导读:本文包含了边缘定位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:边缘,视觉,代表性,船名,极值,特征,线段。
边缘定位论文文献综述
魏欢[1]（2019）在《多彩UI界面分块布局边缘点定位》一文中研究指出为提高多彩UI界面的分块视觉表达能力,提出一种多彩UI界面分块布局边缘点定位算法。构建多彩UI界面成像模型来检测图像边缘轮廓,在分块布局边缘区域内增强区域融合性,引入Harris角点检测和分块特征匹配自适应寻优方法进行界面的块分割和模板匹配,实现边缘点定位。仿真结果表明,该方法的边界定位精度较高,图像增强性能较好。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2019年12期）
匡家喜,柴佳祺[2]（2019）在《基于图像分析的自动化码头集装箱边缘检测与定位问题研究》一文中研究指出集装箱边缘检测与定位是自动化集装箱码头岸边与堆场装卸作业过程中的一个关键决策内容,在环境(气候、照明等)多变的情况下,其检测与定位过程具有不确定性、动态性、复杂性、随机性等特点。面向自动化集装箱码头,探索通过边缘特征提取、聚类分析、霍夫变换等技术对拍摄的图像进行处理,研究在当前环境下有效过滤光点、噪声等其他不利因素的影响,得到集装箱的轮廓和位置信息,便于机械吊具进行对箱和吊箱工作。研究成果能够有效利用现有资源,提高集装箱边缘直线和角点识别的准确度、图像识别的效率和质量,实现科学有序的自动化和智能化作业,提高装卸作业效率和设备利用率,降低能源消耗,从而提升港口生产作业水平及其核心竞争力。(本文来源于《港口装卸》期刊2019年05期）
杨明珠[3]（2019）在《基于边缘计算的自动驾驶高精地图建图与定位方法》一文中研究指出地平线基于边缘计算的众包高精度地图解决方案是基于地平线自研芯片--征程的快速处理及计算能力,在已量产自动驾驶计算平台Matrix上,将强大的视觉感知和建图能力结合在一起,从而在边缘处利用SLAM技术实现高精度地图的创建,并利用众包技术实现地图信息的实时更新。总的来说NavNet就是利用深度学习和同步建图及定位技术结合实现高精建图定位系统。(本文来源于《自动化博览》期刊2019年09期）
方建中,许四祥,杨宇,王洋[4]（2019）在《基于边缘拟合的双目视觉定位与测量方法》一文中研究指出针对双目视觉定位与测量中某些被测物体角点不明显导致检测精度不高的问题,提出一种基于亚像素边缘拟合的双目视觉定位与测量方法。利用双目系统标定的结果对拍摄的图像进行去畸变和立体校正处理;使用Zernike矩方法对预处理的图像进行亚像素边缘检测,对获得的亚像素点进行聚类和拟合,计算拟合曲线的交点;根据对极几何原理来完成左右图像中的交点的立体匹配,利用视差及叁角测距原理获得被测物体的位置信息及其尺寸。实验结果表明,新的方法能较好地解决角点不明显导致双目视觉立体匹配和定位精度问题,并能提高检测效率。(本文来源于《光学技术》期刊2019年04期）
李东勤,徐勇,周万怀[5]（2019）在《自然场景图像中的文本检测及定位算法研究——基于边缘信息与笔画特征》一文中研究指出鉴于自然场景图像中的文本具有较强的边缘信息,而汉字大多包含横竖笔画,提出了基于边缘信息与笔画特征的文本检测及定位方法。通过提取自然场景图像的边缘特征,运用数学形态学方法实现对断裂笔画的有效连接,从而形成候选文本区域;再利用文本的笔画特征,实现文本与背景的分离;最后通过自定义规则,将相邻的候选文本块进行合并,同时去除不符合条件的候选文本块。测试结果显示,该方法的查全率为90.4%,误检率为15.6%。(本文来源于《重庆科技学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
谢英豪[6]（2019）在《基于边缘计算的视频分析及定位应用研究》一文中研究指出视频分析(Video Analytics,VA)就是将视频数据语义化,从中提取所感兴趣的内容。当今,各种新兴的物联网应用,如虚拟现实、增强现实、自动驾驶、认知辅助等,都是以视频分析为基础支撑。摄像机可以看做是机器对人眼的仿生。因此,通过对摄像机采集到的视频数据进行分析,能够再现与人类视觉有关的各种行为,典型的行为便是位置信息感知。伴随计算机视觉和图像处理学科的蓬勃发展,基于视频分析的定位技术展现出了良好的发展前景。随着摄像传感设备的高清化和数量巨增,视频数据量呈井喷式增长。传统云计算需要将视频数据统一上传,进行集中处理。这种方式给核心网带来了巨大的流量压力,已经无法满足视频分析对于实时性、网络服务质量等的需求。边缘计算(Edge Computing,EC)是一种在网络的边缘侧就近为用户提供计算、网络和存储资源的计算架构,可以有效提升时延敏感型业务的用户体验,为视频分析提供了必要的支持。本文利用容器提供的轻量级虚拟化技术,将视频分析任务迁移到网络边缘侧,提出了基于边缘计算的视频分析方案;设计并实现了基于视频分析的定位应用系统。主要工作如下:(1)调研了视频分析与边缘计算的相关研究。通过对视频分析的需求进行研究,将边缘计算技术应用到视频分析,提出了基于边缘计算的视频分析方案。并利用容器技术提供的轻量级虚拟化(Lightweight Virtualization,LV),将视频分析任务灵活地迁移到边缘计算节点。同时,考虑到不同的视频分析任务往往具有部分相同的处理过程,按照功能将视频分析任务进行切分,提出了视频分析模块化处理模型。(2)针对室内定位的“瓶颈”,设计了基于视频分析的定位策略,包括相机标定策略与目标特征点选择策略。对于相机标定,提出了一种基于规则瓷砖的角点提取算法,来简化标定过程。然后,将所提出的基于边缘计算的视频分析方案应用于室内定位,设计了一个定位应用系统。以定位策略为支撑,该系统将相机成像、相机标定、人脸识别等视频分析技术相结合,借助室内场景中所铺设的规则瓷砖提供的辅助信息,不依赖于第叁方测距工具建立图像与真实场景的一一映射关系,从而完成定位。(3)实现基于视频分析的定位应用系统,包括摄像节点标定、流媒体服务配置、视频分析模块构建和Web服务。系统的Web服务集成了视频流管理、视频流观看和定位功能。然后对系统的网络服务质量、扩展迁移性能及定位精度进行了评估。实验表明,所提出的定位方案具有较好的定位精度,同时也证实了将边缘计算与轻量级虚拟化技术应用于视频分析的优越性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-30）
张宗建[7]（2019）在《论非遗传承中边缘群体的定位及代表性传承人制度的完善》一文中研究指出21世纪以来,全国范围内的非遗保护工作如火如荼地展开,众多民间文化遗产进入了政府文化工作视野,各级非遗保护名录制度与代表性传承人制度成为目前国内非遗保护工作的主要体系。这一保护体系的建设为民间文化遗产的发掘与保护提供了新思路并有着突出的成效。但在此基础上,该制度体系外即没有进入该体系的民间文化及文化享有者、文化生产者却处于较为尴尬的处境,甚至与该制度体系形成了消极对立情绪。在此背景下,本文提出非遗保护中"边缘群体"的概念与定位,在对这一群体进行科学分类的基础上,针对群体性传承人认定、传承人类型划分、多类别非遗保护条例建设等问题讨论代表性传承人制度的补充与完善。(本文来源于《重庆文理学院学报(社会科学版)》期刊2019年02期）
李学顺,魏宗寿[8]（2019）在《基于彩色边缘检测和Edge Boxes的车牌定位方法》一文中研究指出随着智能交通的发展,汽车车牌的自动定位及识别也随之变得至关重要。传统的定位技术大多数是在灰色边缘检测的基础上进行检测后的图像处理,而此类方法的后续工作量较大,定位准确率及耗时相比较于深度学习方法也是不及。所以该文提出一种彩色边缘检测,在HSI模型空间分割出蓝色区域,然后和灰色边缘进行与运算,得到蓝白边缘图,与灰色边缘检测相比,检测之后的干扰比灰度边缘检测明显减少,更易于图像后续的处理。在后续处理中该文应用改进的Edge Boxes算法进行对车牌大概位置的确定,然后根据边框评分消除干扰框,得到车牌的精确位置,达到精确定位的目的。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年07期）
李浩谊,马春庭,唐秀媛[9]（2019）在《多方向Scharr的齿轮边缘检测与中心定位》一文中研究指出针对齿轮精度检测设备结构较复杂、使用和维护较麻烦等问题,提出基于多方向Scharr的齿轮边缘检测与中心定位方法。通过高斯滤波减小噪声的影响,采用分别代表0°、22. 5°、45°、67. 5°、90°、112. 5°、135°、157. 5°共8个方向的5×5算子模板进行边缘检测,结合Otsu方法得到边缘二值化图像,并结合最小包围矩形法、最小包围圆形法和重心法求出齿轮中心坐标。实验结果表明,该算法能够准确快速地提取齿轮边缘和中心信息,在一定程度上减少了噪声的影响。(本文来源于《工具技术》期刊2019年02期）
钱江,张桂荣,姚江,季建中,何平[10]（2019）在《最稳定极值区域与边缘增强的船名定位方法》一文中研究指出船名自动定位技术是船名身份自动识别的第一步,对推动船舶自动化管理有着重要意义。提出一种结合最稳定极值区域和边缘增强的船名定位方法。该方法在MSER(Maximally Stable Extremal Regions)区域检测Canny边缘,通过先验知识分析连通域最终实现定位船名。实验表明,该方法能适应昼间、夜间、强光和弱光多种光照环境,昼间数字定位准确率高达90.9%,昼间船名定位准确率达78.5%。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年02期）
边缘定位论文开题报告
（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：
集装箱边缘检测与定位是自动化集装箱码头岸边与堆场装卸作业过程中的一个关键决策内容,在环境(气候、照明等)多变的情况下,其检测与定位过程具有不确定性、动态性、复杂性、随机性等特点。面向自动化集装箱码头,探索通过边缘特征提取、聚类分析、霍夫变换等技术对拍摄的图像进行处理,研究在当前环境下有效过滤光点、噪声等其他不利因素的影响,得到集装箱的轮廓和位置信息,便于机械吊具进行对箱和吊箱工作。研究成果能够有效利用现有资源,提高集装箱边缘直线和角点识别的准确度、图像识别的效率和质量,实现科学有序的自动化和智能化作业,提高装卸作业效率和设备利用率,降低能源消耗,从而提升港口生产作业水平及其核心竞争力。
（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。
边缘定位论文参考文献
[1].魏欢.多彩UI界面分块布局边缘点定位[J].新乡学院学报.2019
[2].匡家喜,柴佳祺.基于图像分析的自动化码头集装箱边缘检测与定位问题研究[J].港口装卸.2019
[3].杨明珠.基于边缘计算的自动驾驶高精地图建图与定位方法[J].自动化博览.2019
[4].方建中,许四祥,杨宇,王洋.基于边缘拟合的双目视觉定位与测量方法[J].光学技术.2019
[5].李东勤,徐勇,周万怀.自然场景图像中的文本检测及定位算法研究——基于边缘信息与笔画特征[J].重庆科技学院学报(自然科学版).2019
[6].谢英豪.基于边缘计算的视频分析及定位应用研究[D].北京邮电大学.2019
[7].张宗建.论非遗传承中边缘群体的定位及代表性传承人制度的完善[J].重庆文理学院学报(社会科学版).2019
[8].李学顺,魏宗寿.基于彩色边缘检测和EdgeBoxes的车牌定位方法[J].电脑知识与技术.2019
[9].李浩谊,马春庭,唐秀媛.多方向Scharr的齿轮边缘检测与中心定位[J].工具技术.2019
[10].钱江,张桂荣,姚江,季建中,何平.最稳定极值区域与边缘增强的船名定位方法[J].计算机应用与软件.2019
论文知识图
