基于WIFI通信的目标识别与定位系统

本文主要对WIFI网络环境下的目标识别和目标定位相关功能实现进行了分析,首先简要介绍了系统的实现原理和整体结构,然后分别从识别和定位两个方面对各功能的实现进行了讨论和研究,最后对系统的应用进行了总结。     

基于3DsMax/Unity/Vuforia SDK的高校三维定位AR导览系统设计

为同时提供到校与校外服务,让师生宏观了解校园布局及相关资源分布,设计高校三维定位AR导览系统,系统采用3DsMax软件制作三维模型,用Vuforia SDK识别目标地点平面图像,并通过显示Intent、ListView、百度地图SDK及Shared SDK实现模式切换、区域列表、基本地图定位与分享等交互功能.经测试,系...     

基于深度学习的采摘机器人目标识别定位算法

为了提升采摘机器人对果实的识别准确率以及定位定精度,提出一种基于深度学习Faster-RCNN框架的采摘机器人目标识别和定位算法。首先采用卷积神经网络VGG16模型提取输入图像的特性信息,并利用区域提议网络RPN生成含有目标的候选框,通过引入自适应候选框数的方法有效提升了算法性能,然后利用多任务损失函数对目标进行分类识别和预测框校正定位,从而得到目标在图像坐标系统的高精准度坐标,最后通过标定求解出采摘机器人手眼两个坐标系之间的映射关系,从而实现了对果实的精确识别和定位。通过对苹果的识别和定位实验结果表明：所提算法具有较高的识别度,平均精度达97.5%,且定位误差更低,最大误差仅为1.33cm,可为智慧农业发展提供有力的技术支持。     

无人机自主降落过程视觉定位方法研究

无人机的视觉定位是无人机自主降落的辅助系统,是目前无人机的研究热点.目前传感器采集的图像信息量巨大,占用空间容量,且目标识别要求视觉算法精度高,图像处理时间过长,使无人机在降落过程中对位姿估计有较高要求,因此视觉自动着陆算法的研究有着广阔的应用需求场景.主要研究了无人机自主降落模式,采用视觉识别算法,大大减少了环境的干扰,通过模拟无人机自主降落的过程,设定无人机降落的坐标系,配合算法,实现着陆目标的选取,完成整个降落过程.机器视觉定位或模板匹配对不同的目标识别效果有着明显差别,固定着陆模型的识别效果会更好.     

变电站智能监控系统

为提升变电站安全运行保障能力,需要对变电站设备区域,尤其是高压危险区域内出现的移动目标进行视频图像自动检测识别,并及时告警事件可能发生或正在进行,以阻止事件的发生或产生更严重的后果。采用改进混合高斯背景模型和自适应跟踪算法,加入目标预定位和行为识别等功能,设计出一种智能监控系统,该系统能快速、准确地对目标区域进行监控,当目标进入危险区域或禁止区域时能及时通知监控人员,并且在人员出现晕倒情况时及时预警,防止事件的进一步恶化。在实验仿真中,验证了该智能监控系统的性能。     

配电系统谐波扰动的定位与识别研究

配电系统谐波扰动具有非平稳性、突变性和短时持续性,给快速、精准地定位与识别谐波扰动带来困难。为了改善配电系统谐波扰动的定位与识别效果,本文提出一种基于提升小波和改进BP神经网络的扰动定位与识别新方法。首先用Euclidean分解算法得到db4小波提升方案,然后对谐波扰动信号进行提升小波分解,结合模极大值对谐波扰动突变点峰值进行定位,再用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对传统BP神经网络改进并进行谐波扰动识别训练。仿真结果表明,该方法能更好地获取扰动时刻信息,定位快速精确,对配电系统谐波扰动识别率高。     

基于轮廓分析与三阶不变矩的旋转目标定位算法

为了解决当前图像定位算法在识别旋转与缩放工件目标时,存在定位成功率不高的问题,提出了基于轮廓分析与不变矩特征的旋转目标定位算法.首先,采用自适应二值化对图像进行预处理,并遍历图像轮廓,完成轮廓序列提取与面积计算,实现对杂质干扰的排除.然后构建三阶不变矩,计算逐一计算图像轮廓序列的三阶不变矩特征,从而建立定位度函数,与模板目标的不变矩特征比较,完成对旋转缩放工件目标定位.实验测试结果表明,与当前图像定位算法相比,在面对缩放十旋转干扰时,本算法拥有更高的定位成功率与鲁棒性.     

废钢库智能调度管理系统在炼钢厂的应用

天车定位是废钢库智能调度管理系统的辅助部分,以自动定位和无线通信技术为依托,使废钢库管理系统与天车实时通信,实现天车位置、作业目标与实际状态的自动反馈。为了实现某钢铁项目废钢跨智能调度管理,文章对无人天车PLC控制系统和无人天车计算机控制系统的功能进行了开发。     

基于UWB定位技术的作业风险管控智能终端设备研究

针对室内施工作业点多面广、作业环境复杂多样无法收到GPS信号从而不能对施工人员精准定位,容易引发现场工作人员误入危险点的情况,设计了作业风险管控终端设备,包括智能头盔和室内定位系统。将定位标签集成在智能头盔上,在需要作业的现场安装基站,基于UWB定位技术实现对室内作业人员的定位。 同时,智能头盔还具备通讯、行为识别等功能,室内定位系统具备电子围栏与预警功能。当发现人员越界时,通过蜂鸣器或者其他音频设备进行预警,并同时将位置信息传送到平台,加强了安全管控,降低了作业风险。实现室内精准定位功能、电子围栏和安全预警功能。     

基于MC20的多种方式定位终端设计与实现

为了实现对移动目标位置信息的测量,基于基站定位和GPS定位的不同需求,采用MC20全功能通信定位芯片及STM32微处理器,设计了一个多种定位方式的定位终端,该定位终端能够对移动目标进行实时定位检测,在不同情况下选择适合的定位方式,在室外或者GPS信号较为良好的情况下采用GPS定位,在室内或者GPS信号较弱的情况下采用基...     

基于双目视觉的带电作业机器人的目标识别与定位方法研究

高空带电作业机器人对目标物的精细化作业，需要合适的视觉辅助系统判断机械臂或爪具的位置与距离。提出一种将基于双目立体视觉的带电作业机器人目标识别与定位方法。通过对传统的Census算法进行改进，用窗口均值像素代替中心像素，用自适应窗口代替固定窗口，并与差的绝对和(SAD)算法加权融合，得到一种改进的SAD-Census立体匹配融合算法。利用该算法进行像素匹配运算，得出视差图；在YOLO框架下训练输电线螺栓数据集，获得螺栓深度距离并精准识别。螺栓定位实验结果表明，该方法在近距离定位时能达到1.2%的定位精度，最小相对误差为0.5%,能够为带电作业机器人提供实时准确的环境感知信息，提高了带电作业机器人作业的稳定性。     

基于深度学习的并联机器人定位检测技术研究

针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度;其次改进训练方式,通过预训练与实际训练提高可靠性,改进损失策略;然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系,结合手眼标定与相机标定方法,求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系;最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果,对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差,结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992-5.061mm之间,平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。     

数字罗盘在足球机器人守门员位姿控制中的应用

可自纠位的直线行走是足球机器人守门员的重要功能,为实现此功能,通常的做法是通过视觉同时识别多个目标实现机器人自身的全局定位,从而确定机器人自身的方位角。本文在RoboCup中型组足球机器人开发平台上,应用数字罗盘获取机器人的航向角,融合机器人的视觉信息,在识别一个参考路标的情况下实现足球机器人守门员的全局定位。根据机器人的全局位姿坐标可以实现守门员在门前球门区域的直线挡球功能,实验结果证明方法是可行的。     

UWB定位技术在数字孪生变电站中的应用

为应对变电站现场作业人员误入带电区域、不清晰作业范围、与带电设备安全距离不足和现场监管不足所带来的问题,将 UWB (UltraWideBand)定位技术应用在数字孪生变电站中,通过 UWB高精度定位技术,结合孪 生变电站三维立体模型,将孪生场景与真实场景同步运行,借助场景还原,实现对现场作业人员实时定位、实时轨迹 跟踪、行为分析告警等.该系统实现了数字孪生系统精准定位、电子围栏告警与风险识别等功能,有效防范了上述问题的发生.该系统已成功应用在杭州２２０kV 世纪变并取得了良好应用效果.     

融合异质传感信息的机器人粒子滤波定位方法

针对机器人采用视觉传感器和激光测距传感器单独定位的缺陷,提出一种融合视觉传感器和激光测距传感器感知信息的移动机器人Monte Carlo自定位方法.视觉目标识别过程中,只采用激光测距信息单独进行粒子集更新; 当视觉目标识别完成,利用码盘信息对视觉定位信息进行修正,然后融合激光测距信息进行粒子集的同步更新.视觉信息的全局...     

面向堆叠千克组砝码的砝码把手实时识别与空间定位技术

针对目前千克组砝码检定过程采用人工操作,存在检定效率低、劳动强度大、自动化程度低的问题,本文提出了面向堆叠千克组砝码的砝码把手实时识别与空间定位技术。首先,应用Faster R-CNN目标检测方法,实现砝码、砝码把手的识别与定位;根据识别到的砝码把手像素点坐标,对应获取砝码把手的深度值信息。初步试验表明,本文方法可实现堆叠千克组砝码把手实时识别与定位,砝码把手边界框识别的平均精确度为98.5%,单次获取图像并识别得到砝码的空间坐标所用时间不超过0.473s,多次实验砝码把手识别准确率100%,满足堆叠千克组砝码把手实时识别与定位需求。     

基于地震波的油气管道安全监测

针对目前广泛存在的油气管道受到人为破坏的问题,本文提出了通过对管道周围的人、车辆等发出的震动信号进行采集,对信号特征进行分析,从而对目标进行分类识别,并根据信号到达各传感器的时间差通过三角定位原理实现对入侵目标的空间定位以及对目标的运动轨迹进行监测,从而对管道安全构成威胁的行为进行早期监测、定位和预警。     

基于LabVIEW的变电站绝缘子识别定位

目前,国内外对于智能变电站无人巡检系统中视觉系统的研究较多,但国内变电站巡检机器人的研发仍局限于人工识别图片。针对这一问题,以机器视觉为基础,建立了基于机器视觉技术的绝缘子识别定位系统,通过LabVIEW的Vision模块完成对绝缘子图像的特征提取,实现了对绝缘子的初步识别与定位。     

基于双视觉引导的工业机器人立体定位技术的研究

针对目前大部分以工业机器人为核心的自动化生产线用工件固定方式进行加工作业,严重制约工业机器人在自动化生产线中的应用范围.为此提出一种基于双视觉引导的工业机器人立体定位技术.通过双视觉系统各自识别工装参考目标点的三维坐标和角度姿态,建立在相机坐标系下的三维坐标.利用多参考孔位采用最小二乘法拟合最优解,通过双目视觉的标定参数和定位换算算法,计算出目标点在工业机器人工件坐标系下的立体位置和姿态,引导工业机器人对工件的精确立体定位,最终实现机器人的各种加工作业.结果表明,双机器视觉能够精确引导机器人实现立体定位功能,误差小于0.5 mm,满足工业生产的一般性需求且具有良好的通用性.     

基于射频识别技术的定位算法的研究

射频识别技术（RFID）是20世纪90年代开始兴起的一种非接触式自动识别技术,它利用射频信号反射的传输特性自动识别目标并获取相关数据。RFID可同时识别高速运动的多个标签,适合于在各种环境下对多目标长期进行定位跟踪管理,成为2l世纪最有前途的产业之一。目前,RFID已开始在各行业中得到广泛的应用。但现有RFID系统具有诸如成本较高,需要较多的采样点,不能进行实时定位,当阻挡物较多时,无法对标签进行定位等缺陷,因此,本文对传统的三边定位算法进行改进,使之更适合RFID标签定位的需要。