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计算机视觉检测技术的QR码检测识别方法
本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。
四川大学
2021-04-10
一种 QR 码定位及识别方法
本发明公开了一种 QR 码定位及识别方法。定位方法包括以下 步骤:(1)获取待检测 QR 码的图像并二值化;(2)根据连通域提取、矩 形度分析以及孤岛特征判断，提取 QR 码三个定位图形坐标:采用连 通域分析，提取黑色像素的连通域;获取连通区域的矩形度，保留矩 形度大于筛选阈值的黑色像素连通域作为矩形连通域;保留具有黑色 像素点孤岛特征的矩形连通域，作为定位标，得到定位图形。识别方 法包括以下步骤:S1、按照所述定位方法进行定位;S2、检测
华中科技大学
2021-04-14
一种 QR 码定位及识别方法
本发明公开了一种 QR 码定位及识别方法。定位方法包括以下 步骤：(1)获取待检测 QR 码的图像并二值化；(2)根据连通域提取、矩 形度分析以及孤岛特征判断，提取 QR 码三个定位图形坐标：采用连 通域分析，提取黑色像素的连通域；获取连通区域的矩形度，保留矩 形度大于筛选阈值的黑色像素连通域作为矩形连通域；保留具有黑色 像素点孤岛特征的矩形连通域，作为定位标，得到定位图形。识别方 法包括以下步骤：S1、按照所述定位方法进行定位；S2、检测 QR 码 边缘；S3、计算四条边的交点作为畸变控制点；S4
华中科技大学
2021-04-14
一种QR分解检测方法
本发明通过QR分解，可以降低搜索的次数，从而降低了接收机的检测复杂度，并在较低复杂度的情况下获得较优的检测性能。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于自适应边缘检测和映射模型的一维码识别算法
本发明公开了一种基于自适应边缘检测和映射模型的一维码识 别算法。该算法利用一维码四个角点对一维码图片进行投影变换，校 正一维码图像中可能存在的投影或者仿射变形，然后利用校正后的图 像生成两种扫描线，一种是基于图像分块的，一种是基于梯度变化的， 对于获得的扫描线采用一种自适应边缘检测算法来找到一维码条和空 的边缘位置，接着采用一种边缘映射模型将获得的边缘位置映射到正 确的编码位置，根据编码位置来获得条和空的宽度，从而依据条空的 宽度比和编码规则求解一维码信息。按照本发明实现的一维码识别算 法，能实现对
华中科技大学
2021-04-14
场景文字检测与识别
场景文字检测与识别是指将自然场景中出现的文字信息识别出来。具体来讲其包含两个部分（如图1）：文字检测和文字识别。在现实生活中，场景文字检测与识别的应用十分广泛。
南京大学
2021-04-14
车辆精细化检测与识别
项目成果/简介: 目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。知识产权类型:其他技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无
安徽大学
2021-04-11
车辆精细化检测与识别
目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。
该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。
安徽大学
2021-05-09
电子自动检测识别系统
全自动检测技术是当前最热门的技术之一，应用场合十分宽阔。本成果将图象捕获、运动目标提取、车辆牌照定位辨识、牌照字符自动分割识别、电信网无线通讯、多路控制信号协调等技术有机地结合起来，实现了网络与无线通信、图象处理与自动识别、网络管理与数据更新等多种技术的优化组合。
西安交通大学
2021-01-12
非限制条件下车牌检测与识别
与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同，本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。
华东交通大学
2021-05-04