[發明專利]一種基于字符分割級聯二分類器的自適應汽車儀表檢測方法有效
| 申請號: | 201710891277.1 | 申請日: | 2017-09-27 |
| 公開(公告)號: | CN107590498B | 公開(公告)日: | 2020-09-01 |
| 發明(設計)人: | 高會軍;伊明;于金泳;郭豐鈺;王大釗;劉金澤 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號: | G06K9/32 | 分類號: | G06K9/32;G06K9/34;G06K9/38;G06K9/62 |
| 代理公司: | 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213 | 代理人: | 岳昕 |
| 地址: | 150001 黑龍*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 字符 分割 級聯 分類 自適應 汽車 儀表 檢測 方法 | ||
1.一種基于字符分割級聯二分類器的自適應汽車儀表檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一:當待測儀表輸入信號值為i時,采集整個汽車表盤的彩色圖像作為原始圖像,對原始圖像中的ROI圖像進行預處理獲得二值圖像,采用基于輪廓分析的方法提取二值圖像中指針連通域的指針圖像,對指針圖像進行細化操作并擬合,獲得當前指針響應值對應的擬合直線,并根據擬合直線的角度獲得指針角度
步驟二:使i=i+Q,判斷i是否小于等于待測儀表最大刻度值,是則存儲當前指針響應值對應的擬合直線并返回步驟一,否則執行步驟三,其中,i的初始值為0,Q表示待測儀表相鄰主刻度的示數差值;
步驟三:利用字符分割級聯二分類器對ROI圖像進行多尺度檢測,獲得待測表盤上的數字字符區域,所述字符分割級聯二分類器由HOG/SVM字符分割二分類器、字符濾波器和CNN數字分類器級聯構成;
步驟四:將指針旋轉中心與每個數字字符區域中心相連并做延長線,延長線長度為定長λ,以每條延長線的末端點為每個數字字符區域所對應刻度點區域的搜索中心;在以每個搜索中心為圓心、搜索半徑為R的圓形區域內搜索每個數字字符區域對應的主刻度點,獲得每個數字字符區域對應的主刻度點;
步驟五:將指針角度作為自變量,指針響應值作為因變量,將主刻度點的角度和其對應的示數作為插值點,利用牛頓插值多項式建立待測儀表的牛頓插值線性描述關系,將指針角度代入該牛頓插值線性描述關系中,獲得步驟二存儲的每條擬合直線對應的指針響應值,所述主刻度點的角度為:主刻度點連線與坐標系的橫坐標軸正方向所形成的夾角,所述主刻度點連線為主刻度點在以指針旋轉中心為坐標原點的坐標系中的位置坐標與坐標原點的連線;
步驟六:分別計算待測儀表每個輸入信號值和指針響應值之間的誤差,判斷該誤差大小是否小于誤差標準閾值,是則待測儀表合格,否則待測儀表不合格。
2.根據權利要求1所述的一種基于字符分割級聯二分類器的自適應汽車儀表檢測方法,其特征在于,步驟一中指針連通域圖像的獲得方法為:
對二值圖像中二值化標記后面積最大的連通域進行指針粗提取,獲得指針粗提取圖像,
提取指針粗提取圖像的輪廓,獲得輪廓圖像,
采用概率霍夫變換算法對輪廓圖像擬合,獲得具有輪廓擬合直線的輪廓圖像,
在具有輪廓擬合直線的輪廓圖像中尋找面積最大的內輪廓,提取該內輪廓所對應的連通域圖像作為指針連通域圖像。
3.根據權利要求1所述的一種基于字符分割級聯二分類器的自適應汽車儀表檢測方法,其特征在于,步驟三中,
HOG/SVM字符分割二分類器用于對ROI圖像進行多尺度檢測,獲得多個數字字符候選區域,
字符濾波器用于將每個數字字符候選區域中的元素分割,濾除非字符元素,獲得每個數字字符候選區域的字符元素,
CNN數字分類器用于對每個數字字符候選區域的字符元素進行識別,獲得每個數字字符候選區域的視數,
利用每個數字字符候選區域的視數對數字字符候選區域進行篩選,獲得多個數字字符區域。
4.根據權利要求3所述的一種基于字符分割級聯二分類器的自適應汽車儀表檢測方法,其特征在于,HOG/SVM字符分割二分類器的獲得方法為:
制作包括有正樣本集和負樣本集的訓練樣本集合,所述正樣本集為不同類型儀表盤圖像中數字字符區域,負樣本集包括不同類型儀表盤圖像中的指針圖像元素、指示燈圖像元素和刻度點圖像元素;
將訓練樣本集合中所有樣本圖像的尺寸進行歸一化處理,獲得具有相同尺寸樣本的訓練樣本集合;
對每個相同尺寸的訓練樣本提取HOG特征,生成特征向量矩陣,并將正樣本標記為1,負樣本標記為0,獲得所有樣本標簽;
將特征向量矩陣以及樣本標簽都輸入到線性SVM中進行訓練,獲得HOG/SVM字符分割二分類器。
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