基于无人机机器视觉的轨道异物入侵检测方法和装置.pdf
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本发明提供一种基于无人机机器视觉的轨道异物入侵检测方法和装置,其中,所述方法包括以下步骤:获取无人机视角下的样本异物数据集,并进行目标种类和位置的标注;构建基于深度学习回归的目标检测模型,通过样本异物数据集对目标检测模型进行训练,其中,目标检测模型在检测头前引入了CBAM注意力模块,且目标检测模型边界框采用CIOU_Loss损失函数;利用无人机沿轨道采集视频数据;对视频数据进行帧处理,获取待检测区域,待检测区域为轨道及其左右两边各宽一条轨道的宽度的范围;使用训练后的目标检测模型对待检测区域进行检测,以判断
一种基于计算机视觉的直线轨道异物入侵检测方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于计算机视觉的直线轨道异物入侵检测方法及装置,包括:读取相机图像,灰度化处理;梯度特征提取;二值化处理;掩膜覆盖,留下感兴趣区域内的有效信息;对二值化感兴趣图像进行处理,得到图像内的线段特征;对线段特征进行规则过滤,留下符合轨道特点的直线特征;对线段集合进行聚类;对线段簇的中心线进行提取,根据规则进行限制,取最接近中心的两条中心线,得到趋势线;在感兴趣区域上,将趋势线周围的区域转换为鸟瞰图视角;检测趋势线上二值化特征断开的部分,得到障碍物信息;将鸟瞰图视角下的障碍物信息转换为原图尺寸的信
基于机器视觉的立面检测装置和检测方法.pdf
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基于机器视觉的立面检测装置和检测方法.pdf
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基于机器视觉的铁路道口异物检测方法研究.docx
基于机器视觉的铁路道口异物检测方法研究题目:基于机器视觉的铁路道口异物检测方法研究摘要:近年来,铁路交通的快速发展和安全性的重要性使得铁路道口的安全问题备受关注。异物(如人员、车辆、货物等)进入铁路道口可能会导致严重的事故和经济损失。因此,本文旨在研究基于机器视觉的铁路道口异物检测方法。首先,我们介绍了机器视觉技术在铁路道口安全领域的应用背景和意义。然后,我们详细探讨了铁路道口异物检测的关键技术,包括图像获取、图像预处理、特征提取和分类识别等。最后,我们提出了一种基于深度学习的异物检测方法,并通过实验验证