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1.
能够对矿山人、机、环境进行实时测控和数字化建设的智慧矿山平台,可以使整个矿山具有自我分析和决策的能力,实现矿山生产管理过程中的可视化、自动化、智能化以及无人化,达到高产、高效和安
全的目的。构建地理视频系统是解决智慧矿山平台中安全问题的一种重要手段,针对矿山安全中视频监控设备的选址问题,提出了一种基于地理场景的矿区监控选址模型。该模型首先通过对比分析几种典型语义模型
中的地理实体、地理场景、监控设备、选址原则,从中提取了一组面向监控选址的、可扩充的地理场景语义分类模型。然后将监控候选点群以及监控设备的视域范围作为参数输入基于监控选址的集合覆盖模型,并使
用线性规划方法进行求解。最后以某矿区为例进行试验,证明该模型能够对研究区域进行科学合理的监控设备选址。试验结果表明:候选点分布均匀,且具有一定的规律,说明所提方法能够取代以往的人工筛选方法
,提高选址效率和准确性,对于不断变化的监控需求和环境要素有较好的应对能力。 相似文献
3.
针对焊缝表面成形缺陷检测存在的技术问题,对现有焊缝缺陷检测技术即磁粉检测、超声检测、涡流检测、渗透检测、磁光成像检测、红外检测以及结构光视觉检测法进行了深入研究。对检测原理、系统基本结构、各自的适用范围以及研究现状进行了论述;并分析总结了基于结构光视觉检测法的激光条纹图像采集、图像处理、特征提取和焊缝缺陷分类识别等技术相关的理论与算法;研究结果表明:为了满足焊缝缺陷全方位检测要求,可融合多检测技术,优势互补;随着人工智能技术的不断发展和焊件质量要求的提高,实现焊缝缺陷检测技术可视化、自动化是未来的发展趋势;人工智能技术是焊缝缺陷检测的关键技术,实现真正智能化检测需进一步研究。 相似文献
4.
5.
为了实现对焊缝表面缺陷的自动检测与分类,研究一种有效识别焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法.通过激光视觉传感器采集焊缝图像并进行预处理,包括图像分割,灰度化,平滑去噪以及焊缝轮廓提取.采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)提取焊缝激光条纹轮廓图像的特征向量.其次,基于5折-交叉验证网格搜索方法进行模型参数寻优,最终建立了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)智能模型识别与分类焊缝表面缺陷.通过调整焊缝轮廓提取算法、HOG特征维度得到不同特征数据并进行对比、分析焊缝缺陷的识别效果.在相同试验条件下,发现支持向量机比随机森林分类器、K最近邻分类器以及朴素贝叶斯分类器的识别率更高,达到97.86%.基于HOG-SVM的焊缝表面缺陷智能识别方法可有效提高焊缝缺陷(气孔、凹陷、咬边)及无缺陷的分类精度. 相似文献
6.
7.
为了解和评价运行20余年的秦山核电基地外围环境水体中14 C的水平和分布,本文研制了水体中溶解态无机碳提取装置,并结合加速器质谱法对秦山核电基地外围环境中采集的水体样品进行了14 C活度的测量。测量结果表明,距排放口5km内的海水样品14 C比活度为(203.4±5.6)Bq/kg,分布范围为196.8~206.5Bq/kg,与参照点(本底)处于同一水平,未观察到显著的浓度分布规律。另外,也未观察到地表水、井水及地下水样品中14 C浓度与参照点相比有显著增高。本次水体采样调查结果表明,核电站排放的冷却水未引起近海岸海水中14 C浓度增高,无14 C富集现象。 相似文献
8.
为了培养实践能力强、综合素质高、具备科学探索能力的创新型人才,结合学院实际和生物技术专业的特点,通过研究和借鉴其他本科院校的实验室建设管理经验,提出了具体的做法和新思路。新的实验室建设管理规划对培养我校生物技术专业学生的实践能力、创新能力、增强就业竞争力有良好的效果。 相似文献
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