导读:本文包含了计算机视觉系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,计算机,测量,色差,系统,答题卡,视野。
计算机视觉系统论文文献综述
姚天魁[1]（2019）在《基于计算机视觉的竞赛视频辅助分析系统研究》一文中研究指出针对篮球竞赛中可能存在误判或者出现判决争议等问题,文中研究和开发了一套基于计算机视觉的竞赛视频辅助分析系统。该辅助系统建立在开源计算机视觉库OpenCV的基础上,通过Kalman滤波器优化的Camshift算法实现对输入图像视频序列中选定目标的检测与跟踪。试验结果说明,该辅助分析系统能够在目标准确选定的情况下,对目标进行实时地跟踪。同时由于Kalman滤波器的加入,使得目标存在遮挡的条件下系统也会在目标出现时再次准确跟踪。该系统的设计实现能够使人们借助计算机大幅地提高对竞赛裁决的能力,防止不必要的争议。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年18期）
李易健,张浩楠,黄金龙[2]（2019）在《基于计算机视觉的零件缺陷检测系统》一文中研究指出本文介绍了计算机视觉和机器学习的概念和国内外发展现状,并且详细介绍了对于本次零件缺陷检测相对应的算法,和具体的处理流程,交代了算法的优越性以及使用原因。同时对于模型的局限性进行了总结并提出了解决方案。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年15期）
王冠,易航,张恒,廖友萍[3]（2019）在《基于计算机视觉的发动机极性测试系统》一文中研究指出由于火箭发动机极性测试依赖人工同时判断记录多个喷管的摆动方向,属于"耳听手摸"测试项目,对于摆幅小、摆动速度快的工况,人眼也难以辨识跟踪,测试有效性存在差距。从系统架构设计与应用实践的角度对测试系统进行阐述,通过加装工业摄像头并设计一套基于计算机视觉方法的测量系统,可以有效判断出各喷管摆动轨迹与极性,提高测试效率和测试覆盖性,使测试过程可追溯,保证测量的可靠性,减少人工参与环节,从而离型号测试的无人值守目标更近了一步。本系统目前已在型号中成功搭载,为人工智能技术在型号中的应用奠定了基础。(本文来源于《导弹与航天运载技术》期刊2019年04期）
刘丹[4]（2019）在《基于计算机视觉的防护眼镜视野测量系统及方法研究》一文中研究指出防护眼镜作为保护人眼安全的必要装备,其视野的合格判定及测量对于佩戴者非常重要。目前,国内外对防护眼镜视野测量的研究较少,且实际检测中沿用的是人工测量系统及方法,其测量过程繁琐、手动参与程度过高,进而导致测量结果的重复性差且准确度低。随着计量工作的发展,对测量系统的检测精度及要求越来越高,研究智能化的防护眼镜视野测量系统及方法尤为重要。针对目前防护眼镜视野测量系统的单一性和低效性,本文提出一种基于计算机视觉的防护眼镜视野测量系统,该测量系统主要由标准头模、光纤光源、导光屏、工业相机、计算机等部分组成,以人眼视野投影图、眼镜轮廓投影图为分析对象,实现对防护眼镜视野的非接触式、准确化的全面测量。系统针对不同的检测需求,可实现两种检测方案:合格眼镜与不合格眼镜的快速筛选、以及视野性能(视野和视野合格率)的测量。利用标准头模和光纤光源模拟人眼直视前方时的眼护具理想视野区域,通过比较佩戴待测眼镜前后的视野投影区域的变化,可快速判定眼镜的视野是否合格。以待测眼镜投影图为分析对象,设计了图像差分、目标提取、缺陷修补、干扰消除这四个部分的图像处理算法,将眼镜镜框与投影背景、镜片完整的分离开,提高了图像测量对环境的适应性及准确性;分析瞳孔与眼镜的张角关系,从图像处理得到的眼镜框轮廓图中定位眼镜上对应的瞳孔位置并进行镜框内边缘信息的提取、保存,完成对防护眼镜水平、垂直方向上相关视野的计算;分析人直视前方时双眼的视觉特征,对眼镜轮廓信息进行空间转换构建人眼视野,完成对待测防护眼镜相关视野合格率的计算。实验结果表明:与传统检测方法相比,本文方法具有检测速度快、智能化等特点,对一幅眼镜视野的合格检测仅需10s;并对测量系统进行了误差分析,最终得到视野测量扩展不确定度U=0.8°(k=2),视野合格率重复性测量结果标准差小于0.3%,能满足防护眼镜视野测量的实际需要。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
胡姗姗,迟克浩,陈梦雯,殷煜翔,吴彦达[5]（2019）在《基于计算机视觉的动态沙盘演示系统》一文中研究指出针对传统沙盘存在制作过程繁琐、演示内容单一等方面的缺点,利用Kinect的即时动态捕捉、影像识别等功能,设计了一套基于计算机视觉的动态沙盘演示系统,通过人机交互技术创新性地将传统静态地形图展示的沙盘打造成可实时动态变化的智能展示沙盘。系统在充分利用电脑软件图像处理功能的基础上,利用通过叁角测量原理采集的深度图像,建立可视化程度高的彩色等高线叁维地形图,并通过投影仪将其投影在沙盘表面,更为直观地把地形地势、河流湖泊、降水等地理特征表示出来,可以实现地形动态变化的即时捕捉和实时展示,在国土资源分析、地理教学等领域有广阔的应用前景。(本文来源于《大学物理实验》期刊2019年03期）
黄文锋,于海玉,薛均晓,潘俊,郭毅博[6]（2019）在《基于计算机视觉的飞机燃油非接触式测量系统》一文中研究指出为了实现飞机在任意飞行姿态下燃油量的测量,提出了一种新型的飞机燃油测量系统。首先采用基于计算机视觉的非接触性液位感测技术,测得油箱中油位高度。然后采用CAD技术对油箱建模,实现了飞行姿态误差的修正。实现在油箱外对当前液面进行实时观测和叁维重建,无需对油箱内燃油通电,避免了传统测量方式的电磁干扰、电路磨损问题,提升了燃油系统的安全性和可靠性。实时精确地测量剩余燃油量,对飞机的加输油控制、系统状态监控、故障诊断隔离等功能具有重要意义。该油量测量方式与传统方式相比具有数字化、智能化程度高、抗干扰能力强、可靠性高等优点。(本文来源于《图学学报》期刊2019年03期）
张菲菲,种兰祥[7]（2019）在《基于计算机视觉的答题卡识别系统设计与实现》一文中研究指出考试阅卷是一项繁重的重复性劳动。为了减轻教师的阅卷负担,本文采用计算机视觉技术,设计开发了单机版和B/S架构的客观考试题的答题卡识别系统。教师只需要使用普通USB摄像头对具有标准答案的答题卡进行标定,然后依次拍照待阅试卷,系统即可记录、输出成绩并做出简要分析。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2019年11期）
张菲菲[8]（2019）在《基于计算机视觉的答题卡识别系统的设计与实现》一文中研究指出目前,考试阅卷使用光标阅读机进行阅卷。而教师个人及普通学校则难以承担光标阅读机高昂的购买与维护费用。如何保证计算机视觉相关技术在教育教学领域被充分应用,使教师个人、普通学校以及偏远山区的学校也能享受到教育信息化发展的红利,是急需解决的问题。答题卡识别作为计算机视觉研究的内容之一,是图像处理和人工智能领域研究的一个重要方向。将其运用到教育教学领域,则能有效解决这一问题,将老师从繁复的阅卷劳动中解放出来,推动教育教学质量上台阶。本文对目前的答题卡识别技术进行了研究,分析了其现实需求,在此基础上,设计实现了基于计算机视觉的答题卡识别系统。本文通过普通USB摄像头实现答题卡图像采集,采用计算机视觉技术进行图像预处理和答卷识别。为此,设计制作了答题卡模板、搭建了答题卡图像采集的环境;采用图像灰度化、图像二值化等方法实现对答题卡图像的预处理;采用仿射变换、模板匹配、投影法、差分遍历向量法等方法实现对答题卡信息的识别。本系统的功能结构包括图像处理部分、答卷识别部分、用户信息部分和数据管理部分,并且详细设计各个部分的功能和数据库的表结构。最终,本文实现了一款基于普通摄像头、价格便宜、方便使用、对纸张和印刷无特别要求、更适合教师个人、偏远地区和普通学校使用的答题卡识别系统。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
辛华健,韦胜超[9]（2019）在《基于计算机视觉的芒果分级系统研究》一文中研究指出设计采用USB摄像头和STC89C52单片机采集芒果图像,通过分析芒果的大小和质量对其进行判别,另外还通过压力传感器采集芒果的重量数据,对图像和数据进行处理,对不同大小的芒果进行大量实验,确定芒果的对地面积及重量,完成芒果的检测与分级。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年06期）
黄嘉俊,柯薇,王静,邓中民[10]（2019）在《基于计算机视觉的牛仔服装色差检测评级系统》一文中研究指出针对现在牛仔服装色差检测中依靠人眼进行评价存在的主观差异,提出一种基于计算机视觉的牛仔服装色差检测评级系统。首先通过相机采集标准光源下的牛仔洗水样布与标准样布的图像,然后采用计算机图形学原理、图像处理、颜色空间转换等技术,最终使用MatLab和VC++混合编程技术建立了牛仔服装色差检测评级系统。为使评级数据更为精确,提出差异度-色差值百分比的概念,通过曲线拟合不同差异度下的色差值得到差异度-色差值方程,并作为牛仔服装色差检测系统的评级指标。结果表明,基于计算机视觉的牛仔服装色差检测评级系统与专家测评结果具有较高的一致性,而且色差检测评级系统得到的数据值更为客观和准确。(本文来源于《纺织学报》期刊2019年05期）
计算机视觉系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文介绍了计算机视觉和机器学习的概念和国内外发展现状,并且详细介绍了对于本次零件缺陷检测相对应的算法,和具体的处理流程,交代了算法的优越性以及使用原因。同时对于模型的局限性进行了总结并提出了解决方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
计算机视觉系统论文参考文献
[1].姚天魁.基于计算机视觉的竞赛视频辅助分析系统研究[J].电子设计工程.2019
[2].李易健,张浩楠,黄金龙.基于计算机视觉的零件缺陷检测系统[J].电子技术与软件工程.2019
[3].王冠,易航,张恒,廖友萍.基于计算机视觉的发动机极性测试系统[J].导弹与航天运载技术.2019
[4].刘丹.基于计算机视觉的防护眼镜视野测量系统及方法研究[D].西安理工大学.2019
[5].胡姗姗,迟克浩,陈梦雯,殷煜翔,吴彦达.基于计算机视觉的动态沙盘演示系统[J].大学物理实验.2019
[6].黄文锋,于海玉,薛均晓,潘俊,郭毅博.基于计算机视觉的飞机燃油非接触式测量系统[J].图学学报.2019
[7].张菲菲,种兰祥.基于计算机视觉的答题卡识别系统设计与实现[J].中国教育信息化.2019
[8].张菲菲.基于计算机视觉的答题卡识别系统的设计与实现[D].西北大学.2019
[9].辛华健,韦胜超.基于计算机视觉的芒果分级系统研究[J].计算机产品与流通.2019
[10].黄嘉俊,柯薇,王静,邓中民.基于计算机视觉的牛仔服装色差检测评级系统[J].纺织学报.2019
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