的分析是獲取高清晰度的圖像前提。準(zhǔn)確有效的圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)是采用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)焦的關(guān)鍵環(huán)節(jié),所以為了提取清晰的圖像進(jìn)行識(shí)別,文中研究了比較了梯度函數(shù)、頻

4、譜函數(shù)和熵函數(shù)在自動(dòng)對(duì)焦技術(shù)中的作用,并研究了各評(píng)價(jià)函數(shù)在本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下所變現(xiàn)出來的性能和特點(diǎn)。
　　 (3)動(dòng)態(tài)設(shè)備的捕捉采集方法研究。文中通過實(shí)驗(yàn)研究了基于Kalman濾波的攝像頭跟蹤算法,首先目標(biāo)被識(shí)別后可以得到一個(gè)待跟蹤目標(biāo)模板,接著對(duì)視頻幀和待跟蹤目標(biāo)模板都進(jìn)行特征的提取,根據(jù)這些特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
　　 (4)設(shè)備有限狀態(tài)的識(shí)別方法研究。利用圖像的偏轉(zhuǎn)和二維畸變校正以獲取標(biāo)準(zhǔn)化圖像,通過比較常用的邊緣檢測(cè)方法,