当前位置: 主页 » 新闻资讯 » 公司新闻
安徽电动伸缩门技术的探索

  2形状特征描述因子在视觉图像中,安徽电动伸缩门由于运动目标会发生旋转、平移和尺度变化,因而,形状特征描述因子要考虑RST不变性。设B^(t)(x,y)的轮廓周长为L,面积为A,则可以定义形状特征描述因子T2,VD为:T2,VD=σL2AD(4)其中D为从重心到边界点的平均距离,σ为从重心到边界点距离与D均差,  计算机应用与软件2006年的量纲,分子和分母的比值没有量纲,它克服了运动目标形状变化产生的影响,因此,T2,VD不受区域平移、旋转和尺度变化的影响,即具有RST不变性,T2,VD描述了运动目标的外观形状。  运动目标快速分类方法描述OAFC由三个模块组成:运动目标轮廓提取模块(ODM),ODM根据运动目标的视觉图像和运动信息图像,获取运动目标的轮廓;运动目标特征获取模块(OCM),OCM是计算出运动目标特征值,如运动目标的长宽比、形状特征描述因子、区域特征颜色等等;运动目标分类模块(OTM),运动目标分类采用树型分类器,分三层进行。第一层是基于人体和车辆包围矩形的长、高比,将运动目标分类人体类或车辆类;第二层分别对人体类和车辆类进行分类,人体分类基于人的身高进行的,车辆的分类是基于形状特征描述因子和轮廓尺寸进行的;智能通摆闸机第三层是在前述分类情况下基于颜色特征的分类。运动目标分类层次图如图1。  运动目标分类层运动目标轮廓提取由连续两帧视觉图像欧氏距离构建的灰度图,凸现了两帧之间差异,这种差异剔去了背景,只包含有由于目标运动和环境光变化而产生的信息;对灰度图像进行削波处理和Canny边缘检测后,消除了环境光变化信息,只保留运动目标的边缘信息,该边缘图像记为B(t)1(x,y)。为了减少边缘检测后运动目标轮廓不连续和轮廓内的边缘信息对目标分类的影响,应对运动目标的轮廓作归整处理。由于B(t)1(x,y)包含运动目标的运动信息,既包含有前一帧目标的边缘,又包含后一帧目标的边缘,所以,运动目标的轮廓只能取其中一帧中的目标的实际边缘,具体的规整方法分四步完成:  1运动目标深度和合肥摆闸轮廓测量图3平行轴立体成像示意图运动目标进行精确分类,必须获得运动目标的更多特征信息。事实上,固定的场景和固定的摄像机,利用视觉知识或选定的参照物,就能用单目视觉测量出运动目标的深度和轮廓,为了叙述的清晰,本文用两个监控摄像机平行放置的情况,说明运动目标深度和轮廓的测量。设两个监控摄像机沿x轴的基线距离为b,平行轴立体成像示意图如图3,为了不失一般性,使坐标系统的原点在左边的透镜中心。设P为运动目标上的一个测量点,P点在两个视觉图像中的成像分别为PL和PR,安徽摆闸我们的目的是通过PL和PR来求出P(x,y,z)点的位置。

地址:合肥市金寨南路229号浅水湾时代广场A-12号

设计部: 合肥市包河区东流路169号

安庆分公司:宿松园区茶园路121号

电话:86+0551-62152199 62152429 

传真:86+0551-62152199 63434490

商务QQ:11035627

24小时服务支持:13866723565

网址:http://www.ahlinbo.com(林博智能)

http://www.ahmenkong.com(安徽门控网)