基于计算机视觉的检测方法及应用分析

随着计算机技术的不断发展,我国计算机视觉检测方法也取得了良好的成就。进行计算机视觉研究的最终目的,就是实现计算机采用视觉观察和理解世界,提高自主适应能力。在这个技术中,正确合理的图像分割,是进行图像处理以及实现计算机视觉应用的重要问题之一。本文重点分析了基于计算机视觉的检测方法以及应用,对计算机视觉的检测和应用提供了有价值的路径参考。     

基于树莓派和Open CV的深度学习人脸检测和性别年龄预测方法的研究

随着人工智能的发展,图像处理和计算机视觉技术已经应用在了多个领域。人脸检测识别和人脸特征分析,仍然是计算机视觉图像处理中很重要的一部分。本文主要研究在树莓派开发平台下,以开源计算机视觉库Open CV为主进行人脸的检测识别。基于深度学习,以Open CV机器学习模块中的DNN为主,基于深度残差网络DRN来构建人脸检测算法模型。在人脸检测基础上以基于Caffe框架的CNN预训练模型对年龄性别进行预测和分类。使用树莓派作为硬件主体来搭建Open CV人脸检测环境,通过神经网络模型来进行人脸检测和性别年龄预测的训练,得到一个理想化的人脸检测和年龄性别预测方法。     

用于铜扁线表面质量监测的计算机视觉和图像处理技术

基于计算机视觉和图像处理技术的铜扁线监测系统主要是应用CCD摄像机实时拍摄铜扁线获取数字图像,然后确定待监测目标的质量信息,并与模板比较以检测铜扁线的质量。本文综述该技术的基本原理和分类以及应用到铜扁线监测的结果,分析了利用计算机视觉监测技术对铜扁线进行监测的一般方法和系统构成。最后对计算机视觉监测技术的发展趋势进行了展望。     

基于OpenCV的人脸检测系统实现

基于计算机视觉类库OpenCV 实现人脸检测系统,采用级联分类器的方法对人脸进行检测。系统对不同图像有较强的适应性,能够比较精确地判断出人脸位置,尤其对有遮挡物人脸的检测效果较好,具有一定应用价值。     

基于HOG的人体检测方法的改进

从图像中检测出人体是计算机视觉应用中的关键步骤。Dalal等人提出的基于方向梯度直方图（Histogramsof Oriented Gradient,HOG）的人体检测是一种性能优异的单一窗口人体检测方法,将其用于人体检测性能优于Haar,PCA-SIFT和Shape context等方法,但以HOG作为人体特征的人体检测存在向量维数较大、检测时间较长的问题。为提高基于HOG的人体检测的速度,提出了通过一个由简到繁的级联线性SVM分类器将级联拒绝的机制与基于感兴趣区的HOG特征计算相结合的人体检测方法,既能保持Dalal算法检测的准确性,又可大幅度地提高检测速度。     

目标检测方法简要综述

目标检测是计算机视觉领域中的重要问题,是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展,与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比,基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法,本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。     

双目立体视觉的障碍物检测方法综述

智能车辆是智能交通系统研究的热点领域,开展智能车辆的障碍物检测技术研究,是车辆辅助驾驶及无人驾驶的关键技术之一。随着计算机硬件的快速发展,计算性能不断提高,一些新的算法或方法也不断被提出,而障碍物检测技术仍然是智能车辆研究的重点和难点。文章介绍了双目立体视觉相关的一些理论,对近年来的一些基于双目立体视觉的障碍物检测方法分析并进行综述。     

瘦肉精：发“羊”财的黑色产业链

自从今年上半年媒体披露了瘦肉精出现在养殖过程中后,人们对“瘦肉精”的相关报道敏感性极大。10月,有媒体报道“山东东营市利津县盐窝镇养殖户投喂肉羊瘦肉精问题”。农业部随即发布消息称,已安排国家饲料质检中心前往利津县开展肉羊“瘦肉精”拉网检测。     

基于视觉传感与图像处理技术的焊接过程控制技术

随着视觉传感、图像处理和人工智能等技术的发展,计算机视觉以其信息量大、精度高、通用性好、检测范围大等特点,在焊接领域得到了广泛的应用。本文简要地介绍了目前的计算机视觉技术和方法,综述了该技术在焊接过程控制中的典型应用。     

图像感兴趣区域检测技术研究

随着科技的发展,感兴趣区域(Regions of Interest, ROL)检测技术在图像分析与处理领域中起着越来越重要的作用,本文在分析了感兴趣区域检测的产生背景后,对当前静态图像中的感兴趣区域检测技术从人工检测和计算机自动检测两个方面进行了探讨,并且详细研究了基于视觉注意的感兴趣区域检测方法,最后列举了一些基于感兴趣区域检测的主要的应用方向并且对其发展前景进行了展望.     

基于计算机视觉的网约车车载智能监控系统研究

提出一种基于计算机视觉的网约车车载智能监控系统,构建了先进的机器视觉解决方案框架,采用Haar-like特征结合视频帧间检测算法,智能检测人脸并实现异常行为的自动预警。可及时发现乘车过程中的安全威胁和潜在危险,防患于未然,实现保护网约车乘客安全的目的。     

基于综合特征的图像信息检索

图像的特征方法检索是当前计算机视觉、多媒体数据库管理等研究领域的热点之一.介绍了特征的提取过程和基于综合特征的图像检索方法,该方法能够根据对图像的主观认知反映出图像的视觉内容.实验结果表明,基于特征的图像检索更符合人的视觉特点.     

—种飞行器视觉识别方法的设计

通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种飞行器的双目立体计算机视觉系统及相关计算机视觉技术。研完了基于HSV均匀色标的计算机视觉技术在飞行器中的应用。整套算法的抗噪声能力很强,达到了飞行器视觉的实时性和实用性要求。     

高效运动目标检测算法研究

运动目标检测是计算机视觉与视频图像处理领域的重要研究课题之一,在视频监控、安防、智能交通、军事、科研等领域都有广泛的应用。提出了一种基于OpenCV的高效运动目标检测算法。     

图像处理中的边缘检测算法研究综述

边缘是图像最基本的特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用。该文就其几种经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法进行了综述,分析了各种边缘检测算子的特点,提出了该领域所存在的问题与进一步所需做的工作。     

基于HOG特征和SVM的手势识别

手势识别具有比较丰富的应用领域,而领域的变化也会对识别的结果产牛较大的影响.在诸多手势识别方法中,基于计算机视觉的识别技术对环境最敏感,例如光线亮暗、复杂背景、手势旋转等.为克服环境带来的影响,借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图技术,将其用于手势识别中.这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感,得...     

运动车辆检测方法的研究与对比

运动目标捡测是数字图像处理技术的一个主要部分,其研究对象是图像序列,目的是从图像序列中将变化区域从背景图像中提取出来,它是计算机视觉、目标识别、安全监控等视频分析和处理的关键部分.智能交通系统中的运动车辆检测是从图像序列中将运动的车辆从静止的背景图像中提取出来,是运动目标检测问题的一个应用实例.本文首先介绍了运动目标检测常用的三种检测方法,详细论述了在复杂背景下背景模型的获取和动态更新问题,在合成背景的基础上提出了一种改进的基于背景差值的运动车辆检测方法,并给出了实验结果.     

基于机器视觉的跟踪目标距离研究

研究目的在于完善机器视觉在目标物的检测、跟踪方面的技术,系统地研究应用图像处理各种方法,对物体进行检测、识别,用计算机视觉技术测量目标物的距离,并且应用于各种条件。主要任务包括摄像机标定、图像获取、图像预处理及目标物提取、测距算法研究几个步骤,详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案。     

计算机视觉技术的发展与应用

计算机视觉是通过计算机分析与处理视觉信息。计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工系统。简单介绍计算机视觉的发展,计算机视觉与相关领域的关系,以及计算机视觉信息处理的图像处理方法。     

浅谈人脸检测技术

由于人脸检测其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值,近年来开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。本文从人脸检测问题的分类,特征提取与特征综合,性能评价等角度,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法,指出统计学习方法的优点。