高速圖像處理技術(shù)定位器坡度檢測系統(tǒng)

車牌識別是一項以數(shù)字圖像處理、計算機視覺、模式識別、人工智能等多門學(xué)科為基礎(chǔ),對攝像機所拍攝的車輛圖像進行分析,得到每輛汽車唯一的車牌號碼的技術(shù),是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛。本文設(shè)計了一種車牌識別系統(tǒng),此系統(tǒng)是在利用matlab圖像處理技術(shù)與模式識別中的模板匹配法識別出車牌號碼。此車牌識別系統(tǒng)經(jīng)多組實驗測試,能識別出一般車輛的車牌號碼。

電梯門系統(tǒng)作為電梯中的門戶,其更好的安全性,智能性一直是研究人員追求的.系統(tǒng)采用了arm9高速處理器,運用圖像處理技術(shù)對動態(tài)目標(biāo)進行檢測和簡單的預(yù)測,當(dāng)電梯門完全打開或即將關(guān)閉時,實時地檢測電梯門間區(qū)域范圍內(nèi),當(dāng)有動態(tài)目標(biāo)出現(xiàn)并向轎廂方向移動時,迅速發(fā)出信號給電梯主控制器,使之發(fā)出相應(yīng)的信號,通過控制門機,阻止電梯門的關(guān)閉.實驗結(jié)果證明:所設(shè)計的系統(tǒng)的實時性,適應(yīng)性和準(zhǔn)確性都基本滿足要求,具有較大的實用價值.

研究目的:高速鐵路接觸網(wǎng)與受電弓關(guān)系直接影響到運營安全。接觸網(wǎng)是通過接觸線和定位器與受電弓相互作用,它們的動靜態(tài)空間位置、相互作用力是確保弓網(wǎng)性能的關(guān)鍵。本文對定位器坡度、接觸網(wǎng)在直線和曲線的拉出值、第一吊弦點位置設(shè)置及之間的相互關(guān)系進行詳細(xì)研究,為高鐵接觸網(wǎng)設(shè)計優(yōu)化提供參考。研究結(jié)論:(1)定位器坡度與導(dǎo)線張力、第一吊弦點位置、拉出值、跨距、定位器及定位線夾重量、曲線半徑及外軌超高等因素有關(guān);(2)在接觸網(wǎng)其它主要設(shè)計參數(shù)一定的情況下,時速300km/h及以上高速鐵路接觸網(wǎng)定位器坡度直線區(qū)段按不小于8°控制,曲線區(qū)段按最小不小于6°、最大不大于16°控制是合理的;(3)直線和半徑較大曲線區(qū)段接觸網(wǎng)拉出值±200mm、第一吊弦距定位點5m對保證定位器坡度是合適的參數(shù)選擇,可指導(dǎo)工程設(shè)計。

1 1 圖像處理器 圖像處理器分別有3個系類圖像分割器(qt-fg401v，qt-fg601v，qt-fg901v，qt-fg1601v)，圖像 拼接器(qt-pj0606，qt-pj0416)，圖像處理器(qt-pj2727) 圖像分割器(qt-fg401v，qt-fg601v，qt-fg901v，qt-fg1601v) n（4,6,9,16）畫面分割器是一款新型dsp數(shù)字圖像處理控制設(shè)備，它采用微處理(mcpu)控制技術(shù)和 數(shù)字圖像處理(dsp)技術(shù)，將4個視頻圖像經(jīng)過處理后同時顯示在同一個監(jiān)視畫面上。不僅有利于安防監(jiān) 控系統(tǒng)視頻圖像的集中管理和局部監(jiān)控，也減少了電視墻上監(jiān)視器的數(shù)量，降低了工程的成本。適合平安 城市、體育場館、大型指揮中心等場合。 n畫面全實時顯示，時間、日期顯示，攝像機名稱顯示，真正全雙工遙控操作，回放、錄像、實時監(jiān)

通過建立corex熔化氣化爐的對稱半體冷態(tài)模型,利用高速攝影的手段跟蹤示蹤顆粒,得到觀察面板處風(fēng)口回旋區(qū)域的顆粒運動信息.通過對大量顆粒運動信息的處理得到風(fēng)口回旋區(qū)的顆粒速度標(biāo)量場,將其與目測結(jié)果對比,確定0.15m/s以內(nèi)的顆粒速度標(biāo)量場為風(fēng)口回旋區(qū)域.本研究結(jié)果可為corex熔化氣化爐及高爐等的理論研究或數(shù)學(xué)模擬提供準(zhǔn)確的邊界條件.

基于FPGA圖像處理技術(shù)在鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用

紅外成像技術(shù)采用非接觸式檢測方法,對結(jié)構(gòu)表面進行實時、快速大面積掃描探測,作為無損探測領(lǐng)域一項新的技術(shù)在建筑工程中得到越來越廣泛的應(yīng)用。但是,這種檢測技術(shù)的一個重要問題是受到環(huán)境條件的約束,使得缺陷部位顯示不明顯,通過圖像處理等手段使得建筑缺陷突出,并能自動計算出缺陷部位的面積;實驗和現(xiàn)場取樣檢測表明,該檢測方法具有非接觸大面積檢測、響應(yīng)速度快、檢測精度高、自動化程度高和對環(huán)境要求低等優(yōu)點。

摘要：本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識別在交通的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義，詳 細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)的原理和方法，并在此基礎(chǔ)上研究了 交通檢測系統(tǒng)的算法和模型，通過本文的研究，初步探索了數(shù)字圖像處理與模式 識別在交通檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法，為以后進一步的實現(xiàn)基于數(shù)字圖像的 交通檢測系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ) 目錄 前言...........................................................................................................................................................1 1交通檢測系統(tǒng)概述.............................................................

圖像處理的方式在20世紀(jì)50年代的時候便開始出現(xiàn),最初的目的是改善圖像的質(zhì)量,將低質(zhì)量的圖像經(jīng)過處理、復(fù)原、編碼等轉(zhuǎn)換成高質(zhì)量的圖像再輸出。圖像處理技術(shù)在不斷的發(fā)展和科技進步的變化帶來的多方面應(yīng)用,計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)逐漸取代了最初的圖像處理技術(shù)。

對數(shù)字圖像處理技術(shù)在織物花型與結(jié)構(gòu)識別的應(yīng)用現(xiàn)狀進行了探討,著重對機織物、針織物花型與結(jié)構(gòu)識別中所運用的圖像處理、圖像識別方法進行了闡述。指出幾種常用方法和它們的優(yōu)缺點,對幾種圖像理解與識別的方法在織物花型、結(jié)構(gòu)識別中的應(yīng)用前景進行了展望。

基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的LiDAR數(shù)據(jù)建筑物提取

數(shù)字圖像處理技術(shù)在建筑物準(zhǔn)直領(lǐng)域的應(yīng)用 摘要：隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，它在工業(yè)測量領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用。本文介紹了在建 筑物準(zhǔn)直測量過程中數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，并對其處理系統(tǒng)作了簡要的闡述，就其更精確的處理 改進做了展望。 關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像；視頻處理；準(zhǔn)直 buildingalignmentbasedondigitalimageprocessing abstract:withthedevelopmentofdigitalimageprocessingtechnology,itisusedmuchmorewidelyin engineeringsurveyarea.itintroducesthebasicstructureofthedigitalimageprocessingsysteminbuildin

介紹了geopiv圖像處理技術(shù)的基本原理,對比分析了其改進算法geopiv-rg,并通過一組邊坡模型試驗運用geopiv-rg圖像處理技術(shù),分析得到了較為理想的邊坡位移云圖和等值線圖,展示了邊坡變形破壞演化過程。

為實現(xiàn)圖像處理技術(shù)在表面缺陷檢測中的應(yīng)用,取代傳統(tǒng)人工檢測的方式,設(shè)計開發(fā)了一套五金件表面缺陷檢測系統(tǒng),研究了鍍鎳五金件表面圖像在線處理算法,包括邊緣檢測算法、位置修正算法、標(biāo)定算法和檢測算法,實現(xiàn)了五金件表面缺陷視覺檢測.同時提出一種閾值反饋算法,用實際缺陷值反饋驗證理論缺陷值,最終得到可靠的缺陷閾值,判斷表面缺陷.該檢測系統(tǒng)可進行多表面多工位的運動工件同步獨立檢測.

對于鐵路貨車車號的特征,本文給出了一種基于圖像處理的鐵路貨車車號定位與識別方法。其先是對車號位置圖像實現(xiàn)預(yù)處理并粗定位出車號位置,接著應(yīng)用改進的soble算子進行邊緣檢測與投影法以及鐵路貨車車號先驗知識相結(jié)合對車號區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了精準(zhǔn)定位,最終應(yīng)用模板匹配法快速實現(xiàn)了對車號的識別。最后的實驗結(jié)果證明,這一方法對鐵路貨車各類車型車號區(qū)域定位以及識別都有著很高的準(zhǔn)確率。

本文主要論述計算圖像處理技術(shù)在非織造布質(zhì)量檢測和控制上的運用,并對計算機圖像處理技術(shù)的在線檢測進行了可行性分析和論證,為非織造布在線檢測在線自動檢測的可實現(xiàn)性提供了理論依據(jù)。這種信息與過程控制的結(jié)合是一種開放式的系統(tǒng)技術(shù)、也是數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化的發(fā)展產(chǎn)物。也闡述了非織造布的結(jié)構(gòu)特性檢測方法的發(fā)展趨勢。

采用ccd攝像頭連續(xù)采集非織造纖維網(wǎng)中單根纖維的透射光投影圖,再采用中值濾波去除噪聲.利用canny邊緣檢測算法提取纖維的兩側(cè)邊緣線,曲線擬合得到纖維的傾角.根據(jù)纖維傾角與纖維水平或豎直寬度的關(guān)系得到纖維的直徑.并對纖維直徑的分布情況進行了初步分析.

本文介紹了一種基于圖像處理的電梯鋼絲繩檢測系統(tǒng),其組成部分有ccd工業(yè)攝像頭、圖像采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊以及上位機。系統(tǒng)硬件設(shè)計上通過以dsp芯片為核心,實現(xiàn)對電梯鋼絲繩圖像的采集與傳輸功能;并結(jié)合圖像處理技術(shù),采用visualc++設(shè)計上位機軟件,完成對電梯鋼絲繩圖像的缺陷判斷。本系統(tǒng)實現(xiàn)了實時、準(zhǔn)確的鋼絲繩缺陷識別,解決了原來人工檢測中效率低、漏檢多等問題,而且結(jié)構(gòu)簡單,成本較低,操作簡便。

《數(shù)字圖像處理》課程設(shè)計 班級________計科11203班________ 姓名_____張琳琳________ 學(xué)號___1104685003_________ 任課老師______李敏__________ 課程設(shè)計任務(wù)書 一、任務(wù)要求 （1）實現(xiàn)圖像處理的基本操作 學(xué)習(xí)使用matlab圖像處理工具箱，利用imread（）語句讀入圖像，例如 image=imread（flower.jpg），對圖像進行顯示(如imshow（image）)和保存。 學(xué)習(xí)使用cimg類，調(diào)用類成員函數(shù)attachfromfile加載位圖，savetofile 保存位圖到文件。 （2）圖像處理算法的實現(xiàn)與顯示 1、圖像點運算算法設(shè)計 a)灰度對數(shù)變換 b)分段線性變換 c)灰度域值變換 d)直方圖均衡化 2、圖像平滑算法的設(shè)計 a)高斯平滑 b)

在紅外圖像識別系統(tǒng)的實際應(yīng)用中,圖像預(yù)處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)識別算法的復(fù)雜程度以及系統(tǒng)的可靠性?；诩t外圖像的特性分析,提出了紅外圖像識別系統(tǒng)的預(yù)處理過程,并詳細(xì)研究了濾波降噪、目標(biāo)增強等預(yù)處理技術(shù),具有工程實用價值。

針對智能小區(qū)建設(shè)發(fā)展的必然趨勢,提出了遠(yuǎn)程水表自動抄表系統(tǒng)的解決方案,研究了基于arm硬件平臺的抄表系統(tǒng)的設(shè)計技術(shù)。設(shè)計了基于s3c44b0x芯片與圖像傳感器ov7620的連接通信技術(shù),采取切實有效的方法增強系統(tǒng)的抗干擾能力和安全可靠性,同時對采集的圖像進行處理和識別,并描述了圖像識別部分各模塊的程序流程,從而實現(xiàn)了水表數(shù)據(jù)的數(shù)字化傳送,取得了良好的經(jīng)濟效益和社會效益,具有一定的工程應(yīng)用價值。