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文檔簡介
1、餐盤自動識別是智能化食堂建設的關鍵內容。與基于RFID的餐盤自動識別技術相比,基于圖像處理的餐盤自動識別技術具有成本低、信息量大、安裝簡便、維護方便等優(yōu)點,是目前研究的熱點。由于實際場景中存在光照變化使得餐盤顏色產生偏差以及相互遮擋的餐盤邊緣連接,導致餐盤目標難以準確提取,極大地影響了餐盤自動識別的準確性。而現有的基于圖像處理的餐盤自動識別方法僅適用于理想場景,尚不能滿足實際場景的應用需求。因此,研究遮擋和光照干擾下的餐盤自動識別具有重
2、要的實際應用意義。
本文對基于圖像處理的餐盤自動識別方法進行了深入研究,在分析了遮擋和光照干擾下的餐盤形狀和顏色識別問題及難點后,重點研究了餐盤遮擋下餐盤目標的分離提取、缺失邊緣信息的復原方法以及光照干擾下偏差顏色的修正方法。最終形成了一套遮擋和光照干擾下餐盤自動識別的方法。本文的主要研究內容包括:
?、僭谡趽醪捅P形狀識別方面,首先針對餐盤目標不確定問題,提出不同弧段迭代的最小二乘法擬合獲取擬合中心,利用改進的多重聚類
3、算法對擬合中心進行定位確定餐盤目標。然后針對邊緣信息缺失問題,提出基于中心對稱性質的DLS擬合對缺失的邊緣信息進行復原。最后,提取餐盤目標完整的幾何特征進行形狀判別。實驗結果表明,該方法有效地提高了遮擋餐盤目標形狀識別的準確率,同時為準確提取餐盤目標邊緣顏色奠定基礎。
?、谠诠庹崭蓴_下的餐盤顏色識別方面,針對光照干擾導致圖像顏色產生偏差的問題,提出改進MSRCR修正方法。首先對光照干擾下的顏色進行分析,利用改進MSRCR顏色修正
4、算法進行光照干擾的消除和顏色的修正。最后,對顏色修正后的圖像提取餐盤目標邊緣顏色特征進行顏色匹配。實驗結果表明,該方法有效消除了光照干擾,恢復了圖像顏色,提高了顏色識別的準確性。
綜合遮擋餐盤形狀識別和光照干擾下的餐盤顏色識別方法,提出基于多特征的餐盤自動識別方法,并在實際場景中進行了實驗驗證。實驗結果表明,論文方法提高了遮擋和光照干擾下的餐盤識別準確率,在保證算法實時性的前提下,提高了實際場景下餐盤自動識別的準確性,具有較好
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