水位图像识别系统的研究开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

目的:1、 计算机技术及信息技术发展迅速,工业生产信息化网络化、图像识别技术应用广泛2、 水资源、水安全受到社会关注。

国内许多水位监测站仍采用人工方法,存在测量者人身安全问题,而且水位测量数据不够精确,检测实时性不强。

意义:1、 计算机技术有广阔的覆盖范围和漫游性、安全性和稳定的数据传输等,能够快速的实现远程通信,为现代水利提供良好的发展契机。

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2. 国内外研究现状分析

国外:国际上主要使用的是自记式水位计,就其感应水位的方式而言可以分为三种(1)气介或液介超声波水位计、(2)浮子式水位计、(3)压力式水位计。

这三种水位计工作方式复杂,精度易受环境条件的影响很大,且都不具有远程监控的能力,不能满足现代水位监测的性能要求。

国内:玉磊,蒋理兴等人于2009年发表的《基于字符特征的数字字符识别算法》阐述了基于图像的水位自动检测,通过直线跟踪技术识别出图像中的刻度线,以此获取水位。

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3. 研究的基本内容与计划

研究了一种HSV颜色识别和形态学相结合的水尺定位算法,此算法根据色调和饱和度的不变性将对原始水尺图像进行HSV颜色分量的过滤,然后通过形态学的处理,定位出水尺;对于实际场景中,摄像机的偏移或者拍摄角度的不同造成图像中水尺出现倾斜的情况,本文采取基于最小外接矩形面积的水尺倾斜校正方法[2],此方法速度快、效率高;根据字符E峰谷峰的特征,运用水平投影的算法,切割出每一个水尺字符;针对自然场景下,水尺字符会受到光线、环境污染等因素造成字符缺损导致字符识别成功率不高的情况,选取了模板匹配字符识别算法。

便于下一步准确的计算出水尺水位值。

个人计划:1.2月25日-3月11日根据毕业设计任务收集相关的材料,分析总结,对设计任务进行分析与论证,准备开题。

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4. 研究创新点

1、采用了HSV颜色识别和形态学相结合的方法对水尺进行定位。

此定位算法准确性高、速度快。

2、对传统的5种水尺倾斜校正方法对比,以及自己所采用的最小外接矩形面积的水尺倾斜校正方法的深刻研究学习,保证水尺旋转校正的精确性。

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