基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法

• 作者: 何林远 周理 毕笃彦 熊磊
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 中值滤波 类间方差法 交叉视觉皮质模型 最大梯度下降法
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 1469-1475
• 页数: 7页
• 分类号: TH709|TP39.41
• 语种: 中文

摘要

在简要介绍座舱仪表及其常用识别检测方法的基础上,提出一种基于计算机视觉的座舱仪表识别检测的方法.阐述过程中的几个关键环节及所用到的图像处理算法.采用同态滤波和自适应中值滤波相结合的方法来改善图像效果,然后用改进的类间方差法(Otsu)获取仪表的二值图像.利用改进后交叉皮质视觉模型对仪表的边缘进行提取,并结合骨架来提取指针,最终通过最大梯度下降法得到指针的准确读数.实验结果表明:该方法可快速获取仪表指针读数,且能并行处理多个仪表.与传统的Hough变换、最小二乘法等相比,该算法在保证精度准度的基础上,大幅提高了处理运算的速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕笃彦		282	3094	27.0	43.0
2	何林远		42	241	8.0	14.0
3	熊磊		26	192	7.0	13.0
4	周理		9	58	5.0	7.0