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基于改进RANSAC-SURF算法的车辆座椅检测
International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence ( IF 0.9 ) Pub Date : 2020-11-26 , DOI: 10.1142/s0218001421550041
Xiaoguang Li 1 , Juan Zhu 2 , Yiming Ruan 3
Affiliation  

为了检测汽车座椅的类型和弹簧钩的缺失部位,本文提出了一种改进的RANSAC-SURF方法。首先,图像由高斯滤波器过滤。其次,使用改进的 RANSAC-SURF 算法来检测车辆座椅的类型。提取汽车座椅的特征点。根据改进的RANSAC-SURF算法匹配特征点。第三,通过透视变换的方法校正车辆座椅的图像失真。根据摄像头采集到的图像与正常安装图像的灰度差绝对值判断座椅弹簧钩是否缺失。实验结果表明,高斯滤波器的 MSE 在 5*5模板为19.0753,PSNR为35.3261,优于均值滤波器和中值滤波器。在改进的RANSAC-SURF匹配算法中,特征点的总匹配对数和相交点的数量分别为188和18。



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更新日期:2020-11-26
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