气动式铁轨水平度检测系统研究

铁轨水平度是铁路建设中的一项重要技术指标,对于铁路运行至关重要,该文运用气动检测和传动原理,研究一种气动式铁轨水平度检测系统,能够自动检测出铁轨水平度的变化,并且及时反馈到技术部门采取处理措施,保证列车的运行安全以及人民的生命财产安全。经试验验证,该检测系统检测精度高,自动化程度高,既能检测铁轨横向水平度,又能检测铁轨纵向水平度,避免人工经验误差,减轻劳动强度,有望推广应用到实际生产中。     

基于ARM9的自适应背景差法智能远程视频监控系统

介绍了一种基于S3C2440微处理器的高性能、低成本的智能远程视频监控系统。从系统整体出发阐述系统的功能原理、部分软硬件模块的设计方案;研究了运动目标检测相关的算法,并提出一种自适应背景差法完成入侵检测。GPRS报警后,通过局域网传输使得网内计算机可以实时获得视频数据,从而达到远程智能监控的目的。通过测试,系统小巧灵活,布线方便,可靠性高,与传统的视频监控系统相比成本低廉。     

气动式铁轨故障检测系统研究

针对列车提速后容易出现的铁路铁轨断裂、轨距加大、铁轨连接处错位等故障现象,研究一种气动式检测系统器,利用气动传感器快速、方便、及时检测出这些铁轨故障,为保证列车提速的成功提供一种技术保障。     

基于改进的Hough变换的铁轨提取算法

为了能有效解决高危路段铁轨检测任务,必须准确、快速提取出数字图片中的铁轨。本文提出了一种基于多约束的Hough变换（HT）的直线提取算法。该算法采用局部算子法和全局直线拟合法提取铁轨,结合传统HT的思想,对基本算子进行约束,得到可能的铁轨点并标记方向。该算法计算时间短,具有较高的准确性。本文综合运用Hough变换在检测直线上的优越性和微分学的简单准确,来识别局部弯曲的铁轨,并在铁轨识别上进行仿真,取得了良好的效果。     

一种输电线路三跨点下工程机械的改进Faster-RCNN检测方法

为解决输电线路三跨点下由于工程机械入侵导致的跳闸问题,提出一种基于改进Faster-RCNN的大型机具检测算法.该方法以深度学习目标检测算法中的Faster R-CNN作为基本模型,首先研究了不同特征提取网络对模型检测准确度的影响,然后考虑到检测目标与模型的适配问题,使用k-means++算法对输电线路监控数据集中入侵...     

动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用

为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。     

智能图像监控系统异常目标检测算法研究

为实现智能家居中的实时安全监控,提出了一种基于嵌入式平台和无线通讯的智能视频监控系统方案,并设计了智能视频监控系统中的异常目标检测算法。以背景差分法为基础,采用自适应闽值、运动目标跟踪及背景更新等方法,克服了背景光线变化、阴影及小目标带来的干扰,提出并实现了动态目标跟踪检测功能。该系统能够有效地对监控区域目标状态进行监测,并能根据监测结果进行报警等安全操作。实验结果表明,系统具有很高的实时性、可靠性和实用性。     

基于优化核算子的塔机远程智能监控技术研究

塔式起重机工作负载重,机械部分出现故障则会导致严重安全事故。现有的安全监控多为故障发生后的警示,难以预测故障。针对此问题,提出了一种塔式起重机远程智能监控系统。该系统采取GSM通讯方式构建起重机关键部件运行参数的远程传输,并提出一种多核算子的极限学习机算法(MKELM)处理监控数据,形成对机器早期故障的智能诊断技术[1]。对起重机回转电机的故障诊断实验测试结果表明,起重机远程智能监控系统能够准确、及时、可靠地检测出机器部件潜在故障,避免机器严重故障发生;同时,MKELM诊断算法比现有方法诊断率高3.4%以上,具有较好的工程应用前景。     

基于GA-SVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术

针对当前通信系统入侵行为自动识别技术存在入侵信号样本识别成功率较低、误识别率和漏识别率较高的问题,提出基于 GA-SVM 算法的通信网络入侵信号自动识别技术。利用混沌原理提取通信网络入侵的非平稳信号时域特征,并凭借自回归模型提取对应频域特征,捕捉邻域入侵信号间的非线性时空动作频率,评价相邻行为间的状态关联性,预测入侵信号后续行为,完成入侵信号的识别。实验表明,所提方法识别精度高、误识别率较低,漏识别率非常低,具有可应用于实际的理论价值。     

视频监控系统中入侵检测设计

视频监控系统是安全防范系统的一个重要部分,以往的视频监控系统没有入侵检测,造成实时监控系统各种资源的极大浪费,文中提出在视频监控中引入入侵检测的方法,在入侵者进入时快速地感知,并起动视频监控系统工作.笔者还提出一种实时监控的分布式计算机信息系统设计,以改进现有的监控系统.     

一种基于入侵检测的模式匹配算法研究

通过对入侵检测系统的基本概念、发展历史和趋势进行详细论述,以及对各种检测方法进行深入的分析,在Boye Moore算法的基础上提出了一种改进算法来实现入侵检测的关键部分——模式匹配,提高了探测引擎的处理速度。通过实验验证,该改进技术能明显提高系统的检测效率和稳定性,达到了对系统研究和设计的初衷。     

基于MC9S08GB60的智能窗控制系统设计

介绍了一种基于MC9S08GB60微处理器为核心的智能开窗系统。为了达到窗体智能监控及远程控制的目的,设计引入了多种传感器和GSM模块,用以实现对智能窗体的手机远程控制、入侵报警、风雨报警等多种控制。给出了系统的软硬件实现,并对传感器选型以及各个功能的具体实现进行了详细的说明。实验表明了该系统在家庭应用中的可行性。     

基于ARM的嵌入式智能视频监控系统设计

提出了一种基于ARM系列微处理器S3C2410的智能视频监控系统,介绍了此系统的软、硬件构成,流程设计及目标检测算法。系统能有效降低存储的视频信息的冗余性,减轻监控人员的工作负荷,监控效采良好。     

神经网络在异常检测中的研究与应用

现存的入侵检测系统缺乏从先前所观测到的进攻进行概括并检测已知攻击的细微变化的能力.这里描述了一种基于过程的入侵检测算法,该算法利用人工神经网络的特点,具有从先前观测到的行为进行概括进而判断将来可能发生的行为的能力.本算法主要用于检测新型的网络入侵攻击.     

基于机器视觉技术的铁路隧道衬砌表面状态检测系统设计与实现

本文介绍了一种基于机器视觉技术的铁路隧道衬砌表面状态检测方法,利用线阵图像采集技术,实现在高速状态下,对隧道衬砌表面状态进行非接触式检测,形成完整、高清晰度的隧道衬砌表面图像,并通过智能图像处理技术自动识别出问题点图像及定位信息,从而保障铁路隧道的安全运营。     

变电站巡检机器人系统设计与实现

针对已投入使用的变电站设备布局紧密,仪器朝向不一的智能化巡检问题,设计一种变电站巡检机器人系统。系统本体采用基于六轴机械臂的复合式结构,极大地提高了检测的灵活性;提出激光雷达和二维码导航融合的复合导航方式,在保证精度的前提下提高了导航系统的稳定性;利用视觉算法进行智能识别,开发远程监控中心进行智能监控。实际测试应用表明：该系统具有较高的精度和灵活性,整体运行效果有效可靠。     

网络入侵监控报警

系统由嗅探器、监控中心、远程管理、远程终端等构成。通过实时分析网上数据流来监控非法入侵活动，并根据监控结果报警、响应，达到主动发现入侵活动、确保网络安全目的。它采用基于模式、基于统计两种方法发现入侵。重点是嗅探器对入侵的识别，技术关键是数据流实时性与查询速度矛盾、入侵模式动态添加等问题。具有智能分析、双向监控、漏洞自检等功能，是传统网络安全产品的强有力助手。     

基于机器视觉的FDM-3D快速成型异常工况监控系统

针对FDM-3D打印过程中存在的各类打印故障,提出了一种基于机器视觉的FDM-3D快速成型异常工况监控系统,该系统能够完成自动识别和报警等功能,实现无人值守状态下的智能监控。首先,基于视觉提取实际打印目标的轮廓;然后,基于计算机图形学获取stl文件中待打印物体的理论轮廓,并将其与实际打印目标的轮廓做对比;最后,开发一个基于网络的自动报警系统。实验结果表明,该监控系统能够对零件垮塌或打印机喷头堵塞等状况实现实时在线的评价。基于图像识别的监控方法能够与3D打印目标的造型实时匹配,该方法可以扩展到多种不同类型的打印机。     

车轮传感器自动识别铁路客货车装置的研制

^60Co铁路货车检查系统是设在边境铁路口岸的对货车货物进行检查的系统。介绍了一种应用于该系统中的铁路客货车自动识别方法。其原理是根据客车车厢一组车轮间距大于货车车厢一组车轮间距的特点，利用两个安装中心距等于一组货车车厢车轮中心距的车轮传感器以及另外两个辅助车轮传感器，并通过传感器信号处理电路、可编程控制器，实现了对铁路客货车的自动识别。     

双局扇监测控系统故障诊断数据处理方法研究

在分析了国内外局扇监控系统的基础上,针对煤矿安全生产的管理和监控要求,对于系统中的故障诊断和数据处理,给出了一种基于格罗贝斯准则和加权数据融合相结合的数据处理方法.该方法基于智能检测系统及数据融合技术,首先用格罗贝斯准则剔除含有疏失误差的测量数据,然后确定加权数据融合中的权数,最后算出融合估计值进行故障诊断.实测数据验证表明:这种数据融合算法结果更为准确,具有算法简单,实时性强等优点.