【摘 要】
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根据示温漆(TIP)图像特征及相关实验结果,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的示温漆图像分割算法。该算法以FCM聚类算法为核心,应用双边滤波器平滑图像,提高图像分割质量。通过颜色空间转换,提高图像聚类的迭代效率。实验表明:该算法增强了示温漆温度判读需要的特征信息,可以提取人眼无法识别的等温线,同时消除了等温线崎岖等现象,测温误差为±10℃。算法应用效果良好,满足工程要求,已用于示温漆自动判读
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根据示温漆(TIP)图像特征及相关实验结果,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的示温漆图像分割算法。该算法以FCM聚类算法为核心,应用双边滤波器平滑图像,提高图像分割质量。通过颜色空间转换,提高图像聚类的迭代效率。实验表明:该算法增强了示温漆温度判读需要的特征信息,可以提取人眼无法识别的等温线,同时消除了等温线崎岖等现象,测温误差为±10℃。算法应用效果良好,满足工程要求,已用于示温漆自动判读软件开发。
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提出了基于人体多源感知的智能监控系统设计方法。首先,采用32位ARM处理器搭建嵌入式智能监控平台。然后,提取图像HSV通道颜色、边缘及梯度方向直方图特征,构建多级特征金字塔,引入Adaboost分类器识别人体候选区域,融合人体红外检测的电压输出值,实现了人体目标检测。最后,开发了交互式的系统监控软件,完成了智能实时监控与报警信息发送。提出的人体多源感知方法在室内检测效果较好,误差率仅为1.48%,
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