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基于客观评价系数的迭代图像融合方法
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:仪 器 仪 表 学 报
  • 时间:0
  • 页码:2028-2035
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河海大学计算机与信息学院,南京210098
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60872096);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2009B31914).
  • 相关项目:基于超视锐度机理的图像超分辨率重构
中文摘要:

内河水路交通流参数获取是当前发展内河水路交通智能的关键问题之一。提出一种基于视觉测量的水路交通流参数获取方法,采用视觉传感器获取航道全景图像,提取感兴趣对象(船舶),建立视觉测量模型,获取多视角下船舶几何特征参数,建立CCD视觉传感器获取图像信息和基于知识库的广义传感器信息融合模型,计算和决策水路交通参数,如船舶吨位、船舶类型、船舶速度、航道占有率、通航密度、船舶安全状态评估等重要水路交通基础参数,为航运交通管理部门进行水路交通管理、规划和决策提供依据。实验结果表明,系统可实现对水路交通流参数的可靠获取,满足工程应用要求。

英文摘要:

Acquiring traffic flow parameters of inland waterway is one key issue in developing intelligent inland waterway transport system. The paper proposes a method of vision measurement to acquire waterway traffic flow parameters. It uses vision sensors to capture panoramic view image of channel, extracts interested objects ( ships ) , and establishes visual perception measurement model for acquiring geometric parameters of the ship under multi-view. A model which used CCD vision sensors to capture image information and broad knowledge-based sensors to fuse information is constructed and is used to compute water transport parameters, including the tonnage of ships, ship types, ship speed, occupancy rate of waterway, traffic density, the security state of ships, and other basic parameters of important waterway transport infrastructure, which serves as basis for traffic management, planning, and decision-making for waterway transport management sector. The results show that the system can obtain the traffic flow parameters of water access reliably, which meets the engineering requirements.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481