纸币图像清分算法及监测区域遗留物品检测算法
发布时间：2019-09-17 06:19
【摘要】：随着科技的发展,银行业务正在实现全面自动化,使用现金清分机进行钞票的自动化分拣处理是银行发展的必然趋势。同时,智能监控也是未来视频监控的必然发展趋势,是建设平安城市的重要基础。针对上述需求,本文研究了纸币清分中新旧及撕裂识别,监控区域内遗留物品事件检测两个方面。本文所取得研究成果如下:1、本文提出了一种基于图像特征与机器学习相结合的纸币清分算法。在新旧识别方面,本文选取纸币空白区域的对比度与整张纸币的亮度作为识别新旧的特征,分别采用了分类和回归的两种不同的机器学习方法来建模。两种算法在准确性测试与稳定性测试中均展示了良好的检测性能,其中基于SVM二分类的新旧识别算法表现出了更好的准确率。撕裂检测方面,本文选取Canny算子进行边缘检测,将撕裂待检区域划分为三个部分,分别选用不同阈值进行边缘的检测与连接,根据每条边缘在垂直方向的长度确定是否为撕裂。该算法抑制噪声效果好,定位准确。实验表明该算法能有效地检测出常规的撕裂。2、本文提出了一种基于前景检测与目标跟踪的遗留物品检测算法。本文首先使用简化的多模态模型进行背景建模并得到前景模板,通过对前景模板进行中值滤波与连通域合并得到完整准确的运动目标。该算法使用最近邻匹配实现了对运动目标的跟踪,并且通过分析每个跟踪目标的轨迹得到静止的前景区域。进而通过计算轨迹起点与终点的距离来排除行人的干扰,并利用单应性变换原理对于静止的前景区域进行宽度估计来进一步降低误检。该算法在PETS2006标准数据库上实现了 0漏检、0误检的实验结果。
【图文】：
图２－１邋ＤＭ６４２结构图【２０］逡逑ＤＭ６４２采用ＶｅｌＯｃｉＴＩＴＭ指令结构，单指令字字长３２位，８个指令组成一个逡逑指令包，，处理器在一个时钟周期内执行８条指令。由图２－１可以看出，Ｌ１和Ｌ２逡逑组成了邋ＤＭ６４２的两级缓存。Ｌ１存储器包括１６ｋＢ的高速程序缓存（ＬＩＰ）和１６ｋＢ逡逑的高速数据缓存（ＬＩＤ）。ＬＩＰ邋（只读）和ＬＩＤ是高速缓存，不可被配置为ＳＲＡＭ。逡逑Ｌ２的容量是２５６ＫＢ，通过ＣＣＦＧ寄存器可以把Ｌ２配置为大小不同的Ｃａｃｈｅ邋（高逡逑速数据缓存）和ＳＲＡＭ。２５６ＫＢ的Ｌ２可以全部分配给ＳＲＡＭ，可以全部设置为逡逑高速数据缓存，也可以按照设定的比例分配。通过设置ＣＣＦＧ寄存器中的逡逑Ｌ２ＭＯＤＥ［２：０］字段，一共可以产生５种划分的方式。在实际开发过程中要合理的逡逑设置Ｌ２ＭＯＤＥ［２：０］字段，将尽量多的常被访问的数据分配在片内。理论上Ｃａｃｈｅ逡逑越大越好，但对于不同的应用需要用不同的设置，最优设置需要在开发中根据实逡逑际的测试结果进行选择。逡逑ＤＭ６４２通过ＨＤＭＡ扩展外部存储器
图２－２二维平面上的点［２２］逡逑ＳＶＭ分类问题有三种类型：线性可分问题、线性不可分问题、近似线性可逡逑分问题。图２－２展示的是一种线性可分的情况，即用一条直线就可以把训练集正逡逑确地分开。与之对应，线性不可分问题是指无法用直线划分开不同类别的训练集，逡逑使用任何一条直线划都分会产生很大误差。支持向量机有一个显著的优点，即对逡逑于线性不可分情形，它会通过核函数将数据投影到一个高维特征空间中，从而将逡逑问题转换为线性可分或者近似线性可分的问题，但又避免了在高维空间中的复杂逡逑计算，不会引发维数灾难。逡逑Ｓｅｐｉｉｒａｌｉｏｎ邋ｍａｙ邋ｂｅ邋ｅａｓｉｅｒ邋ｉｎ邋ｈｉｇｈｅｒ邋ｄｉｒｎｅｕｓｉｏｒｔｓ逡逑ｌ逡逑？邋？逡逑．ｒ－邋ｓ＞．邋？＞邋＼逦？邋＼．逡逑？逦卿逦？户逡逑S肰慑危唬垮危垮危苠澹恚恚椋耍礤义希悖铮恚穑簦澹澹椋铄澹欤铮麇澹洌蓿澹睿螅椋铮睿箦危螅椋恚穑欤邋澹礤澹瑁椋纾瑁澹蝈吻校铮睿箦义贤迹玻掣遾成涫疽馔迹郏玻徨义涎≡癫煌暮撕馕蹲叛≡癫煌挠成洹３＜暮撕饕幸韵滤闹郑郏玻常蒎义息
本文编号：2536695
【图文】：
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