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摘要:
计算机视觉技术不断发展,利用巡检机器人对钻井平台、水电工程等复杂工业环境下的各种仪表设备进行定期检查成为可能,然而这些功能的实现依赖仪表的精准定位.本文提出一种基于局部自适应核回归(Locally adaptive regression kernels,LARK)的方法进行仪表的快速定位.LARK算法无需训练,可以快速搜索感兴趣的视觉对象,并且不需要进行过多的预处理,提高了定位的效率.通过提取查询图像的显著特征,在目标图像中寻找所有可能相似的对象,然后用非极大值抑制法保留最强相似点,实现目标对象的定位.实验选用从不同角度拍摄的具有不同放缩比例的仪表图像作为实验所需数据.实验结果表明,该算法定位准确度高,可以很好地满足工业环境下仪表的定位要求.
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文献信息
篇名 基于局部自适应核回归的仪表定位方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 检测仪表 目标探测 模式识别 巡检机器人
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 490-501
页数 12页 分类号 TP181
字数 5328字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2016.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁虹 云南大学信息学院 42 374 12.0 18.0
2 林旭 中国科学院深圳先进技术研究院 10 30 3.0 5.0
3 杜烨宇 云南大学信息学院 1 1 1.0 1.0
4 陶大鹏 云南大学信息学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
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检测仪表
目标探测
模式识别
巡检机器人
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
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