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针对街景影像中斑马线的自动检测与定位识别率和定位精度不高的问题,文章引入俯视投影与霍夫直线检测来改进基于双极系数的斑马线识别算法,并设计球面全景单像测量方法对斑马线进行粗略定位:对全景图像上路面区域进行俯视投影,使图像各处比例尺保持一致;对路面俯视图分块计算以生成双极系数图,并用形态学中闭运算与开运算进行处理;对候选区域进行霍夫直线检测,利用直线长度与方向的统计信息来排除干扰;最后使用单像量测方法对斑马线进行自动地理定位。实验结果证明,该方法对街景中的斑马线具有较高的识别率与定位精度。 相似文献
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目前,世界上还有许多国家的海洋边界没得到确定,由此引起的国家间海上争端事件不断。因此,开展海洋划界技术和方法研究,科学精确地确定两国间海洋边界显得十分必要。本文阐述了基于墨卡托投影的海图进行海上划界方法的不足,研究了利用高斯平均引数大地主题解算计算点到大地线的球面距离模型,最后设计了基于地球椭球面模型的等比例海上划界算法,并基于ArcGIS Engine实现划界功能。 相似文献
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基于PCA与不变矩的车标定位与识别 总被引：7，自引：0，他引：7
在车牌位置确定的情况下,利用车标边缘特点在车牌上方一定范围内检测车标.提出车标似真度的概念,将检测到的车标图像映入PCA生成的特征车标空间,得到的重构图像与原图像进行车标真实性检测,减少车标的误定位;然后利用不变矩的旋转、尺度及平移均不变的特性,定义不变矩的最小矩距离进行车标识别.通过实测车标图像的定位和识别实验表明,该方法是有效和可行的. 相似文献
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基于梯度幅度直方图和类内方差的边缘提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂背景中目标边缘提取的问题,提出一种基于梯度幅度直方图和类内方差进行边缘提取的新方法———CAGH(cluster algorithm based on gradient histogram)算法。该算法先分析经“非最大梯度抑制”后的梯度幅度直方图的特征,确定边缘集中区域,再通过类内方差确定梯度阈值,并利用该阈值确定边缘。在车牌识别中运用该方法提取复杂背景中的车牌边缘,并与Sobel、Canny等算法进行了比较。结果表明,CAGH算法适应性强、提取效率高,提取的是连通性、独立性好的单像素边缘,有利于后续的特征提取和模式识别。 相似文献
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针对建筑物的门、窗、梁、柱等具有规则几何形状的重复模式,提出基于投影点云特征直方图(PPFH)的边界语义分割方法.该方法首先利用PC A方法确定立面的主方向,然后根据点云分布特点,分别进行正立面、侧立面投影得到点云分布直方图,根据直方图的极值点对重复结构边界进行提取和语义分割,最后利用LS-TLS方法进行规则化及误差分析.通过对某建筑物立面窗户提取的算例表明:该方法直接利用重复结构的几何特性,算法简洁,对边缘部分遮蔽和缺失的点云也适用,通过对50个窗户的统计分析,长度和宽度平均误差约6 m m,可广泛用于建筑高精度BIM建模. 相似文献
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基于现存凸包算法较难提取建筑物立面点云中的边界特征点等问题，提出一种构建凸包三角网的建筑物立面边界特征点提取算法。首先利用k近邻搜索算法查找每个点的近邻点，并通过主成分分析方法估算各点的法向量。然后将各点的近邻点投影到局部拟合平面，使用罗德里格法进行旋转获得二维投影点。最后利用凸包算法在求解边界特征点的基础上构建凸包三角网，并获得各三角形中近邻点占地率并统计各三角形的顶角值，得到剩余边界特征点。采用模拟和实测点云数据进行试验，并与改进的凸包算法和基于点的算法进行对比，结果表明，该算法能够提高建筑立面边界特征点提取的准确性和完整性，具有较强的适用性。 相似文献
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针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。 相似文献
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基于字符笔划特征的汽车牌照二值化方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了利用基于字符笔划特征的汽车牌照二值化方法。试验表明 ,该算法与Bernsen、Otsu、LEVBB等算法相比 ,能够很好地克服光照不均和各种污损的影响 ,实现对字符目标的提取。 相似文献
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基于RGB色度空间的车牌定位及矫正算法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对复杂背景及不同光照条件下的车牌图像，提出了一种基于RGB色度空间的车牌定位及校正的新方法，建立了基于RGB色度空间的牌照检测模型。通过大量含车牌的彩色图片实验结果表明，利用RGB色度空间的牌照信息来进行牌照定位及矫正可以提高牌照识别系统的整体性能。 相似文献
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作为室内位置服务的基础,室内定位技术近年来得到了广泛的关注。针对现有室内定位技术存在成本高、精度有限以及效率不足等问题,提出了一种融合人类活动识别、行人航迹推算(pedestrian dead recko-ning,PDR)以及地标匹配修正等技术的室内行人位置推算方法。该方法使用基于智能手机的PDR技术来估算用户的位置信息,而人类活动识别技术则用来感知用户室内移动行为中的特定地标,利用这些地标信息来辅助修正PDR轨迹中产生的累积误差。此外,为了解决用户初始位置未知的问题,引入隐式马尔科夫模型进行推断,并提出了一种顾及室内环境特征的维特比算法来确定用户轨迹。实验结果显示,所提方法在提高室内行人移动行为识别和定位精度的同时,有效实现了用户室内轨迹的追踪。 相似文献
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针对城市环境下影像空间定位精度低等问题,提出了一种在C/S架构下基于影像的移动平台空间自定位方法。首先对预采集的城市建筑物序列影像,利用最近邻距离比率(nearest neighbor distance ratio,NNDR)算法和归一化互相关匹配(normalized cross correlation,NCC)算法得到SIFT粗匹配,通过随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对粗匹配点进行优化,通过精确解算基本矩阵 F 和投影矩阵 P ,建立建筑物三维点云模型,进而获得由影像特征点、像点坐标以及物方点坐标组成的物方特征库。其次以用户通过手机拍摄的影像作为定位影像,进行特征提取并与物方特征库影像匹配,获取对应物方点坐标。最后通过精确计算定位影像外方位元素,并在手机客户端中显示所拍照瞬间手机的空间位置,实现移动平台空间自定位。实验结果表明,该方法能够达到厘米级定位精度,可作为其他空间定位方法的有效补充。 相似文献
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自动推算室内接入点坐标算法 总被引：2，自引：1，他引：1
随着基于位置服务的应用与发展,室外和室内定位技术都得到了飞速发展。特别是在WiFi定位技术的不断完善下,室内定位技术有了广泛的应用,但是,WiFi定位技术的两种定位方式均需预先知道室内网络接入点的精确坐标,这一要求无法满足一些紧急情况下的定位需求。因此,本文提出了一种基于M估计的自动推算室内接入点坐标算法。该算法借助在室内外交界处同时获取卫星定位信息和WiFi信号的RSSI信息,巧用分段RSSI测距算法提高长距离RSSI测距精度,结合残差绝对和最小的M估计改进距离交会定位算法,最终推算出室内接入点的三维坐标,实现自动化推算过程。试验结果表明：该方法的定位精度比常规距离交会最小二乘算法提高了50%,能够快速实时较精确地推算室内接入点的坐标,进一步完善了WiFi定位技术。 相似文献
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由于三维场景与二维图像之间存在着非线性和高度复杂的关系,使用相机对用户的位置进行估计需要建立复杂的数学模型。针对该问题,本文提出了使用神经网络估计的单相机进行室内定位的方法。室内定位系统的主要优点是LED能够使用可见光通信发送其位置信息。首先,该方法充分利用LED光线的投影不变性,借助图像传感器通信（ISC）完成虚拟直线的构建;然后,运用神经网络估计从该虚拟直线中提取出相机的方向信息;最后,使用一个简单数学方程估计用户位置。仿真试验考虑了4种情形,结果表明,本文提出的方法性能优于同类方法,对于一个房间内的大部分地方,定位误差在35 mm以内。 相似文献
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边缘检测是处理与剖析图像的主要内容之一,它在文字识别、车牌识别、遥感特征地物的提取等生产和生活领域发挥着非常重要的作用。但是,不同的图像有着不同的特征,到目前为止,没有一种统一的方法对所有的图像及地物的特征进行边缘检测。针对这一不足,本文首先探讨了4种经典的二值化算法和相应的改进二值化算法,并将经典算法与改进后的算法进行对比分析,然后利用Canny算子对二值化处理后的图像进行边缘检测。得出结论,迭代法和改进的迭代法与Canny算子相结合作为边缘检测的方法是一种高效率、高精度的方法。 相似文献