华南理工大学学报(自然科学版)

作者：郑思凡, 王卫星, 何占华, 等

单位：1． 福州大学 物理与信息工程学院，福建 福州 350116; 2． 黎明职业大学 智能制造工程学院，福建 泉州 362000;3． 长安大学 信息工程学院，陕西 西安 710064; 4． 福建慧舟信息科技有限公司，福建 福州 350003;5． 黎明职业大学 科技处，福建 泉州 362000

关键词：机器视觉检测,子空间聚类算法,双粒度光流流形学习,变分光流,时空相似度流形拓扑图,高斯随机场,调和函数

基金：国家自然科学基金资助项目 (61972060，61871132); 福建省政府招标采购交通执法信息系统运维服务项目(3500FRGK2017008-1); 智能制造福建省高职院校应用技术协同创新中心项目 (2016CKMJ0071)

在基于机器视觉检测的客运车辆日趟故障安全例检自动化设计中，针对子空间聚类算法对汽车刮刷总成摆杆摆幅检测中因玻璃复杂背景导致光流轨迹过于稀疏的缺陷，提出了一种双粒度光流流形学习的汽车刮水器总成主副摆杆运动分割算法。首先将摆杆满幅等长 LDOF 变分光流轨迹作为粗粒度光流进行稀疏子空间聚类，获得可靠的种子样本; 然后通过构建稠密细粒度光流与粗粒度光流的轨迹时空相似度流形拓扑图，并在图上利用调和函数将种子轨迹样本邻接节点标签凸松弛为高斯随机场进行半监督标签扩散，从而获得稠密的雨刮运动区域，以便进一步做 RANSAC 直线拟合和摆角计算;最后，将该算法模块经过 ocx 插件封装后以回调函数体的形式嵌入客运站的车辆跟踪模块进行同步，并在客运站现场采集了 6 种不同照度下 4 种车型共 153 车次的进站安检视频，用于分析比较同步后的两种粒度流形学习算法对摆杆的运动分割后直线拟合误差与摆角误差。实验结果表明: 本算法对运动摆杆的拟合与其摆角计算的精确率均可以达到85%以上，具有进一步推广应用前景。

来源：2020年第1期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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