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1.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。 相似文献
2.
3.
分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流(GGVF)Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度. 相似文献
4.
面向人机交互的数字孪生系统工业安全控制体系与技术是系统应用实施的重要支撑,为了突破数字孪生系统中人机交互的安全控制机制和若干关键技术,在分析面向人机交互的数字孪生系统特征的基础上,建立了面向人机交互的数字孪生系统工业安全与控制体系架构,提出数字孪生系统工业安全与控制机制,研究了系统工业安全与控制关键技术,包括人机远程安全操控技术、人机协作作业安全控制技术、模型/数据安全技术、系统态势感知与监测预警技术。通过智能设备远程人机交互与安全操控原型系统和汽车焊接装配工作站人机协作安全控制案例,初步实现了部分关键技术。 相似文献
5.
为解决目前经编机数据管理复杂、经编数据安全性差以及无法实现工艺文件远程传输的问题,设计了基于云服务器的经编机数据管理系统。通过对经编机数据建模及系统原理分析,在选配的云服务器上对云数据库表进行设计,并在搭建文件传输平台上设计了文件传输方案;然后从横移和送经控制参数计算分析,采用二进制文件、数据表以及配置文件方式对主控系统控制参数进行优化封装,实现云服务器和主控系统数据交互。结果表明:采用该数据管理系统能够实现经编机数据远程管理,云服务器获取的经编机数据稳定可靠;同时经编机工艺文件快速安全载入主控系统,实现工艺文件的远程传输,并且主控系统封装的配置文件完整有效地上传至云服务器。 相似文献
6.
介绍了矿用智能遥控搬运拖拽机器人相关理念及其在煤矿井下搬家中的应用,指出目前人工智能技术在矿山应用只是点状结合和浅度结合,有待实现与人工智能技术和矿山某个生产或管理系统层面的深度融合,矿用智能遥控搬运拖拽机器人未来将融合矿井智能通信、智能控制和智能计算技术,实现数字化矿山的计算、处理,实现矿山最高层次的智能控制及子系统的数据应用。 相似文献
7.
传统的复杂地质生态脆弱性评估方法的准确性较低,设计一种新的复杂地质生态环境脆弱性评估方法。获取复杂地质生态环境脆弱性评估数据,根据获取的数据选取复杂地质生态环境脆弱性评估指标,构建生态环境脆弱性评估体系。通过最大—最小范围标准化处理方法,对原始评估指标数据实施标准化处理,并通过OWA算子确定评估体系中各指标的对应权重,进而对计算结果进行一致性检验,通过检验后,该指标权重值即为其生态环境脆弱性的指标评估值,实现了复杂地质生态环境脆弱性评估。测试结果表明,在实验地区生态环境状态良好或较差的情况下,设计方法的评估错误率均较低,实现了准确的复杂地质生态环境脆弱性评估。 相似文献
8.
为强化城市河道黑臭水体整治效率,提升其管理效果,以西安市为研究对象,利用遥感影像分级识别该地区的城市河道黑臭水体。分析了西安河流分布概况,采集水体样本实测数据,判断采集的水体样本的黑臭水等级。同时获取皂河的遥感卫星的城市河道黑臭水体遥感影像,采用遥感分级指数模型分级识别城市河道黑臭水体。分析结果显示,利用遥感影像可以计算出水体的遥感分级指数,依据设定的阈值对指数实行判断,分级识别西安河流整体和局部支流的黑臭水体情况。遥感分级识别结果与实测结果之间吻合程度较高,识别数量一致,长度误差均在05 m以内。 相似文献
9.
10.
为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型. 相似文献