基于图像识别的车框定位技术.pdf

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1、·信息技术·唐萍，等·基于图像识别的车框定位技术基于图像识别的车框定位技术唐萍，李春燕朱志鹏(智达电力自动控制有限公司，I~lJII成都610062)摘要：在一般图像处理步骤的基础上，屏弃了轮廓成形的常规路线，对锐化处理步骤进行了特殊处理得到了车框货物的顶层图像。提出了一种基于邻域像素统计的边界点查找算法，对货物顶层图像中心的提取行之有效。此项技术为实现运输车辆自动定位的功能解决了关键问题。关键词：图像识别；车框定位；梯度锐化；邻域查找中图分类号：TP391．41文献标志码：B文章编号：1671-5276(2013)02-0137-04FixedPositionTechnologyof

2、TruckFrameBasedonImageRecognitionTANGPing，LIChun—yanZHUZhi—peng(ZhiDaPowerAutomationCo．，LTD．，Chengdu610062，China)Abstract：Thispaperabandonsprofilefigurationmethodbasedonnormalprocessesfortheimagerecognitionandthetoplayerproductsimageisextractedafterusingspecialimagepeakingmethod．Inaddition，anari

3、thmeticforfindingvergepointsbasedontheneighborhoodsisputforward，whichisprovedfeasibleinpractice．Thistechnologyresolvesthekeyproblemintheautomatictruckframefixedposition．keywords：imagerecognition；truckframefixedposition；gradspeak；neighbo~oodsfindisearching0引言1车框识别与自动定位的原理图像识别技术已经广泛应用于各种领域，它与其他技假如

4、检测站上方的摄像头是固定的，焦距固定，而摄术领域进行相互渗透，使得该领域的研究具有综合性，至像头捕捉的图片是固定像素大小(160o×1200)的位图图今还没有形成统一有效、广泛应用于所有图像识别的理像，那么它拍摄的范围也是固定的。整张图片可以看成固论⋯。因此，各种思维方式都可以融入其中进行探索式定大小的像素坐标空间。如图2所示，如果能识别出代表研究，虽然不能做到“放之四海皆准”，却也能在某些方面最顶层货物矩形框的中心点M(MX，MY)，那么可以计算某些领域绽放光彩。出P(1600，0)点处的塔架设备旋转角度0=tg假如需要检测运输车辆的货物装载情况，如图1所1600-MX—．移动距离为

5、PM=K×a／—(1600-M—X)2+My2(K，示，需要一套智能设备自动定位到停放车辆的正上方。这』就可以运用图像识别技术识别出车框的具体位置，为智能表示单位像素与实际距离的比例)，这些参数为自动定位系统提供定位依据。提供了定位依据。尸图2图像识别的目标图1待测车辆原始图像作者简介：唐萍(1986一)，女，I~)ll雅安人，工程师，本科，主要从事电力自动化控制方面的工作和研究。MachineBuilding曾Automation，Jun2013，41(2)：137-140·137··信息技术·唐萍，等·基于图像识别的车框定位技术doublek=(MaxRGB-MinRGB)10／2

6、55：doubleb=255$MinRGB$1．0／255：2车框识别技术的实现／／灰度强化变换Y=kx+bBYTEtempData；图像识别技术一般都是基于位图进行处理的，这里所tempData=(BYTE{)(in—pData+i}Cols+j)说的位图是指具有设备无关位图(device—independentbit—／／取得像素数据找对应的调色盘值map，DIB)结构的WINDOWS标准格式位图』。BYTEIndex=tempData；在装载位图后，图像识别一般按照格式修正、预处理、Index=(BYTE)(kIndex+b)；／／映射到新的灰度区间轮廓定位和识别输出的步骤进行。

7、图像识别的宏观流程if(Index>255)Index=255；／／限定最大值虽然比较一致，但由于具体的识别对象不同，应用的识别if(Index<0)Index=0；／／限定最小值方法也不尽相同。tempData=Index；／／写入新灰度值2．1生成灰度图2．3图像平滑处理从摄像头捕捉的视频图像生成的位图通常是24位真彩色位图，真彩色位图没有调色板，1个像素占3个字节，处理起来非常不方便，而8位灰度图1个像素占1个字节，数据量小，单字节处理非