机器视觉感知理论与技术在煤炭工业领域应用进展综述

机器视觉技术对改善煤矿安全监测手段、提高装备自动化水平具有积极意义。详细阐述了当前煤矿智能化建设过程中基于机器视觉的不同场景和系统下的设备信息状态感知原理,综述了机器视觉感知技术在煤矿安全监测、拣选识别、煤岩识别、定位导航、运输检测、位姿检测和信息测量等方面的实践应用;分析指出未来煤矿机器视觉感知技术应深入挖掘采掘工作面机器视觉场景理解需求,构建生产全视场监视检测体系,提升多时空多维度多变量集成监测效果,改善视频自主监视告警能力,增强视觉引导能力,并形成地面生产管理运行系统的视觉资料统一化管理方式等,重点研究综采装备（群）姿态同时空测量、采掘环境动态变化感知、生产全视场监测与自主告警、煤矿机器人视觉引导控制等技术;指出煤矿机器视觉感知技术在防爆或本安型智能视觉传感器研发、高效视觉测量与分析、检测识别测量精度提升、图像高质量标注方面仍存在挑战,通过开发具有边缘计算能力的视觉传感器,构建井上下视觉分布式测量方案,实现各类复杂环境下开采信息准确识别与测量,可有效提高机器视觉感知技术在煤炭行业的更深层次融合和应用。     

奶牛身份识别和行为感知技术分析与展望

精准养殖是一种实时监控奶牛信息并分析反馈的信息技术,其目的是保证奶牛福利.计算机视觉技术能够解决接触式方法带来的应激性与成本高问题.综述了奶牛精准养殖技术的发展现状,重点围绕人工智能技术和计算机视觉技术,针对个体身份识别、行为感知两个核心问题,从经典方法和深度学习方法两个方向,着重阐述对比应用对象、应用场景以及算法性能等.研究发现,个体身份识别和行为感知主要以图像分类算法为主;深度学习方法具有更好鲁棒性.最后总结了个体身份识别和行为感知方法的难点,展望了身份识别和行为感知未来发展方向.     

移动终端群智感知研究

随着移动终端集成了越来越多的内置传感器,移动群智感知成为近几年来的研究热点。通过对移动终端传感器感知数据的收集分析处理,用户所处情境便能被识别,还原用户所处场景,为用户提供个性化服务。文中通过归纳国内外的最新研究成果,提出了移动终端群智感知模型,并从数据处理、激励机制和群智感知应用、群智感知平台等几个方面具体归纳概括了国内外的研究趋势。文中归纳了最新的数据处理技术和群智感知应用场景,并提出了竞争和协作相辅相成的激励模式。     

场景文字识别技术研究综述

对文字检测和识别技术进行了全面的介绍。介绍了自然场景文字识别技术的研究背景、应用领域、技术难点等;介绍了场景文字识别的预处理技术及流程,介绍了近年来出现的基于深度学习的通用检测网络、维吾尔文和中英文的深度学习文字检测网络、场景文字识别深度学习网络、端到端场景文字检测与识别深度学习网络,并总结了各类网络的结构特点、优势、局限性、应用场景以及实现成本,接着进行了综合分析;最后介绍了公开数据集,并探讨了场景文字识别技术的发展趋势及可能的研究方向。     

一种场景驱动的情境感知计算框架

情境感知系统通常以情境信息直接驱动上层服务或应用。普适计算环境的情境信息在来源及种类上存在较大差异,情境信息的多样性导致由情境直接驱动的情境感知系统的扩展性、稳定性不足。对此提出一种场景驱动的情境感知计算框架。该框架以场景为基础,屏蔽了原始情境信息的异构性和多样性;以场景识别为核心,由系统中的基本情境信息识别当前用户的场景信息,由场景信息驱动相关的应用。该框架简化了系统设计的复杂度,有助于提高系统的扩展性和稳定性;同时场景识别采用神经网络的算法,避免了因采用推理所带来的知识库暴涨问题。所开发的原型系统验证了框架的有效性。     

图像场景识别中深度学习方法综述

场景识别是一种用计算机实现人的视觉功能的技术,它的研究目标是使计算机能够对图像或视频进行处理,自动识别和理解图像和视频中的场景信息。由于场景识别技术拥有广泛的应用前景,因此得到了许多关注。随着大数据时代的来临和深度学习的发展,使用深度学习方法解决场景识别问题已经成为场景识别领域未来的发展方向。文章首先概述介绍了场景识别技术的主要研究内容和发展情况,之后阐述了在图像场景识别中深度学习方法的应用情况,然后介绍了一些在图像场景识别中深度学习方法应用的具体的典型案例,同时给出了这几种方法具体的对比与分析。最后给出了文章的结论,总结了当前图像场景识别中使用深度学习方法的发展情况,并且对未来的发展方向给出了一些展望和建议。     

RFID标签位置感知技术综述

面向构建智慧城市和物理信息融合系统的实际需要,利用射频识别(RFID)技术对带有射频标签的物体或人员进行位置感知被视作是解决室内“最后一米”问题的关键。本文主要从参数提取和位置估计方法两方面对RFID标签位置感知关键技术的发展现状进行了总结,并探讨了诸如远距离通信、标签技术等与位置感知相关的各类技术及各类应用场景,在此基础上指出了RFID标签位置感知技术的未来发展趋势内容。     

云计算网络中边界节点识别方法改进研究

目前,云计算网络为人们的生产和生活提供了各种应用和服务,网络边界节点的识别问题一直较难解决;传统的网络中边界节点类型复杂,边界部署成本高,较多感知模型和静态场景难以实现;为此,提出一种改进的云计算网络中边界节点识别方法,通过制定边界部署规则确定边界节点部署数量及要求,对边界节点感知漏洞进行修补,保证边界节点对网络区域内的全覆盖识别,最后设计出云计算网络识别模型,实现了云计算网络中边界节点正确识别;仿真实验表明,提出的边界节点识别方法在稳定性、识别率和识别数量上都比传统方法有优越性,具有应用价值。     

图像语义分割在智慧农业中的应用

计算机视觉与物联网技术的飞速发展,为农业生产带来了新机遇。智慧农业中的感知层设备可获取农业生产过程中的各类图像信息。将图像语义分割应用在农田场景识别中,可实现农业设备的自动导航和避障;应用在遥感图像分割中,可监控和管理土地资源;应用在作物分割识别中,不仅可以监测农作物的生长发育状态,还可以实现农作物的智能采摘等功能,为农业生产提供智能决策与控制。     

深度残差收缩网络下的定位与行为联合识别

基于WiFi信道状态信息（channel state information,CSI）的人体感知方法在许多物联网场景得到了应用,但现有大部分基于CSI人体感知的系统仅进行定位或行为识别其中一项工作,而物联网的发展对两者能同时识别提出了新的要求。针对这一问题,提出一种基于深度残差收缩网络的定位与行为联合识别方法。通过普通商用WiFi设备获取两种场景（暗室、会议室和走廊）的CSI数据,将预处理后的数据输入结合了深度残差收缩网络的学习模型,进行12个位置与和6种日常行为（站起、坐下、跳跃、深蹲、跌倒、捡起）的联合任务识别。实验结果显示,针对在暗室、会议室和走廊三种场景下的室内定位的平均识别率达到97.29%,行为识别的平均识别率达到90.02%。能够实现定位与行为的高精度联合识别。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。