基于机器视觉的水面漂浮物智能识别判定系统

发布时间：2022-01-05 10:25

　　水面漂浮物智能识别系统是指在无人参与的前提下,根据水面漂浮物与水体自身的特征差异而进行漂浮物识别,而智能识别判定系统则是指运用摄像机等图像采集装置获取目标物体的图像信息,并使用SLIC等方法对图像进行预处理后再对处理后的图像进行特征信息提取,最终经过图像处理器运用模式识别方法对图像进行性质的识别判定,可将其归属于机器视觉和数字图像处理领域。 

【文章来源】：电子测试. 2019,(17)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

运动控制系统

?疚?卣?提取步骤所取得的三个特征分别是，边缘、灰度和纹理；对每个训练样本设置对应的输入激活函数。前向传播：对每个训练样本，计算输入层到隐藏层和隐含层到输出层的误差；计算得到总误差；反向传播误差：误差从输出层逐层反向传播，各层权值通过梯度下降法进行更新；梯度下降：对BP各层，更新权值和偏置，得到识别模型。将人工识别过的超过10000张图片作为训练样本，对分类器进行样本训练，形成判别模型，最后将实时采集的需要判定的图像进行相关图像处理后送入判别模型进行实时判断，得到判定结果。最终得到如图4的判别结果，本文重在指出一种能在复杂地域（本文主要研究水域环境）进行从漂浮物被发现进行图像采集到最终性质判定的工作流程，经过实践验证此流程取得了较好的识别效果。图4漂浮物识别判定参考文献[1]李智勇.GrayWorld彩色均衡算法在肤色检测中的应用[J].现代电子技术,2011,（5）:56-58[2]孙巍,郭敏.基于SLIC与条件随机场的图像分割算法[J].计算机应用研究,2015,(12):17-21.[3]胡蓉.基于机器视觉的水面漂浮物自动监测的研究[D].广西：广西科技大学,2015:24-25.[4]牛乾,刘桂华,康含玉.磁粉探伤钢轴表面裂纹智能识别方法研究[J].自动化仪表,2018,39（3）58-59.[5]郑林,刘泉,王林涛.基于背景分割技术的水面运动目标提取[J].武汉理工大学学报,2006,28(16):97-100.作者简介邓磊（1996.8--），男，汉族，籍贯四川南充，四川省绵阳市西南科技大学城市学院工程技术学院本科学生，研究方向：机器视觉与自动控制。严立甫（通讯作者）（1987.10--），男，汉族，硕士研究生，四川省绵阳市西南科技大学城市学院工程技术学院教师，研究方向：信息处理，图像处理，通信技术。图像采集判定图像初步显著图特征提取显

【参考文献】：
期刊论文
[1]磁粉探伤钢轴表面裂纹智能识别方法研究[J]. 牛乾,刘桂华,康含玉.  自动化仪表. 2018(03)
[2]基于SLIC与条件随机场的图像分割算法[J]. 孙巍,郭敏.  计算机应用研究. 2015(12)
[3]Gray World彩色均衡方法在肤色检测中的应用[J]. 李智勇.  现代电子技术. 2011(05)
[4]基于背景分割技术的水面运动目标提取[J]. 郑林,刘泉,王林涛.  武汉理工大学学报. 2006(10)

硕士论文
[1]基于机器视觉的水面漂浮物自动监测的研究[D]. 胡蓉.广西科技大学 2015



本文编号：3570185