傳統(tǒng)遠(yuǎn)紅外在線出鋼鋼渣含量檢測(cè)方法實(shí)時(shí)性差,停止出鋼時(shí)間判斷不準(zhǔn)確;鋼包因加合金產(chǎn)生煙塵遮擋,不利于監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)爐的傾角狀態(tài)。提出了在遠(yuǎn)紅外圖像檢測(cè)系統(tǒng)加入改進(jìn)的連續(xù)自適應(yīng)Meanshift（Camshift）自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤算法。用二值法分割出鋼流,檢測(cè)鋼流的最小外接矩形輪廓,并將矩形輪廓作為Camshift的初始化目標(biāo)區(qū)域。若相鄰兩幀圖片中跟蹤框質(zhì)心的歐式距離大于設(shè)定閾值,用矩形輪廓更新搜索窗口的位置和大小,實(shí)現(xiàn)Camshift算法全自動(dòng)跟蹤,解決目標(biāo)漂移和丟失問(wèn)題。試驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的Camshift算法降低了鋼水含渣量,準(zhǔn)確判斷出鋼時(shí)間,可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)爐傾角變化。 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化與儀表. 2019,34(11)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2 Camshift目標(biāo)跟蹤算法
3 選取目標(biāo)邊緣輪廓以及最小外接矩形
    3.1 選取目標(biāo)邊緣輪廓
    3.2 獲取最小外接矩形
4 基于輪廓特征的Camshift目標(biāo)跟蹤算法
5 試驗(yàn)以及結(jié)果分析
    5.1 試驗(yàn)環(huán)境搭建
    5.2 第一幀搜索框檢測(cè)試驗(yàn)
    5.3 相似顏色粉塵狀遮擋物試驗(yàn)處理結(jié)果分析
6 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多特征融合的Camshift運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 吳瑋,鄭娟毅,杜樂(lè).  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(07)
[2]顯著性直方圖模型的Camshift跟蹤方法[J]. 修春波,魏世安.  光學(xué)精密工程. 2015(06)
[3]基于改進(jìn)的Camshift目標(biāo)跟蹤算法[J]. 李妮妮,褚玉,劉軍清,陳鵬.  科技信息. 2014(10)

碩士論文
[1]一種轉(zhuǎn)爐出鋼監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制[D]. 王部軍.浙江大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3529753