【摘 要】
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针对传统定位方法准确率不高,耗费时间长的问题.提出了基于改进均值滤波的浓雾中受困人员实时定位算法,首先对浓雾环境进行视觉区域划分,对区域进行初始化操作,初始化操作后,
【基金项目】
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淮安市产学研联合研究项目资助(HC201308)
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针对传统定位方法准确率不高,耗费时间长的问题.提出了基于改进均值滤波的浓雾中受困人员实时定位算法,首先对浓雾环境进行视觉区域划分,对区域进行初始化操作,初始化操作后,对浓雾环境进行均值滤波处理,并对浓雾环境中的不同行像素跳变次数进行统计,浓雾图像中的跳变次数低于15的行是背景区域,高于15的行是受困人员像素区域.并引入空间位置参数,计算出浓雾中受困人员的位置坐标信息,采用先验边缘检测方法,借助边缘区域特征数,得到浓雾受困人员的准确空间位置.实验结果表明,改进方法比传统定位方法,定位准确率高,耗费时间短,实
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