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1、目前,多數(shù)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的計(jì)數(shù)系統(tǒng)采用攝像機(jī)靜止、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的被動(dòng)視覺(jué)技術(shù),這一模式受到攝像機(jī)視野與拍攝角度的限制。本文研究了基于序列圖像信息融合的視覺(jué)計(jì)數(shù)技術(shù),這一技術(shù)采用類似主動(dòng)視覺(jué)的方法,通過(guò)移動(dòng)攝像機(jī)不斷改變拍攝位置和角度,突破視野的限制,從不同角度拍攝目標(biāo)圖像,形成圖像序列,通過(guò)融合圖像序列中各幀圖像的信息,描繪出目標(biāo)的相對(duì)分布情況并得出計(jì)數(shù)值。 本文針對(duì)這一問(wèn)題做了以下幾方面的工作:對(duì)比了現(xiàn)有的棒材端面識(shí)別算法;采用
2、了以圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)為基礎(chǔ),從歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)各目標(biāo)的當(dāng)前位置再進(jìn)行對(duì)位的多目標(biāo)跟蹤方法;從理論上指出了六參數(shù)模型的應(yīng)用范圍與限制;采用了基于角點(diǎn)檢測(cè)的特征點(diǎn)提取算法和運(yùn)動(dòng)矢量算法;針對(duì)棒材目標(biāo)的對(duì)位問(wèn)題采用了基于上下文的對(duì)位算法;針對(duì)圖像識(shí)別過(guò)程中存在的噪聲問(wèn)題,采用了基于卡爾曼濾波器的平滑算法,推導(dǎo)了濾波器的最簡(jiǎn)形式,并用實(shí)驗(yàn)證明了濾波效果;提出了基于攝像機(jī)投影平面的信息融合方法及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);在以上研究工作的基礎(chǔ)上針對(duì)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境和工廠環(huán)境下的
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