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摘要:
针对电梯物联网改造外加传感器施工困难、成本较高等问题,该文提出了一种基于前置图像处理的电梯门状态直线检测方法.针对轿厢外背景及门板工艺对直线检测算法的干扰提出基于规则决策的解决方案.通过提取视频流电梯门图像进行预处理,使用改进概率霍夫直线检测算法提取特征直线,结合基于先验知识的判断规则,实现对电梯门开、关及故障状态的实时检测.通过多个门开关场景验证了算法的有效性,实验结果分析表明,该文提出的限角概率霍夫直线检测算法提取特征直线比概率霍夫直线检测算法耗时减少10%,查准率和查全率均优于概率霍夫直线检测算法,能适用于边缘侧电梯门状态检测系统.
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文献信息
篇名 基于改进概率霍夫直线检测的电梯门状态检测方法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 电梯门状态检测 直线检测 霍夫变换 图像处理
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 162-170
页数 9页 分类号 TP391.4
字数 5295字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.02.006
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 王呈 江南大学物联网工程学院 5 2 1.0 1.0
2 张国福 江南大学物联网工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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电梯门状态检测
直线检测
霍夫变换
图像处理
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相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
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3510
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