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  • 本实用新型涉及视觉识别技术领域,具体的说,涉及一种视觉识别系统。背景技术:随着智能识别技术的不断发展,移动视觉识别系统已经被越来越多的应用在各种场景中。在现有视觉识别技术中,被检测的物体和检测物体中有...

    本实用新型涉及视觉识别技术领域,具体的说,涉及一种视觉识别系统。

    背景技术:

    随着智能识别技术的不断发展,移动视觉识别系统已经被越来越多的应用在各种场景中。

    在现有视觉识别技术中,被检测的物体和检测物体中有一个为静止状态,大部分情况下被检测的物体为静止状态。或者,被检测的物体和检测物体都处于静止状态。并且,在现有视觉识别技术中,被检测物体的检测点一般较大,易于识别。

    但是,对于被检测物体的检测点较小的情况,或者被检测物体处于移动或变化的状态时,现有的视觉识别技术很难对被检测物体有效识别。因此,现有的视觉识别技术存在局限性,存在不能有效识别被检测物体的技术问题。

    技术实现要素:

    本实用新型的目的在于提供一种视觉识别系统,以解决现有的视觉识别技术存在局限性,存在不能有效识别被检测物体的技术问题。

    本实用新型提供一种视觉识别系统,包括摄像头和视觉库;

    所述摄像头拍摄被检测物体,并将包含有被检测物体的图像传输至所述视觉库;

    所述视觉库通过对比,从所述图像中识别被检测物体。

    优选的,所述摄像头为高清摄像头。

    优选的,所述摄像头为可移动摄像头。

    进一步的,所述摄像头安装于移动机器人上。

    优选的,所述的视觉库为OpenCV。

    在一个优选实施方式中,所述被检测物体为机柜中的指示灯。

    进一步的,该视觉识别系统还包括素材库,所述素材库中存储有被检测物体的图片;

    所述视觉库将所述图像与所述素材库中的图片进行对比,从所述图像中识别被检测物体。

    本实用新型带来了以下有益效果:本实用新型提供的视觉识别系统包括摄像头和视觉库。其中,摄像头首先拍摄被检测物体,并将包含有被检测物体的图像传输至视觉库。然后,由视觉库将摄像头拍摄到的图片进行对比,并从图像中识别被检测物体。本实用新型提供的视觉识别系统中,采用视觉库对摄像头拍摄到的图像进行对比,对于被检测物体较小的情况,以及被检测物体处于动态的情况,也能够有效识别,因此克服了现有的视觉识别系统的局限性,解决了现有的视觉识别系统不能有效识别被检测物体的技术问题。

    本实用新型的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分的从说明书中变得显而易见,或者通过实施本实用新型而了解。本实用新型的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

    附图说明

    为了更清楚的说明本实用新型实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要的附图做简单的介绍:

    图1是本实用新型实施例提供的视觉识别系统的示意图。

    具体实施方式

    以下将结合附图及实施例来详细说明本实用新型的实施方式,借此对本实用新型如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本实用新型中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本实用新型的保护范围之内。

    如图1所示,本实用新型实施例提供一种视觉识别系统,其中包括摄像头1和视觉库2。其中,摄像头1用于拍摄被检测物体,并将包含有被检测物体的图像传输至视觉库,视觉库2通过对比,从图像中识别被检测物体。

    作为一个优选方案,本实施例中的摄像头1为高清摄像头。由于指示灯的体积较小,所以要确定指示灯的状态,需要高清摄像头拍摄监控画面,保证软件通过OpenCV识别出指示灯的状态。

    高清在数字电视里有明确的规定,在摄像头领域虽然没有明确规定,但已经形成了默认的行规。高清摄像头指的是HD 1080P或HD 960P或HD 720P的摄像头,并且镜头元件必须使用五层玻璃镜头,因为全玻璃镜头要比塑料加玻璃的镜头清晰度好很多。

    进一步的是,本实用新型塑料中的摄像头1为可移动摄像头,比如可以将摄像头1安装于移动机器人上,以便于图像的采集。

    本实施例中,视觉库2为OpenCV。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上,具有轻量级而且高效的特点。

    本实施例中,OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。同时OpenCV中也有大量的Python、Java、MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口,也能够提供对于C#、Ch、Ruby的支持,这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。

    本实用新型实施例提供的视觉识别系统中还包括素材库3,素材库3中存储有被检测物体的图片。视觉库2将图像与素材库3中的图片进行对比,从图像中识别被检测物体。

    本实施例以机柜中的指示灯作为被检测物体进行说明,具体的识别过程包括如下步骤:

    1)利用移动机器人上的高清摄像头拍摄被检测的机柜所在位置的图像。

    2)高清摄像头到达被检测的机柜所在的特定位置。

    3)通过视觉识别系统检测并识别高清摄像头拍摄的机柜中特定的指示灯,即被检测物体。

    4)视觉识别系统将识别的指示灯信号利用OpenCV与素材库中的图片进行比对,以采集到按照时间来进行关联的系列数据。

    通过本实用新型实施例提供的视觉识别系统,进行仪表数据的采集,能够对不便于人工读取指示灯信号的地方,通过视觉识别的数据检测收集系统,进行数据的采集,对现场的指示灯信号进行视频监控并实时进行数据识别。

    根据镜头分割技术对视频进行分割以获取多个镜头片段,并对这些镜头片段进行指示灯识别,以识别特定指示灯所在的镜头片段。本实用新型实施例提供的技术方案结合了指示灯识别技术与镜头分割技术,能够克服仅仅使用指示灯识别技术进行视频识别的各种局限。

    本实用新型实施例提供的技术方案,不是以帧为识别对象,而是以镜头片段为识别对象。在整个镜头片段之中,只要出现一次可识别的指示灯就可以识别特定指示灯所在的镜头片段。指示灯视觉识别系统还要保证,检测的指示灯不是闪烁状态的熄灭状态,为了做到这一点,本实施例中通过不同角度的照片确定指示灯的状态。

    通过OpenCV与素材库中的素材做动态对比,动态对比的过程是假设A、B、C、D点存在指示灯,主要在OpenCV中对比A、B、C、D四个点。如果发现与OpenCV的素材库不一样,则会保存到数据库,用户可以在软件中了解指示灯的状态,并做出及时的应对,例如进行报警等。

    本实施例中选定识别系统,是通过OpenCV检测并识别高清摄像头拍摄的画面中的数据后,视觉识别系统将识别的数据的数据类型和对应的数据含义进行定义,以采集到按照时间来进行关联的系列数据。

    因为有些场所不适于人工读取指示灯的信号,所以本实用新型实施例提供了一种可以代替人的系统去识别现场环境中指示灯的状态,通过这种视频识别技术来识别一些不便人工读取指示灯信号的地方中的指示灯。

    虽然本实用新型所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本实用新型而采用的实施方式,并非用以限定本实用新型。任何本实用新型所属技术领域内的技术人员,在不脱离本实用新型所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本实用新型的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

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    企业视觉识别系统(vi)的设计过程

    编辑:AGO(安可)品牌顾问 

    企业视觉识别系统(vi)的设计过程

    企业视觉识别系统(vi)的设计过程与理念识别系统(bi)的设计过程类似,都要经过调查、定位、筛选、定稿等过程。企业vi设计时,应该先有—个整体的打算,确定了表现主题、定好位后再一个个地去设计。

    企业的vi系统设计过程如下:

    1.企业原有视觉形象调查

    与前面理念识别系统调查类似(而且往往与行为形象调查一起组成企业原有形象调查,统一进行),企业vi识别系统设计之前必须对企业原有视觉形象进行深入的了解和调查。了解企业原有视觉形象的设计意图,调查公众对它的认识和记忆程度,同时对它对主题的表达是否到位、哪里不到位有一个细致的了解。

    2.设计定位

    对企业原有视觉形象进行认真细致的综合分析,根据公众的反馈信息分析原有视觉形象的不足在哪里,然后再根据企业新理念的确立,围绕如何有效传达企业的理念进行设计定位。设计定位主要就是要从理念系统中找到一个最值得也能用视觉语言表达的着重点作为设计主题,确立主题后才好利用手中掌握的色彩、线条、图案等设计要素去表达。

    3.设计稿的筛选

    按照设计主题,设计人员根据自己的专业素养和对理念系统的理解程度进行具体的设计,因为在创意、设计过程中,思维往往是发散的,可能想到多种表达方式,这时就产生了多份设计稿。多份设计稿需要根据是否明确表达了企业理念、设计定位,是否容易识记、是否具有创新性等因素的大框架筛选。

    4.定稿

    从多份设计稿中选出(或者综合再设计出)基本成形的基本稿,然后以此为基础,设计出整个系统的要素,对其系统化、完善化,就完成了整个设计过程。

    标签: 企业VI设计 | 理念识别系统 | agobrand.com

    转载于:https://my.oschina.net/agobrand/blog/881110

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  • 机器人视觉识别系统研究

    千次阅读 2021-04-06 15:17:26
    机器人视觉对于智能机器人就相当于眼睛和人的关系一样,为了使机器人实现智能化,则必须让机器人具有感知功能,是机器人能够“看到”周围世界,第一代工业机器人由于没有视觉系统,只能按照预先规定的动作往返操作,...

          机器人视觉对于智能机器人就相当于眼睛和人的关系一样,为了使机器人实现智能化,则必须让机器人具有感知功能,是机器人能够看到周围世界,第一代工业机器人由于没有视觉系统,只能按照预先规定的动作往返操作,一旦工作环境变化,机器就不能胜任工作,因为无法感知周围环境和工作对象的情况,因此对于机器人来说,视觉系统是必不可少的,所以对于图像采集的研究和探索那是绝对不可少的。

          且随着科学技术的发展,更高速,更可靠,更低成本成为各种技术开发的要求。图像采集与处理技术的应用越来越广泛,技术要求也越来越高,设计能实现图像采集与图像处理一体化,结构紧凑,并能有效降低成本的专用图像处理系统,将具有很大的市场应用前景,这种系统具有安装方便、配置灵活,便于携带等突出优点。

          计算机技术已经进入嵌入式产品时代,嵌入式产品将逐渐成为行业发展的主流,而作为这个时代的代表行产物——ARM嵌入式微处理器的应用将更加广泛,ARM实业界领先的16/32位嵌入式RISC处理器技术供应商,占领了大约75%的市场。它可为一个完整系统的开发提供全面的技术支持,具有性能高,低成本和能耗省等特点,ARM嵌入式处理器采用PCA架构,支持大容量Fllash和ARM存储器,支持实时操作系统,ARM的微处理器核心正迅速地在便携通信设备、手持设备、工业控制仪器仪表,信息家电及消费类电子等各个领域得到广泛的应用。

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  • 描述unity图像人脸画面视觉识别系统插件OpenCV for Unity 2.3.4所支持的Unity版本:5.6.6 及以上版本Works with Unity Cloud BuildiOS & Android supportWindows10 UWP supportWebGL supportWin & Mac &...

    描述

    unity图像人脸画面视觉识别系统插件OpenCV for Unity 2.3.4

    所支持的Unity版本:5.6.6 及以上版本

    Works with Unity Cloud Build

    iOS & Android support

    Windows10 UWP support

    WebGL support

    Win & Mac & Linux Standalone support

    Preview support in the Editor

    OpenCV for Unity is an Assets Plugin for using OpenCV 4.0.0 from within Unity.

    Features:

    - Since this package is a clone of OpenCV Java, you are able to use the same API as OpenCV Java 4.0.0 (link).

    - You can image processing in real-time by using the WebCamTexture capabilities of Unity. (real-time face detection works smoothly on iPhone 5)

    - Provides a method to interconversion of Unity's Texture2D and OpenCV's Mat.

    - IDisposable is implemented in many classes.You can manage the resources with the “using” statement.

    - Examples of integration with other publisher assets are available.(e.g. PlayMaker, NatCam, NatCorder)

    ExampleCode using OpenCV for Unity is available.

    MarkerBased AR Example

    ……

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空空如也

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