煤矿井下安全避险“六大系统”的作用和配置方案

研究了煤矿安全监控系统在瓦斯、火灾等重特大事故监控与预警和事故调查中的作用,提出了系统的配置方案及基于煤矿安全监控系统的煤矿瓦斯爆炸等事故直接原因的认定方法;研究了煤矿井下人员位置监测系统在遏制超定员生产、事故应急救援等方面的作用,提出了系统设置方法;提出了以矿用调度通信系统和矿井广播通信系统为基础、矿井移动通信系统为补充的矿井通信联络方案,提出了严禁采用矿用IP电话通信系统和矿井移动通信系统替代矿用调度通信系统的观点;提出了高瓦斯矿井的入井人员宜携带隔离式自救器,且隔离式自救器宜选用压缩氧隔离式自救器的方案;提出了避难硐室的装备要求和避难硐室性能价格比优于救生舱的观点;介绍了矿井压风自救系统和供水施救系统。     

超前瓦斯排放钻孔有效排放半径的测定

介绍了煤层超前钻孔的防突机理,比较和分析了超前瓦斯排放钻孔有效排放半径的3种测定方法,选择钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标法进行了现场应用。应用结果表明,使用钻屑量与钻屑瓦斯解吸指标法测定排放钻孔的有效排放半径简便易行,准确可靠。     

一种改进的RAID后台初始化技术

新创建的RAID系统必须要经过初始化才能使磁盘上的随机数据满足一定的校验关系,从而使RAID系统具有数据恢复能力。文章分析了传统RAID系统初始化方案的优缺点,提出了一种改进的后台初始化方案,试验证明该方案能够有效做到初始化与主机IO读写的并行,并在初始化性能和主机IO读写性能上较传统方案有较大的提高。     

差压测漏仪微泄漏的建模与仿真

为研究密封件的微泄漏量大小与检测时间之间的关系,实现检测时间与检测可靠性的优化,通过分析密封件微小泄漏的理论,建立了微小泄漏的等效模型。基于此模型,采用AMESim仿真软件对差压测漏仪检测微小泄漏的动态特征进行仿真分析,得出了被测件微小泄漏时的动态P-T关系曲线。结果表明,此仿真试验能反映出密封件微泄漏时压力与时间的动态关系,为制定最优的检测时间提供了依据。     

夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰消除方法

针对夜晚视频目标检测中的车辆灯光干扰问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的灯光干扰消除方法。用背景差方法对输入视频进行初始分割得到前景区域,把前景区域划分为子块,提取子块的灰度分布特征和纹理特征;选择一个最佳特征子集作为输入向量,对SVM分类器进行训练识别;将识别为灯光的子块去除。实验结果表明,与其他分类器相比,基于SVM的方法在准确率和实时性方面性能较优。     

基于自适应学习率的背景建模方法

针对高斯混合模型中均值和方差的学习,提出基于自适应学习率的背景建模方法。统计每个像素模型被匹配的次数,在线更新学习率。在初始化背景时,分配一个全局的学习率,采用传统高斯混合模型的学习方式;在更新背景时,为每个像素分配一个学习率,采用自适应的学习方式。实验结果表明,该方法与传统高斯混合背景模型相比,有较好的学习能力与稳定性,能提高运动目标检测的正确率。     

智能空间中的用户饮食偏好获取与推荐系统

对用户饮食偏好获取技术进行研究,建立基于相似度的食物分类模型,在此基础上设计智能空间中的用户饮食偏好获取及饮食推荐系统。该系统通过压力传感器采集用户饮食数据,利用动态分割数据的方法获取用户饮食偏好上下文,根据食物分类模型进行饮食推荐。实验结果证明了该系统的有效性。     

干扰环境下运动目标跟踪的背景滤波

基于Mean Shift的目标跟踪算法,在目标发生明显尺度变化或存在背景干扰的情况下,跟踪就会失败。为此,针对跟踪过程中的背景干扰问题,提出根据目标运动状态进行背景滤波的目标跟踪算法。根据目标跟踪过程中产生的运动轨迹估计目标位移和速度,沿着目标可能的运动方向的反方向对候选区域进行背景滤波,滤波区域宽度根据目标位移大小确定。实验结果表明,改进后的算法对背景信息具有较好的鲁棒性,提高目标跟踪的可靠性。     

基于高斯背景模型的车辆检测改进算法

针对车辆检测中实时性、准确性以及自适应性很难兼顾的问题,提出了一种快速有效的车辆检测算法。该算法采用阈值判定背景区域和更新区域,根据背景变化的程度,利用动态权值更新学习率,使用基于单高斯背景模型方法,结合逻辑"或"运算检测出车辆。实验结果表明,该算法能够快速准确地检测出车辆,并且在背景更新过程中实现了自适应,并具有一定的鲁棒性。     

基于模板匹配和边缘检测的车标定位方法

车标定位在车标识别系统中具有关键作用,为解决倾斜的车辆图像及多种车标背景纹理的车标定位问题,提出了一种新的车标定位方法。先进行车辆图像的倾斜校正,再通过三绝对值最大梯度方法定位出车灯带区域,利用车标与车牌、车灯的位置先验知识进行车标粗定位,并根据车标背景纹理特征利用模板匹配和边缘检测方法进行车标精定位。该方法充分利用了车标的先验知识和背景纹理特征,并将模板匹配与边缘检测技术相结合,提高了车标定位的准确率。实验结果表明,该方法既适用于倾斜的车辆图像又适用于多种车标背景纹理,具有很好的车标定位效果。