摘要
本申请涉及隧道异物检测技术领域,具体涉及一种智慧隧道内部的异物视觉检测方法、系统及介质,该方法包括:基于每个轮廓上所有像素点的纹理特征系数的复杂程度和平均分布情况,确定各帧隧道灰度图中每个轮廓的纹理差异系数;基于不同帧隧道灰度图之间同一目标的轮廓内所有超像素块的直方图的相关性,以及不同帧隧道灰度图之间同一目标的轮廓的纹理差异系数的离散程度,确定各帧隧道灰度图中每个轮廓的光影变化系数,并结合神经网络模型对隧道内部的异物进行检测。本申请通过分析轮廓内外两侧的纹理差异,以及不同帧之间同一目标区域的纹理受光线的影响程度,提高了对隧道内部异物检测的精度。
技术关键词
隧道
视觉检测方法
像素点
轮廓
灰度直方图
纹理特征
神经网络模型
邻域
异物检测技术
曲线
皮尔逊相关系数
视觉检测系统
像素块
表达式
数据采集模块
处理器
分析模块
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捕获机构
网络分析
智能分析模型
高度传感器
监视系统