CN109583486A - 一种检测待测环境异常区域的方法及装置 - Google Patents
一种检测待测环境异常区域的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109583486A CN109583486A CN201811390597.XA CN201811390597A CN109583486A CN 109583486 A CN109583486 A CN 109583486A CN 201811390597 A CN201811390597 A CN 201811390597A CN 109583486 A CN109583486 A CN 109583486A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- picture
- region
- measured
- environment
- stored
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种检测待测环境异常区域的方法及装置，所述方法包括：获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法及装置，能够高效地检测待测环境异常区域，从而排查出安全隐患。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体涉及一种检测待测环境异常区域的方法及装置。
背景技术
随着我国对安全生产等方面的重视程度不断提高，检测生产现场等待测环境(例如隧道环境)中存在的安全隐患显得尤为重要。
现有的待测环境的检测方法，主要还依赖于人工目测，但是，由于待测环境的恶劣，一方面给人工目测带来了不少难度，另一方面检测效率也非常低下。
因此，如何避免上述缺陷，能够高效地检测待测环境异常区域，从而排查出安全隐患，成为亟须解决的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种检测待测环境异常区域的方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种检测待测环境异常区域的方法，所述方法包括：
获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；
在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；
获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；
将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
第二方面，本发明实施例提供一种检测待测环境异常区域的装置，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；
第二获取单元，用于在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；
第三获取单元，用于获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；
检测单元，用于将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；
在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；
获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；
将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如下方法：
获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；
在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；
获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；
将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法及装置，通过获取当前采集图片与图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将区域分别组成一组相似性图片，再将相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域，能够高效地检测待测环境异常区域，从而排查出安全隐患。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例检测待测环境异常区域的方法流程示意图；
图2为本发明实施例检测待测环境异常区域的装置结构示意图；
图3为本发明实施例提供的电子设备实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例检测待测环境异常区域的方法流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的一种检测待测环境异常区域的方法，包括以下步骤：
S101：获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片。
具体的，装置获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片。待测环境可以为隧道环境，不作具体限定。当前采集图片可以以隧道中轴为中心，使用多个线阵摄像头采集隧道360度的图片。每一次采集的采集图片可以作为历史底库中的图片。即第二次采集时，用新采集的图片更新历史底库。
所述获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片，具体可以包括：
获取所述待测环境的位置信息；根据所述位置信息获取包含有所述待测环境的若干张历史采集图片；拼接若干张历史采集图片，以获取所述预存储图片。位置信息可以是地理坐标，不作具体限定。若干张历史采集图片可以是当前采集图片上一次采集获取的，即每一张历史采集图片是上一次的采集图片。若干张采集图片中对应的待测环境范围包括当前采集图片中待测环境的位置。
S102：在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域。
具体的，装置在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域。具体可以包括：分别获取所述预存储图片和所述当前采集图片的ORB特征点，根据所述ORB特征点匹配找到所述图片区域。图像的特征点可以简单地理解为图像中比较显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST(features fromaccelerated segment test)算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大，则认为该候选点为一个特征点。
S103：获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片。
具体的，装置获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片。举例如下：当前采集图片的左上方区域为A，图片区域左上方区域为a，获取A和a之间的结构相似性参数，将当前采集图片其他区域，例如B、C、D，组成一张对应当前采集图片的相似性图片X；将图片区域其他区域，例如b、c、d，组成一张对应图片区域的相似性图片Y，相似性图片X和相似性图片Y组成一组相似性图片，相似性图片包含有每个区域对应的结构相似性参数。
需要说明的是：该步骤之前，方法还可以包括：
对所述当前采集图片与所述图片区域进行高斯模糊处理。高斯模糊(即GaussianBlur)，也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。
可以采用SSIM方法获取所述结构相似性参数，即结构相似性度量方法(structural similarity index)。需要说明的是：所述区域可以为矩形区域；相应的，该方法还可以包括：
调整所述矩形区域的大小，以使所述相似性图片的大小等于所述当前采集图片的图片大小。即通过调整组成相似性图片的每一个区域的大小，从而调整相似性图片的大小等于当前采集图片的图片大小。
S104：将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
具体的，装置将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。预设阈值可以根据实际情况自主设置。还可以进一步当检测到待测环境异常区域时，发出报警信息。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，通过获取当前采集图片与图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将区域分别组成一组相似性图片，再将相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域，能够高效地检测待测环境异常区域，从而排查出安全隐患。
在上述实施例的基础上，所述区域为矩形区域；相应的，所述方法还包括：
调整所述矩形区域的大小，以使所述相似性图片的大小等于所述当前采集图片的图片大小。
具体的，装置调整所述矩形区域的大小，以使所述相似性图片的大小等于所述当前采集图片的图片大小。可参照上述实施例，不再赘述。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，能够灵活调整相似性图片的大小，从而便于管理、应用该方法。
在上述实施例的基础上，所述获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数的步骤之前，所述方法还包括：
对所述当前采集图片与所述图片区域进行高斯模糊处理。
具体的，装置对所述当前采集图片与所述图片区域进行高斯模糊处理。可参照上述实施例，不再赘述。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，通过对当前采集图片与图片区域进行高斯模糊处理，能够减少图像噪声。
在上述实施例的基础上，所述获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，包括：
采用SSIM方法获取所述结构相似性参数。
具体的，装置采用SSIM方法获取所述结构相似性参数。可参照上述实施例，不再赘述。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，进一步能够高效地检测待测环境异常区域，从而排查出安全隐患。
在上述实施例的基础上，所述获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片，包括：
获取所述待测环境的位置信息。
具体的，装置获取所述待测环境的位置信息。可参照上述实施例，不再赘述。
根据所述位置信息获取包含有所述待测环境的若干张历史采集图片。
具体的，装置根据所述位置信息获取包含有所述待测环境的若干张历史采集图片。可参照上述实施例，不再赘述。
拼接若干张历史采集图片，以获取所述预存储图片。
具体的，装置拼接若干张历史采集图片，以获取所述预存储图片。可参照上述实施例，不再赘述。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，能够合理获取到预存储图片，保证预存储图片包含有当前采集图片中待测环境。
在上述实施例的基础上，所述待测环境为隧道环境。
具体的，装置中的所述待测环境为隧道环境。可参照上述实施例，不再赘述。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，能够进一步高效地检测隧道环境异常区域，从而排查出隧道中的安全隐患。
在上述实施例的基础上，所述在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域，包括：
分别获取所述预存储图片和所述当前采集图片的ORB特征点，根据所述ORB特征点匹配找到所述图片区域。
具体的，装置分别获取所述预存储图片和所述当前采集图片的ORB特征点，根据所述ORB特征点匹配找到所述图片区域。可参照上述实施例，不再赘述。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的方法，能够高效地找到图片区域。
图2为本发明实施例检测待测环境异常区域的装置结构示意图，如图2所示，本发明实施例提供了一种检测待测环境异常区域的装置，包括第一获取单元201、第二获取单元202、第三获取单元203和检测单元204，其中：
第一获取单元201用于获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；第二获取单元202用于在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；第三获取单元203用于获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；检测单元204用于将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
具体的，第一获取单元201用于获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；第二获取单元202用于在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；第三获取单元203用于获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；检测单元204用于将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的装置，获取当前采集图片与图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将区域分别组成一组相似性图片，再将相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域，能够高效地检测待测环境异常区域，从而排查出安全隐患。
本发明实施例提供的检测待测环境异常区域的装置具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
图3为本发明实施例提供的电子设备实体结构示意图，如图3所示，所述电子设备包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；
其中，所述处理器301、存储器302通过总线303完成相互间的通信；
所述处理器301用于调用所述存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的电子设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明的各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种检测待测环境异常区域的方法，其特征在于，包括：
获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；
在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；
获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；
将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域为矩形区域；相应的，所述方法还包括：
调整所述矩形区域的大小，以使所述相似性图片的大小等于所述当前采集图片的图片大小。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数的步骤之前，所述方法还包括：
对所述当前采集图片与所述图片区域进行高斯模糊处理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，包括：
采用SSIM方法获取所述结构相似性参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片，包括：
获取所述待测环境的位置信息；
根据所述位置信息获取包含有所述待测环境的若干张历史采集图片；
拼接若干张历史采集图片，以获取所述预存储图片。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测环境为隧道环境。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域，包括：
分别获取所述预存储图片和所述当前采集图片的ORB特征点，根据所述ORB特征点匹配找到所述图片区域。
8.一种检测待测环境异常区域的装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取包含有当前采集图片中待测环境的预存储图片；
第二获取单元，用于在所述预存储图片中获取与所述待测环境位置对应的图片区域；
第三获取单元，用于获取所述当前采集图片与所述图片区域位置对应的区域的结构相似性参数，并将所述区域分别组成一组相似性图片；
检测单元，用于将所述相似性图片中的结构相似性参数低于预设阈值的目标区域作为待测环境异常区域。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811390597.XA CN109583486A (zh) | 2018-11-21 | 2018-11-21 | 一种检测待测环境异常区域的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811390597.XA CN109583486A (zh) | 2018-11-21 | 2018-11-21 | 一种检测待测环境异常区域的方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109583486A true CN109583486A (zh) | 2019-04-05 |
Family
ID=65923621
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811390597.XA Pending CN109583486A (zh) | 2018-11-21 | 2018-11-21 | 一种检测待测环境异常区域的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109583486A (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060215904A1 (en) * | 2005-03-24 | 2006-09-28 | Honeywell International Inc. | Video based fire detection system |
| EP2743447A1 (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-18 | Emerson Electric Co. | Method and apparatus for analyzing image data generated during underground boring or inspection activities |
| CN104567708A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-04-29 | 浙江工业大学 | 基于主动式全景视觉的隧道全断面高速动态健康检测装置与方法 |
| CN104809732A (zh) * | 2015-05-07 | 2015-07-29 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种基于图像比对的电力设备外观异常检测方法 |
| CN106778844A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 北京交通大学 | 隧道内裂缝匹配方法和系统 |
| CN108154496A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-06-12 | 武汉中元华电科技股份有限公司 | 一种适用于电力作业机器人的电力设备外观变化识别方法 |
| US10007992B1 (en) * | 2014-10-09 | 2018-06-26 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Method and system for assessing damage to infrastucture |
| CN108764111A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-06 | 长安大学 | 一种车辆异常驾驶行为的检测方法 |
-
2018
- 2018-11-21 CN CN201811390597.XA patent/CN109583486A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060215904A1 (en) * | 2005-03-24 | 2006-09-28 | Honeywell International Inc. | Video based fire detection system |
| EP2743447A1 (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-18 | Emerson Electric Co. | Method and apparatus for analyzing image data generated during underground boring or inspection activities |
| US10007992B1 (en) * | 2014-10-09 | 2018-06-26 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Method and system for assessing damage to infrastucture |
| CN104567708A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-04-29 | 浙江工业大学 | 基于主动式全景视觉的隧道全断面高速动态健康检测装置与方法 |
| CN104809732A (zh) * | 2015-05-07 | 2015-07-29 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种基于图像比对的电力设备外观异常检测方法 |
| CN106778844A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 北京交通大学 | 隧道内裂缝匹配方法和系统 |
| CN108154496A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-06-12 | 武汉中元华电科技股份有限公司 | 一种适用于电力作业机器人的电力设备外观变化识别方法 |
| CN108764111A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-06 | 长安大学 | 一种车辆异常驾驶行为的检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王春薇: "隧道裂缝图像智能匹配与变化趋势检测算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106296578B (zh) | 一种图像处理方法及装置 | |
| CN110795976B (zh) | 一种训练物体检测模型的方法、装置以及设备 | |
| CN111008961B (zh) | 一种输电线路设备缺陷检测方法及其系统、设备、介质 | |
| CN111251336B (zh) | 一种基于视觉定位的双臂协同智能装配系统 | |
| Wang et al. | Improved scheme of estimating motion blur parameters for image restoration | |
| CN104052905A (zh) | 用于处理图像的方法和设备 | |
| CN109242811B (zh) | 一种图像对齐方法及其装置、计算机可读存储介质和计算机设备 | |
| CN107004266A (zh) | 检测轮胎表面上缺陷的方法 | |
| US20180373927A1 (en) | Electronic device and gesture recognition method applied therein | |
| CN103870824A (zh) | 一种在人脸检测跟踪过程中的人脸捕捉方法及装置 | |
| CN109584175B (zh) | 一种图像处理方法及装置 | |
| KR20210126485A (ko) | 매칭 방법, 장치, 전자 기기, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 및 컴퓨터 프로그램 | |
| CN104184950A (zh) | 一种视频图像拼接方法及装置 | |
| CN113159064A (zh) | 基于精简的YOLOv3电路板电子元件目标检测的方法与装置 | |
| US11538238B2 (en) | Method and system for performing image classification for object recognition | |
| US20200342224A1 (en) | Article Recognition System and Article Recognition Method | |
| JP6199022B2 (ja) | ビデオ画像シーケンスにおいて移動物体を検出するための方法および装置 | |
| CN113469971A (zh) | 一种图像匹配方法及检测装置、存储介质 | |
| CN112926483A (zh) | 标准机柜状态指示灯识别监测方法、装置和系统 | |
| WO2021056501A1 (zh) | 提取特征点的方法、可移动平台及存储介质 | |
| CN109583486A (zh) | 一种检测待测环境异常区域的方法及装置 | |
| KR20180072020A (ko) | 이미지 데이터의 보정 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 | |
| KR101881795B1 (ko) | 퍼지 이론에 기초한 컬러 이미지의 에지 검출 방법 | |
| JP6034529B1 (ja) | 表面状態診断装置 | |
| CN113727095A (zh) | 摄像头移动的检测方法、装置、设备、系统及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190405 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |