张文杰
- 作品数：7 被引量：97H指数：5
- 供职机构：重庆大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划重庆市科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程更多>>
- 基于对比度与空间位置特征的显著性区域检测被引量：3
- 2015年
- 依据图像区域的对比度以及空间位置等先验视觉显著性知识,进行了自下而上、数据驱动的图像显著性区域检测。首先,提取图像中的前景区域,构造区域的对比度、空间位置特征函数,然后融合这些特征计算显著图。该算法将图像的空间关系与区域关系联系起来,得到了较精确的显著图。通过对国际上现有的公开数据集MSRA-1000的测试结果表明:本文算法可以抑制非显著区域干扰,显著图的一致性较高。同时,将本文算法的显著图应用于分割显著性区域,能够得到较好的分割效果。
- 张文杰熊庆宇
- 关键词：信息处理技术显著性检测图像对比度
- 基于视觉显著性的指针式仪表读数识别算法被引量：45
- 2015年
- 针对指针式仪表读数算法对光照变化影响较大、识别精度不高的问题,提出一种基于视觉显著性区域检测的指针式仪表读数方法.首先利用区域对比度、空间关系、中心先验性等视觉显著性区域检测先验知识,提取仪表图像指针区域;然后用无向图排序算法进行优化,抑制非指针区域的干扰,突出指针区域;再通过依次旋转仪表指针图像统计旋转不同角度时仪表指针图像在纵轴上的投影最大值,计算指针至平行于横轴需要旋转的角度,并判断指针旋转至平行于横轴时指针顶部区域与底部区域在横轴上的投影最大值在仪表图像中位置,获取指针与横轴的夹角;最后采用最小二乘法拟合指针夹角与指针刻度之间的线性函数参数,计算仪表读数.实验结果表明,该方法在不同光照下能较好地提取指针区域,得到的仪表读数与人工读数误差较小,算法稳定可靠.
- 张文杰熊庆宇张家齐王玉平江鹏王成疆
- 关键词：显著性区域
- 基于ViBe的变电站智能监控技术研究被引量：6
- 2014年
- 变电站是电力生产重要枢纽,使用智能视频监控技术对变电站实施不间断、智能化、自动视频检测,可以有效降低监控人员工作量,提升变电站安全运行应急保障能力。本文结合视觉背景提取算法(Vi Be)算法及快速、运算量小等特点,提出将它应用于变电站的改进措施,并应用预处方法后处理措施对变电站进行有效地智能监控。实验表明:该算法可以有效的解决当前变电站视频监控中存在的建模速度缓慢、对光照敏感、检测耗时、检测精度低等问题。
- 宋伟张家齐张文杰王玉平周庆石为人
- 关键词：智能视频监控背景减除
- 基于模块化关节高压巡线机器人方案改进被引量：9
- 2014年
- 为了改善高压巡线机器人俯仰关节的各项指标,研制一种模块化俯仰关节。该模块化俯仰关节不仅在跨步时提供足够大的力矩来保证巡线机器人抬起,还要能够提供可靠精确的定位,同时在布线上使用中空走线,减少自身线路与固定机架的摩擦。该机构具有断电抱闸装置,断电后不需要额外的动力就可以抱死关节,减少功耗。其集驱动控制器为一体,充分减少模块化俯仰关节走线,提供标准化外部机械电气接口,方便快速更换检修。
- 宋伟江鹏郑彦宁邓邦飞张文杰徐文福
- 关键词：巡线机器人俯仰机构模块化
- 基于指针区域特征的仪表读数识别算法被引量：40
- 2014年
- 针对目前指针式仪表读数识别算法易受光照影响,并且对较粗指针的仪表识别率不高的问题,本文提出一种基于指针区域的仪表读数识别算法。本文方法可分为两个阶段:第一阶段设计高斯型同态高通滤波器,增强仪表图像对光照变化的适应性;并通过减影法、二值化、中值滤波、图像形态学处理等预处理方法减缓噪声、仪表非指针区域的干扰,突出仪表图像指针区域。第二阶段本文通过计算指针图像旋转不同角度后在纵轴投影,计算指针旋转至平行于横轴时旋转的角度;然后结合指针平行于横轴时在横轴上的投影得到指针夹角,最后通过指针夹角与仪表刻度对应关系识别仪表读数。本文算法简单稳定,得到的仪表读数与人工读数误差较小,同时能够较好适应光照变化。
- 宋伟张文杰张家齐王玉平周庆石为人
- 关键词：读数识别
- 基于颜色与运动特征的变电站实时烟雾检测被引量：5
- 2015年
- 变电站的环境特殊性要求站内火灾检测准确、快速,烟雾检测是早期火灾检测中的常用方法。针对变电站特殊环境,提出一种快速烟雾检测算法。首先,利用改进的Vi Be算法检测变电站实时监控视频中的运动区域,再通过颜色特征确定疑似烟雾区域,然后结合烟雾面积增长特性和移动特性识别烟雾区域。实验结果表明:这种算法能够检测到不同场景中的烟雾,对远距离、稀薄烟雾也能有效检测,满足变电站火灾检测实时性、准确性要求,能够应用于变电站场景烟雾检测。
- 宋伟王玉平张文杰张家齐郑彦宁吴高林
- 基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法被引量：4
- 2015年
- 针对目前边缘检测方法在低对比度图像、噪声图像中检测效果不理想的问题,本文结合微分算子和模糊边缘检测的优点,提出一种基于邻域加权的多层次模糊边缘检测方法。首先,利用微分算子计算图像梯度特征,依据图像梯度特征对图像进行自适应地分层;然后构造模糊函数,用模糊函数增强不同强度的图像梯度特征,取得了较好的边缘检测结果。仿真实验表明:基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法能较好地检测低对比度图像的边缘,同时能有效抑制椒盐噪声、高斯噪声对图像边缘检测的干扰。
- 张文杰熊庆宇石为人陈舒涵
- 关键词：信息处理技术边缘检测
