一种基于计算机视觉的目标检测方法和装置.pdf
建英****66
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一种基于计算机视觉的目标检测方法和装置.pdf
本申请涉及一种基于计算机视觉的目标检测方法和装置,属于港口作业区安防监控技术领域,解决现有训练数据相对有限以及微小物体的检测准确度低的问题。方法包括:对港口作业区的历史监控视频进行运动信息检测,并根据运动信息进行截图并对目标进行标注以制作数据集;建立神经网络Yolov5x,利用部分数据集对神经网络Yolov5x进行初步训练以获取目标检测模型;使用目标检测模型对另一部分数据集进行目标检测以分析误检和漏检目标;基于误检和/或漏检目标,通过数据增广更新数据集,以对目标检测模型进行强化训练;利用强化的目标检测模型
一种基于计算机视觉的学生跟踪方法和装置.pdf
本发明公开了一种基于计算机视觉的学生跟踪方法,包括以下步骤:S1:计算差分图像,S2:更新HMI和Mask图像,S3:对步骤S2中的Mask进行轮廓跟踪,S4:对候选目标进行筛选和匹配,S5:对所有跟踪目标ROI区域在HMI图像计算运动方向,S6:对目标进行动作分析,S7:对步骤S6分析结果进行验证,S8:返回跟踪目标状态和坐标,把所有目标的坐标和状态返回。本发明还公开了一种基于计算机视觉的学生跟踪装置。本发明算法实现难度小,不依赖其他计算机视觉处理库,可以方便的移植到各种平台中,因本发明算法时间复杂度低
一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法、装置和存储介质.pdf
本发明公开了一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法,包括以下步骤:在预设区域边缘摆放若干个路障,并安装闭路电视对路障情况进行监控,产生监控视频流;通过所述监控视频流,使用计算机视觉检测方法实时检测路障摆放情况和建筑工人情况;所述基于视觉的缺失检测方法包括掩模比较法和缺失目标检测方法;将路障缺失的区域边缘标记为危险区域;在危险区域发现建筑工人时,进行危险提示。本发明通过先进的深度学习方法检测路障缺失情况,有效防止高处坠落事故的发生,广泛应用于各建筑施工领域,并为相关技术人员提供新的研究方向。
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本发明公开了一种基于计算机的视觉检测装置,包括底座、支撑架、电机、转床顶盖、升降杆、上端瓶卡、CCD摄像机和工控计算机;所述电机固定安装在转床顶盖底端;所述升降杆连接在转床顶盖底端;所述上端瓶卡与升降杆底端固定连接;所述转床顶盖固定设置在支撑架顶端,且所述的支撑架底端与底座固定连接;所述CCD摄像机通过导线连接工控计算机。该基于计算机的视觉检测装置,将机器视觉技术应用在了葡萄糖药液质量检测上,实现了无接触式的检测,在药品安全上和检测精度上都对传统人工检测有着重大的改进;整体结构简单,实用性强,易于推广使用
基于机器视觉的立面检测装置和检测方法.pdf
本发明公开了基于机器视觉的立面检测装置和检测方法,包括支吊架、图像捕捉标志点、主蒸汽管道、高清双目摄像机、交换机、发射网桥、接收网桥和服务器,支吊架下部连接图像捕捉标志点,图像捕捉标志点下部连接主蒸汽管道,主蒸汽管道右侧设置有高清双目摄像机,高清双目摄像机连接交换机,交换机连接发射网桥,发射网桥连接接收网桥,接收网桥连接服务器,本发明采用了标志圆视觉检测算法,即先对图像进行灰度化及灰度直方图分析,接着进行图像去噪处理,之后对图像进行二值化,并通过边缘特征提取标志圆的轮廓,用Hough变换检测标志圆,获得标