高如新 作品数:64 被引量:146 H指数:8 供职机构: 河南理工大学电气工程与自动化学院 更多>> 发文基金: 博士科研启动基金 河南省科技攻关计划 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 机械工程 文化科学 更多>>
避免完美分割的图像识别方法 被引量:1 2009年 在目标大小已知、视点相同的情况下,通过对输入图像中各个与目标大小相同的子窗口进行局部分割,并确定每一子窗口局部分割结果与目标模板间的公共区域,分别提取两者在极坐标下的特征,根据两者特征的相似性,在一定的相似性门限下,实现对子窗口的识别。实验证明,该方法在背景复杂、目标分割质量较差的情况下,仍能取得较好的识别效果。 高如新关键词:图像识别 特征提取 图像分割 基于无人机图像分析的风力发电装置叶片缺陷检测方法 本发明属于风力发电装置无损检测技术领域,特别涉及基于无人机图像分析的风力发电装置叶片缺陷检测方法,包括:制作训练样本集;以自适应阈值分割算法对训练样本集进行预处理,得到二值化样本集;对二值化样本集提取LBP特征,建立LB... 高如新 马永飞 王腾飞 苏波 谭兴国面向水下触觉力测量的触觉力传感器标定软件设计方法 本发明属于水下触觉力测量技术领域,具体地说,涉及面向水下触觉力测量的触觉力传感器标定软件设计方法,包括如下步骤:S1、触觉力信号、温度信号、水深信号获取;S2、BP网络创建及训练;S3、BP网络的仿真验证;S4、BP网络... 张建军 李沙沙 刘志强 胡志国 刘群坡 李斌 高如新 苏波 花岛直彦基于双目立体视觉的煤体积测量 被引量:20 2014年 给出一种双目立体视觉结合SURF(Speeded Up Robust Features)算法的小型煤堆的体积测量方法,首先,简要介绍了双目视觉的原理和基于SURF算法的立体匹配,其次,给出了煤堆的三维重建和体积计算方法,讨论了影响计算精度的主要因素及解决方法,实现了煤堆体积的非接触测量,最后,实验结果证明了该方法具有可行性,有一定的实用价值. 高如新 王俊孟关键词:双目立体视觉 SURF算法 基于机器视觉的车辆保险盒在线检测研究 被引量:2 2015年 车辆保险盒作为汽车电控系统中的一个重要的元器件,其质量好坏直接影响汽车的性能,传统的车辆保险盒检测主要依靠人工检测,检测费时费力,针对该问题,提出一种基于视觉的车辆保险盒在线检测方法,分析了产品图像校正到标准模板图像的位置误差,采用SURF(speeded up robust feature)算法和平面单应性理论将待检产品图像变换到标准模板位置,利用颜色直方图匹配和模板匹配完成保险盒上元件的检测;实验结果证明,该方法检测效率高,稳定可靠,能够满足在线检测的要求,具有一定实用价值。 高如新 杨晓雪关键词:在线检测 单应性 SURF特征 图像匹配 基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法 本发明涉及钢丝绳表面缺陷识别技术领域的基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法,步骤为:将钢丝绳缺陷图像进行灰度化,对图像分块处理,采用基于图像分块的中心多尺度局部二值模式改进传统的LBP算法,提取分块后的图像纹理特征信息,... 刘群坡 刘尚争 宋阳 高如新 苏波 魏萍 花岛直彦神经模糊网络特征选择 被引量:2 2006年 基于人工神经网络的特征选择算法一般可以看作是剪枝算法的一个特例:通过剪枝输入节点,计算网络输出对该输入节点对应特征的敏感性。但这些方法往往要求首先对数据做归一化的工作,这可能会改变原数据具备的对分类很重要的某些性质,神经模糊网络是具有自学习能力的模糊推理系统,本文将其与基于隶属度空间的剪枝技术结合起来提出新的特征选择算法,其特点是隶属度函数是自适应学习的,且学习过程在特征选择之前完成,分别对自然数据和人工数据进行实验,并与其它方法相比,结果证明该算法是有效的。 桑农 谢衍涛 高如新 张天序关键词:神经模糊网络 隶属度函数 基于图像处理的手机屏幕缺陷检测系统研究 被引量:18 2017年 针对手机屏幕生产中的缺陷检测问题,提出了基于机器视觉的手机屏幕玻璃缺陷检测系统,采用光学成像模块、图像采集模块和图像处理软件设计模块对手机屏幕玻璃缺陷进行识别检测,检测效率高,实时性好。对手机屏幕玻璃缺陷检测所需用到的算法进行了研究,针对手机屏幕玻璃缺陷细微、痕浅等特点,提出了基于图像快速匹配的差分算法,实现了缺陷特征的准确提取。 高如新 任晓朵 吴献 魏爱权关键词:图像处理 高斯金字塔 轨道交通信号设备组装实训系统研究及应用 2024年 采用自行开发轨道交通信号设备组装实训系统方式,解决原有信号设备组装实训课程教学存在的问题。通过开放性结构设计,让学生参与从设计到安装、调试的全过程,锻炼学生信号设备组装、调试及故障排查能力,提升学生工程实践能力,满足高素质创新型人才培养需求。 张宏伟 高如新 刘延涛关键词:出站信号机 转辙机 实训系统 基于高斯概率模型的字符识别算法的研究 被引量:4 2017年 提出了一种新的基于高斯概率模型的字符识别算法,该算法根据模式识别的样本分布特征与高斯分布的一致性,构建了一个高斯概率模型。在模型中存储概率为P的训练样本,分类识别时,将测试样本与模型进行相关计算得出概率值,进行判断。结果表明,该算法识别速度快,准确率高,与其他字符识别算法(KNN)相比有更好的实用性。 高如新 任晓朵 吴献 周世华关键词:字符识别 高斯分布 KNN