【摘 要】
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针对煤矿企业煤仓内煤位的检测,运用计算机视觉检测识别技术,提出了一种基于双目视觉W-SIFT图像特征匹配算法的非接触式煤仓煤位深度测量方法,将小波压缩编码和尺度不变特征
【机 构】
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太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原理工大学信息工程学院,西山煤电集团邢家社煤业有限责任公司
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针对煤矿企业煤仓内煤位的检测,运用计算机视觉检测识别技术,提出了一种基于双目视觉W-SIFT图像特征匹配算法的非接触式煤仓煤位深度测量方法,将小波压缩编码和尺度不变特征变换算法相结合,去除双目图像中的冗余信息后,通过基于尺度因子变化的模版进行自适应调节,并对双目视图配准的煤位图片进行处理,构建多尺度空间从而提取煤位图片的特征点,然后对比左右煤位视图,运用双目视图双向配准的策略,进行深度匹配.最后依据W-SIFT匹配算法预先标定的左右图像得出视觉传感器的内外参数,代入坐标转换公式,准确确定煤仓煤位的真实深度
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