基于图像处理的闸机口跳闸事件检测算法

• 作者: 何盛鸿 叶立仁 赵连超
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 跳闸 特征提取 模板匹配 贝叶斯分类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 164-166
• 页数: 3页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文

摘要

针对传统的闸机传感器识别系统在检测闸机口跳闸事件的不足,文中提出了一种基于图像处理的闸机口跳闸事件检测方法;该方法利用模板匹配的方法进行预处理,得到闸门图像匹配率;其次,根据跳闸事件的连贯性特点,提取一段连续时间序列的匹配率作为分类特征;最后,采取基于最小错误率的贝叶斯分类方法对这段时间序列特征向量进行分类;实验结果表明,该算法可以有效地检测出闸机口的跳闸事件,具有实时性好、不需要额外的传感器、成本低的优点,具有较好的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶立仁		3	5	1.0	2.0
2	何盛鸿		4	9	2.0	3.0
3	赵连超		3	9	2.0	3.0