李大威
- 作品数：8 被引量：21H指数：4
- 供职机构：同济大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划美国国家科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法
- 本发明涉及一种基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法，包括：步骤S1：采用棋盘标定法标定双目摄像机，双目摄像机采集温室作物左右图像；步骤S2：ARM嵌入式平台立体校正步骤S1的温室作物左右图像后采用改进的自适应权重...
- 徐立鸿李大威张鹏林超峰刘志超王晓辉罗之韵
- 文献传递
- 一种迭代的核密度估计视觉目标检测算法被引量：4
- 2013年
- 利用srgb颜色空间性质,提出了一种基于Epanechnikov核函数的非参数核密度估计进行视觉目标检测,基于贝叶斯理论的迭代决策方法进一步消除噪声并增强了二值检测结果。在迭代过程中,模拟退火加快了收敛速度。仿真证明,算法能够抵抗光照变化和阴影等带来的不良影响,得到优异的目标检测结果;与几种经典方法相比,在大大降低误检率的同时提高了目标正确检出率,具有良好的实用价值。
- 李大威徐立鸿吴阳徐媛
- 关键词：核密度估计马尔科夫随机场模拟退火
- 一种温室作物的嵌入式双目立体视觉系统
- 本实用新型涉及一种温室作物的嵌入式双目立体视觉系统，包括用于采集温室作物图像的双目摄像头装置、ARM视差图处理器、SD存储卡、内存、电源电路、用于显示作物视差图的LCD显示器和用于获取温室作物三维点云图像的上位机，所述双...
- 徐立鸿李大威刘志超张鹏王晓辉罗之韵
- 文献传递
- 光照不均匀图像的一种环带最优阈值分割方法
- 2010年
- 在水下探测、管道探测、工业内窥镜等视频监控系统中,由于主动补光,存在视频图像中央区域偏亮、四周偏暗的问题,无法直接进行图像分割。文章基于局部阈值化方法的思想,结合上述监控系统视频图像的特点,提出了环带划分的最优阈值分割方法。该方法的关键是根据图像亮区重心确定环带中心和根据目标尺寸确定环带宽度,进而把图像划分为若干子图像,然后对子图像运用局部阈值化方法寻找最佳阈值,实现图像分割。文中对水下鱼饵图像和字符探测图像分别运用全局阈值化方法、局部平均值阈值化方法及本文阈值化方法进行了仿真试验,实验表明本文方法对具有上述特点的图像的分割效果优于其他方法。
- 高明学徐立鸿李大威张新颖
- 关键词：光照不均匀阈值化图像分割
- 基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法
- 本发明涉及一种基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法，包括：步骤S1：采用棋盘标定法标定双目摄像机，双目摄像机采集温室作物左右图像；步骤S2：ARM嵌入式平台立体校正步骤S1的温室作物左右图像后采用改进的自适应权重...
- 徐立鸿李大威张鹏林超峰刘志超王晓辉罗之韵
- 基于Kinect的温室番茄盆栽茎干检测与分割被引量：7
- 2014年
- 立体视觉系统能够得到图像的深度信息,可以很好地将植物前景与温室的背景分开。茎干是植物的骨架,也是识别植株的重要特征。通过采用基于Kinect的立体视觉系统对温室盆栽植物的茎干进行检测和分割。通过细化算法、Hough变换、基于直方图的统计方法及Otsu算法在深度图像上进行植物茎干检测,从而分割植物的茎干。最后基于OpenGL图形平台,实现了番茄植株个体的形态可视化,从而为番茄植株生长的可视化奠定了技术基础。
- 付代昌徐立鸿李大威辛龙娇
- 关键词：KINECTOTSU算法
- 基于参数L-系统的温室番茄植株的三维重建被引量：7
- 2014年
- 研究利用参数L-系统对温室番茄植株的生长过程进行快速高效的三维可视化仿真的方法。首先根据番茄植株的生长特点从图像中提取植株骨架,分析其拓扑结构,总结出番茄植株生长的参数L-系统公式集,然后利用图像与计算机图形学相结合的方法,对公式集进行图形符号解释,模拟再现番茄植株的生长过程。为了保证真实性,重建的虚拟番茄植株的茎干骨架利用来自Kinect数字化结果的真实番茄植株的茎干样本进行绘制;叶片采用了基于图像与图形相结合的方法重建,花和果实用纯图形学方法进行模拟。在VC++平台上,结合OpenGL图形库实现了可视化仿真过程。研究中所提出的方法能够较好地模拟温室番茄植株动态生长的过程,同时具备快速性与真实性。
- 辛龙娇徐立鸿李大威付代昌
- 关键词：可视化温室番茄植株三维重建
- 一种改进的基于光流法的运动目标跟踪算法被引量：4
- 2011年
- 运动目标跟踪需要从背景中准确地检测出感兴趣目标并实现有效率的跟踪。文章结合Codebook模型和光流法提出了一个新的目标跟踪方法,首先用Codebook模型检测得到感兴趣目标,然后提取感兴趣目标内部的特征点并用光流法进行跟踪,跟踪过程中实时更新用以跟踪的目标内部的特征点。当目标发生遮挡时,采用Kalman滤波器预测目标的位置,遮挡结束后根据Kalman滤波器预测的位置和Codebook检测结果重新初始化感兴趣目标内部的特征点。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的准确率,能够满足实时跟踪的要求。
- 吴阳徐立鸿李大威徐媛
- 关键词：感兴趣目标特征点光流法KALMAN滤波
