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公开(公告)号：CN105654140A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610003517.5
申请日：2016-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/60 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提供的是一种面向复杂工业环境的铁路油罐车车号定位与识别方法。对灰度图像进行最大稳定极值区域检测得到灰度图像上的极值区域以及对灰度图像的反色图像进行检测得到反灰度图像上的极值区域。以灰度图像及其反色图像作为要处理的2通道图像，对每个通道的图像分别进行极值区域的筛选。从极值区域中筛选出有效的区域对，对满足条件的相邻区域对进行合并得到三联体区域，以1个有效的三联体区域为1个序列，筛选出符合条件的有效序列，进而对序列进行输出得到文本区域。利用4点矫正对定位出的文本区域进行倾斜矫，对矫正后的文本区域进行字符分割，用训练好的分类器对字符进行识别。本方法对铁路油罐车车号区域具有较好的定位效果。
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公开(公告)号：CN104657726A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510117537.0
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路油罐车车辆编号的识别方法。包括以下步骤：利用摄像机拍摄油罐车车体局部侧面灰度图像；对灰度图像计算边缘；对边缘图像的字符区域进行定位；对车体局部侧面灰度图像二值化；对二值图像的字符区域进行形态学处理，去除孤立点，连接断裂字符；对字符进行分割处理，确定单个字符区域的位置和范围；将分割后的字符输入通用字符识别引擎，输出结果。本发明具有实施成本低，自动化程度高的特点。
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公开(公告)号：CN104680544B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510117536.6
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开了一种基于3维流场正则化的变分场景流估计方法。包括以下步骤：利用已经标定好的左右摄像机获取左右图像序列；将3维流场进行正则化得到场景流数据项；将2维光流平滑项向3维空间扩展，得到场景流驱动各向异性的场景流平滑项；根据方向信息设计扩散张量并进行本征分解，得到每个方向上的扩散强度，从而进行各向异性平滑，得到深度平滑项；将场景流数据项、场景流平滑项和深度平滑项合并，构建能量泛函；使用变分极小化的方法，得到能量泛函对应的Euler方程的解；利用超松弛迭代对Euler方程进行迭代求解，得到优化后的场景流和深度信息。本发明具有鲁棒性高，场景流精确的优点。
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公开(公告)号：CN104809698A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510117532.8
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于深度图像修复技术领域，具体涉及对kinect深度图像的基于改进三边滤波的Kinect深度图像修复方法。本发明包括：利用Kinect同步获取深度图与彩色图；对彩色图和深度图进行对齐；提取深度图边缘信息；提取彩色图边缘信息；去除彩色图中的非边界纹理信息；用区域生长方法，在深度图中找出深度值错误的像素点并去除该点的错误深度值；用基于色差与结构相似度系数的改进三边滤波方法对深度图空洞区域进行填充修复。该方法针对kinect深度图像具有良好的空洞填充效果，能够较好地保持深度图边缘信息。
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公开(公告)号：CN105654140B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610003517.5
申请日：2016-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种面向复杂工业环境的铁路油罐车车号定位与识别方法。对灰度图像进行最大稳定极值区域检测得到灰度图像上的极值区域以及对灰度图像的反色图像进行检测得到反灰度图像上的极值区域。以灰度图像及其反色图像作为要处理的2通道图像，对每个通道的图像分别进行极值区域的筛选。从极值区域中筛选出有效的区域对，对满足条件的相邻区域对进行合并得到三联体区域，以1个有效的三联体区域为1个序列，筛选出符合条件的有效序列，进而对序列进行输出得到文本区域。利用4点矫正对定位出的文本区域进行倾斜矫，对矫正后的文本区域进行字符分割，用训练好的分类器对字符进行识别。本方法对铁路油罐车车号区域具有较好的定位效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104658272B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510117531.3
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于双目立体视觉的道路车流量统计与测速方法。本发明包括:(1)对双目摄像头的左摄像头获取的图像序列进行灰度化处理，对处理后的图像序列进行光流计算；对以上光流计算的结果进行连通域分析，通过面积特征筛除虚假目标，得到运动车辆的区域及形心坐标；通过设定统计区域并比较车辆形心坐标的方式对道路车流量进行统计；利用运动车辆的视差信息与双目摄像机内外参数将车辆形心坐标转换至摄像机坐标系，对车辆速度进行计算。本发明的方法适合于对道路多车辆的统计以及速度测量，具有测量准确，可靠性高，实施成本低的特点。
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公开(公告)号：CN104658272A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510117531.3
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于双目立体视觉的道路车流量统计与测速方法。本发明包括:(1)对双目摄像头的左摄像头获取的图像序列进行灰度化处理，对处理后的图像序列进行光流计算；对以上光流计算的结果进行连通域分析，通过面积特征筛除虚假目标，得到运动车辆的区域及形心坐标；通过设定统计区域并比较车辆形心坐标的方式对道路车流量进行统计；利用运动车辆的视差信息与双目摄像机内外参数将车辆形心坐标转换至摄像机坐标系，对车辆速度进行计算。本发明的方法适合于对道路多车辆的统计以及速度测量，具有测量准确，可靠性高，实施成本低的特点。
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公开(公告)号：CN105809184B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201510726868.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及机器视觉识别领域，特别是一种适用于加油站的车辆实时识别跟踪与车位占用判断的方法。本发明包括：收集加油站车辆样本和非车辆样本；对车辆样本和非车辆样本进行预处理；训练车辆分类器；利用车辆分类器对获取的实时图像进行车辆识别并记录车辆区域；采用光流法对识别到的车辆区域角点进行跟踪并绘制中心点轨迹；通过计算车辆区域与事先划定的加油站车位的面积重合比来判定车位占用情况并对车辆占用车位时间进行计时。本发明既可以对加油站内部车辆进行识别并对车辆轨迹进行跟踪，又可判断加油站内部车位占用情况，具有实施成本低，自动化程度高的特点。
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公开(公告)号：CN105809184A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201510726868.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及机器视觉识别领域，特别是一种适用于加油站的车辆实时识别跟踪与车位占用判断的方法。本发明包括：收集加油站车辆样本和非车辆样本；对车辆样本和非车辆样本进行预处理；训练车辆分类器；利用车辆分类器对获取的实时图像进行车辆识别并记录车辆区域；采用光流法对识别到的车辆区域角点进行跟踪并绘制中心点轨迹；通过计算车辆区域与事先划定的加油站车位的面积重合比来判定车位占用情况并对车辆占用车位时间进行计时。本发明既可以对加油站内部车辆进行识别并对车辆轨迹进行跟踪，又可判断加油站内部车位占用情况，具有实施成本低，自动化程度高的特点。
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公开(公告)号：CN104680544A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510117536.6
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于3维流场正则化的变分场景流估计方法。包括以下步骤：利用已经标定好的左右摄像机获取左右图像序列；将3维流场进行正则化得到场景流数据项；将2维光流平滑项向3维空间扩展，得到场景流驱动各向异性的场景流平滑项；根据方向信息设计扩散张量并进行本征分解，得到每个方向上的扩散强度，从而进行各向异性平滑，得到深度平滑项；将场景流数据项、场景流平滑项和深度平滑项合并，构建能量泛函；使用变分极小化的方法，得到能量泛函对应的Euler方程的解；利用超松弛迭代对Euler方程进行迭代求解，得到优化后的场景流和深度信息。本发明具有鲁棒性高，场景流精确的优点。
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