Automatic extraction of 1D barcodes from video scans for drone-assisted inventory management in warehousing applications

The widespread use of barcodes has significantly contributed to accurate, efficient and economic inventory management in warehouses and distribution centres. However, its efficiency has always been limited by the primary method of reading barcodes with a handheld laser scanner. Compared with this reading by line-of-sight at close proximity, vision-based barcode reading algorithms can further improve efficiency, particularly if accompanied by automated data collection platforms such as drones. This paper introduces algorithms that are able to automatically extract barcodes from video data, and verifies their feasibility and promise for inventory management in warehousing applications. Three key techniques corresponding to different recognition levels are proposed: For a known barcode region, a Harris corner detector and Hough transform-based algorithm is applied to quickly estimate the angle by which the frame area needs to rotate to orient the bars vertically for information extraction. Then, the idea of exploiting connectivity and geometry property of barcode areas is proposed to directly recognise multiple barcode regions in a single video frame to eliminate reading difficulties resulting from interactive influence of multiple juxtaposed barcodes, and to save computation time by only processing frame areas of interest for valid barcodes. In addition, a histogram difference-based fast extraction strategy is designed to further improve efficiency by reducing duplicate information processing. Finally, the performance of each technique is evaluated by analysing video data from a large logistics warehouse, demonstrating satisfactory performance in inventory management applications.     

图像去雾增强算法研究

本文首先对目前几种常用图像去雾算法进行分析;然后根据实际应用需求,选取了计算简单且易于用硬件语言实现的自适应直方图均衡化增强算法,并在此基础上对算法进行改进,通过对比发现改进后的算法对有雾图像增强效果更为显著。     

基于二维Gabor小波与AR-LGC的人脸特征提取算法研究

针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Gabor特征图谱进行划分,对每个子块进行直方图统计,将其串联形成人脸表情特征向量并利用PCA进行数据压缩,最后利用C-SVM进行分类识别。实验结果表明,平均识别率为93.33%的比AR-LGC+SVM,Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均识别率分别高6.19%,3.33%。因此所提出的算法在人脸图像的特征信息提取方面有一定的参考价值。     

多特征融合的视频镜头分割

针对传统镜头分割算法特征单一、分割效果较差等问题，提出了一种多特征融合的视频镜头分割算法。首先，通过建立一种优化模型，融合空间差异度量和感知哈希度量两种重要特征，构造一种镜头边界区分能力更强的镜头边界检测特征，即像素差异度量；其次，结合直方图差异度量，形成有效的镜头边界检测策略，以便更加准确判断是否发生镜头切换。实验结果表明，与传统算法相比，所提算法取得了较好的分割效果，具有较高的查准率和查全率。     

基于分块颜色直方图索引的快速图像检索方法

基于内容的图像检索是大数据处理的重要内容之一,本文从人眼视觉感知特性出发,参考局部图像相关性,提出了一种基于分块颜色直方图索引的快速图像检索方法。实验结果表明,本文方法具有较好的检索效果,缩短了检索时间,实现了快速检索。     

一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法

复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是 解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标 的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信息构造新的像 素距离表达,借助分阶段分类思想及K均值聚类技术进行遮挡分割,得到准确的运动前景 像素;在粒子滤波器跟踪框架下,使用概率外观模型进行多目标跟踪,更好地处理动态遮挡 问题。实验表明,所提算法解决了复杂环境下的多目标跟踪问题。     

基于参量直方分布的数字信号调制识别

本文就美国针对中国产品采取特定产品保障措施第一案,从基本案情、裁决推理、裁决结果和最终结果作了归纳,并就该案的相关法律问题和潜在影响做出分析。     

The multiresolution histogram

We introduce a new method for locally adaptive histogram construction that doesn’t resort to a standard distribution and is easy to implement: the multiresolution histogram. It is based on aL ₂ analysis of the mean integrated squared error with Haar wavelets and hence can be associated with a multiresolution analysis of the sample space.     

工程质量管理频数分布直方图法探讨

要使工程质量得到充分保证,首先是要抓好工程施工质量管理。加强对公路施工质量进行科学管理,就抓住了公路工程质量管理的关键。工程质量的科学管理有多种方法。其中频数分布直方图法,就是其中有效方法之一。它是建立在实际统计数据基础之上的一种科学管理方法。它对工程质量能起到有效的控制作用,能以数字化的质量控制方法,保证工程质量达到优质水平有。频数分布直方图法是一种公路工程质量管理行之有效的方法。     

一种优化K-means聚类的舌苔舌质分离方法

为了解决传统K-means聚类算法对舌图像中舌苔舌质分离效果不稳定的问题,提出了一种优化K-means聚类的舌苔舌质分离模型。模型综合RGB,HSV,L^*a^*b^* 3种颜色空间的特性,将单通道舌图像像素作为聚类样本集合,以一定的规则从集合中选取2个舌图像通道的像素作为聚类样本,并利用单通道舌图像分布直方图的峰值确定初始聚类中心点,最后通过聚类实现舌苔舌质分离。实验结果表明,选择用双通道舌图像作为聚类样本比用三通道或者单通道舌图像聚类效果更优,且提出的初始聚类中心点的确定方法相比于传统K-means聚类算法更准确、稳定地使舌苔舌质分离。所提方法可以很好地实现舌苔舌质分离,为中医舌诊客观化的研究提供了新的方法和思路,具有一定的实用价值。