摄像测量中的特征标志自动识别与跟踪——Docker+Jenkins+Harbor+GitLab
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更新于2024-08-09
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"特征标志的自动识别跟踪-docker+jenkins+harbor+gitlab"
本文主要探讨了在摄像测量学中特征标志的自动识别跟踪技术,特别是如何利用圆标志进行识别定位。摄像测量学是一门综合了摄影测量学、光学测量、计算机视觉和数字图像处理分析的学科,它通过分析数字图像来重建三维信息。在目标运动分析,如人体运动、汽车冲击或交会对接等场景中,常常使用合作标志,如圆标志、十字丝标志和对角标志,以提高识别的可靠性和抗干扰能力。
5.2.1 圆标志的识别定位算法包括以下步骤:
1. 图像预处理,如去除噪声和线性增强,以优化图像质量。
2. 对圆标志进行二值化或边缘检测,提取可能的目标特征,如区域面积S和周长L。
3. 使用形状参数和有效半径等判据对目标进行模式识别,并运用亚像素方法精确定位。
形状参数F是根据目标区域的周长L和面积S计算得出,当目标为圆形时F=1。有效半径R定义为目标区域S的平方根乘以4除以周长L,这在一定程度上反映了区域的紧凑性,并对尺度和旋转变化不敏感。然而,单纯依靠形状参数可能不足以区分不同形状的目标。
在实际应用中,为了实现自动化和高效的工作流程,可以结合Docker、Jenkins、Harbor和GitLab等工具。Docker提供轻量级的容器化环境,便于部署和管理识别跟踪算法;Jenkins作为持续集成/持续部署(CI/CD)工具,可以自动化构建、测试和发布过程;Harbor作为一个企业级的容器镜像仓库,确保安全存储和分发Docker镜像;GitLab则作为版本控制和协作平台,支持代码管理和团队协同。
通过这些工具的集成,可以构建一个完整的特征标志识别跟踪系统,从代码开发、版本控制到自动化测试和部署,形成一个闭环的工作流程。这不仅提高了开发效率,还确保了软件质量和稳定性,尤其适合在大规模或复杂项目中使用。
总结来说,摄像测量学中的特征标志识别跟踪技术结合现代工具链,如Docker、Jenkins、Harbor和GitLab,为实时、高精度的目标检测和跟踪提供了强大支持。这些技术的应用范围广泛,涵盖了从科学研究到工业自动化等多个领域,对于提升自动化水平和数据处理能力具有重要意义。
2022-06-10 上传
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2023-05-24 上传
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LI_李波
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