基于人脸特征的摄影物距计算方法

针对从人像中计算摄影物距，结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内，选取眼角点、口角点、鼻翼点建立人脸模型，然后根据面部特征点的分布规律和投影原理，在照片平面与三维人脸位置之间建立起对应关系，最后利用面貌测量的统计知识求解出摄影的物距。这种方法无需任何辅助设备，易于实现，具有一定的实用性     

基于区间数的多时点多属性灰靶决策模型

针对多属性决策的不确定性和多时点性,提出基于区间数的多时点多属性灰靶决策模型.该方法依据逼近理想解方法和区间数的运算规则,结合指标权重来计算案例的正负靶心距;基于灰熵和时间度建立时点权重的求解模型;根据指标权重和时间点权重给出对各时点的靶心距进行集结的目标函数,利用隶属度对案例进行排序,进一步完善了灰靶决策理论.最后,通过具体算例验证了所提出模型的可行性和有效性.     

煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计

目前井下危险气体巡检机器人大多采用升降机构或固定探头的形式进行气体环境感知,对机器人的行驶灵活性产生了影响,且受机器人本体结构的限制,大多数巡检机器人只能检测到传感器安装范围内的局部气体环境信息,缺乏针对巷道任意截面空间内的气体浓度检测。针对以上问题,设计了一种基于气体扩散模型的煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统。该系统以气体扩散理论为基础,结合煤矿巷道气体环境特点,引入巷道壁帮围岩、风速、气体扩散系数对煤矿巷道气体扩散模型的影响,采用虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网络智能算法建立了巷道气体扩散优化模型。通过传感器检测系统获取巡检机器人在行进过程中任意点的气体浓度等环境信息,代入气体扩散优化模型求解最优气体扩散系数,通过输入巷道某点坐标位置,可计算求解相应点的气体浓度分布情况,随着巡检机器人的移动,可获取其路径中不同巷道截面上气体浓度分布数据。实验结果表明,该系统能够解算出符合检测误差要求的巷道任意截面上任意点的气体浓度,并实现动态实时检测;克服了传统煤矿巷道气体检测方法的局限性。利用巡检机器人取代人工巡检作业,为煤矿井下气体智能检测提供了一种新思路与新方法。     

巷道三维构模及虚拟交互研究

摘 要：矿山井下巷道是矿山开采系统最为重要的组成部分,但其纵横交错、关系复杂,而巷道三维可视化系统可以对其进行客观、形象的描述。针对矿山的特性和应用需求,对巷道三维网络模型进行了研究,根据巷道原始导线点数据,将巷道抽象成结点、节点和巷道中线,并将其构成相应的拓扑关系,通过断面的加载和接口的处理实现巷道建模,再利用数据库技术和虚拟现实技术实现巷道数据的存储和三维巷道的虚拟可视化以及虚拟环境中的交互操作。最后,以山西某矿井下巷道数据,给出一个原型系统。     

改进的无约束优化3D-DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop三维定位算法定位误差较大,且机器学习及仿生算法计算任务繁重的缺点,提出一种改进的无约束优化3D-DV-Hop定位算法,采用二通信半径策略计算最小跳数值,提出平方代价函数对锚节点跳距值进行优化处理,并将其加权跳距值作为未知节点跳距值,最后根据约束问题的无约束求解思想,将加权误差最小化进而求解.通过与传...     

矿山巷道集成建模方法及可视化研究

研究复杂巷道集成建模问题,目前建模方法缺乏对巷道相交处的建模处理与显示。为了能对复杂巷道相交处进行圆滑处理,并且保证巷道内部的连通性,在对称建模[1]方法的基础上,采用冗余点取中线中点法对简单巷道与复杂巷道进行集成建模,立井与平巷的集成建模分为上立井与平巷、下立井与平巷和通立井与平巷三种情形分别处理。以VC++6.0为开发工具,结合OpenGL开发出三维巷道模型的可视化实验系统,并以银母寺铅锌矿为实例对系统进行测试。结果表明,用冗余点取中线中点法和对立井与平巷的集成分情况处理的方法是可行的,为后续的空间分析和其它计算奠定了基础。     

C-GPS协同式卫星定位技术研究

介绍了笔者开发的C-GPS协同式卫星定位技术的基本原理,研究了C-GPS定位系统中使用的定位算法,重点介绍了协同式C-GPS端机伪距求解方法,以及根据伪距和C-GPS基站导航电文信息求解C-GPS端机位置的方法,和为提高系统精度使用的位置差分方法.     

基于精确计算步距的冲裁件优化排样

在以往的计算机求解冲裁件优化排样方案中，用于求解冲裁步距的时间过长（如移步法＾［１－２］，大大影响了排样速度。本文在分析两图形相交条件的基础上，应用分断和离散函数求距法，提出了快速精确计算步距的新算法，大幅度减少了排样时间，有实用价值。     

甜水堡煤矿煤巷支护参数与设备工艺优化研究

目前巷道快速掘进技术研究主要针对巷道快速掘进的影响因素、设备优化等,对巷道空顶距、支护参数、施工工艺联合优化的研究较少。针对该问题,以甘肃省环县甜水堡煤矿2号井1309工作面回风巷为研究对象,对煤巷支护参数与设备工艺优化方法进行研究。分析了巷道掘进各工序的用时特征,得出掘进、永久支护、临时支护用时最多,占比分别为25.3%,49.9%,6.2%;以耗时最长的3个工序为重点优化方向,构建了掘进工作面空顶区顶板力学模型,得出掘进工作面理论最大空顶距为2.32 m,考虑现场受设备、地质、工艺等因素影响,确定空顶距为2.0 m;根据不同支护方案下巷道围岩应力、变形、塑性区的分布特征,结合巷道高效掘进需求,确定最佳锚杆间排距为800 mm×1 000 mm。结合巷道实际的地质条件,配套优化了掘进设备、临时支护工艺与施工工艺。现场试验结果表明,优化后最大日进尺由8 m提高到10 m,巷道掘进速度提高了25%;巷道围岩变形基本处于稳定状态,最大变形量为226 mm。优化方案不仅保证了巷道的安全稳定,还显著提高了巷道的掘进速度。     

GPS/GLONASS 组合定位在LBS 系统中的应用

研究了GPS和GLONASS之间坐标系统和时间系统的转换关系,结合单系统伪距定位观测方程,推导出组合定位下的伪距观测方程及其求解方法,并编程实现。实验分析表明,GPS/GLONASS组合定位在观测条件不好的情况下,定位精度明显优于单定位系统。应用于LBS系统,将提高LBS的服务质量,推动LBS的发展。     

指针表刻度中心直线拟合方法研究

重点研究直线图像的直线方程拟合方法,提出了一种基于最小距离直线拟合新方法,用于拟合指针表刻度直线.对采集的仪表图像做预处理后,获得仪表各刻度直线的二值图像.使用最小距离直线拟合方法拟合各刻度中心直线,使用刻度拟合直线相交点对拟合直线进行最小二乘修正,提高刻度中心直线的拟合精度.仿真结果表明,该直线拟合方法能快速确定高精度指针表刻度线图像的精确直线方程,有利于提高指针表读数的精度.     

墙体裂缝的图像处理

在墙体表面裂缝数字图像的基础上,通过取准中心线和插值的方法,提取图像裂纹的中心线,由中心线确定裂纹的处理区域,从而大量减少了图像处理的数据量。在裂缝图像处理区域中对图像进行OTSU阂值分割,提取出裂缝,对裂缝二值图像进行左右边界提取,进而得到裂缝宽度信息。     

基于地面激光雷达技术的相间距测量

地面激光雷达技术为快速、精确地测量三维实体提供了新的途径,但由此获取的点云数据密集度大、冗余度高,往往需经后处理,才能得到需要的测量结果。研究了通过地面激光雷达获取导线及线间隔棒的空间数据时,如何利用主成分分析(PCA)算法对导线和线间隔棒进行自动分类,以及如何对分割出的间隔棒数据进行中心坐标及间距的进行自动计算。文章采用了Riegl LMS-Z系列地面激光雷达,从超高压输电线路沿线获取了大量数据,其中有些数据中仅有间隔棒和导线,有些则还包括杆塔和部分山体。计算过程中有几个经验阈值会不同程度地影响计算结果在文中做了说明;实验结果表明,该方法可实现数据的快速、精确获取及自动后处理,为相间隔棒的制作和安装提供了必要的数据保障,也为地面激光雷达技术的实际应用提供了实验基础。     

基于色彩空间单一图像像素级去雾算法

基于雾会降低图像对比度以及边界模糊的实际情况,提出一种基于颜色空间的单幅图像去雾算法。首先计算每个像素在RGB颜色空间中距离灰阶线(原点与点(255,255,255)所确定的直线)的距离,确定深度图像;然后根据灰阶线距离计算每个像素在颜色空间中的新位置,进而获得去雾后的图像。算法具有良好的实用性和并行计算可行性。实验结果表明:算法显著增强了图像的对比度、颜色饱和度等,具有良好的去雾效果。     

基于鲁棒尺度的统计建模数据中异常点去除算法的研究及应用

针对基于主元分析 (PCA)的统计监控模型受到历史数据中异常点强烈影响的不足,鉴于建模历史数据中存在的异常点会影响过程监控效果,分析目前常用的鲁棒异常值检测算法原理及其缺陷,提出将中心最短距离(CDC)法与椭球多变量整理(MVT)法相结合,构成一种基于鲁棒尺度的CDC-MVT异常值综合检测算法,更加准确地检测异常点。将该算法应用于工业发酵过程,与CDC法和MVT法相比较,该算法能够有效去除建模数据中的异常点。     

智能获取装箱管状工件抓取位置的研究

机械手智能抓取工件时,工件抓取位置的获取是基于机器视觉精确装配的重点。针 对环境较复杂的装箱管状工件的装配抓取环节,建立合理的机器视觉系统,利用正向照明系统对 工件表面产生的反光直光条特征,提出了一种Gaussian 拟合与Hough 变换相结合的拟合算法。首 先利用Gaussian 拟合提取各光条法向上的中心坐标,然后将获取的坐标点集运用Hough 变换进行 拟合,最后根据获取的各光条中心线计算各工件的抓取位置。实验结果表明该方法能同时实现多 条光条直线的拟合,又能抑制干扰点或噪声的影响,有效实现装箱工件抓取位置的智能获取。     

基于CMT-FCM的自适应谱聚类算法

传统谱聚类对初值选取十分敏感,严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题,提出了基于CMT-FCM(借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法)的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数,实现了尺度参数的自适应选取,提高了算法效率;而通过借鉴历史知识,引入类中心距离极大化项,避免了干扰点对类中心的干扰,提高了算法鲁棒性。通过在模拟数据集以及真实数据集上测验,取得了比传统谱聚类更稳定的聚类效果,验证了算法的有效性。     

一种基于拱高半径复变函数的面实体匹配算法

针对面实体匹配问题进行了研究。面实体的边界线在某点的拱高正是对边界线在该点的弯曲程度和凸凹性的反映,该点的中心距离又可以对面实体形状的整体进行描述,通过边界线上某点的中心距离和拱高组成复数,并对其进行快速傅里叶变换可以获取傅里叶形状描述子,作为对面实体形状相似度的度量。将面实体的空间位置、形状、大小等相似度通过加权综合,获得了一种综合空间相似度度量模型,利用此模型对面实体进行匹配。实验结果表明,算法能够有效地进行面实体的匹配。     

快速线结构光中心提取算法

在线结构光三维测量系统中,结构光中心提取的速度和精度直接影响到系统的整体性能。基于几何中心法、方向模板法和灰度重心法,提出了一种快速提取结构光中心的算法。首先,先对图像进行预处理,通过几何中心法快速提取结构光中心作为骨架;然后,提出了一种基于位置的法线判断法求取骨架法线方向,与常用的方向模板法比较,在速度上有了大幅度提升;最后,对骨架法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取结构光中心。实验结果表明,该算法不仅在速度上有很大提升,而且精度也达到了亚像素级别。     

一种基于均值更新的分类模型

最小距离分类法和最近邻分类法是最简单、快速、有效的分类方法,但对噪声较敏感,对于训练样本很少或训练样本偏离类中心较远时,分类效果较差。针对这一问题,提出了基于均值更新(MU)的分类模型,通过不断扩大训练样本并更新均值中心来改善对测试数据的分类效果;并在此基础上提出了基于均值更新的最小距离(MU-MD)分类模型,利用MU的分类结果重新计算各类的均值,然后采用最小距离法对所有测试样本重新进行划分,以确定最终的类别归属,这样可以部分纠正MU分类过程中的错分,进一步提高分类效果。