圖像識(shí)別技術(shù)的電梯門控方法

針對(duì)目前礦井火災(zāi)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)主要是依據(jù)溫度、煙霧、co、c02等參數(shù)進(jìn)行判別,特別是對(duì)礦用電纜火災(zāi)監(jiān)測(cè)基本上沒有新的方法,并且上述方法在監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和有效性方面尚不能滿足煤礦安全生產(chǎn)的需要。提出了采用圖像法對(duì)礦用電纜火災(zāi)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),介紹了礦用電纜火災(zāi)圖像的處理方法,包括圖像剪切、圖像分割、灰度化處理、邊緣輪廓提取、有效區(qū)域填充和面積計(jì)算,并用vc++進(jìn)行應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)。實(shí)踐證明,圖像處理和識(shí)別方法合理,效果較好,該方法的研究和應(yīng)用克服了過去監(jiān)測(cè)方法帶來(lái)的弊端,對(duì)礦井火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)具有十分重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

電梯門系統(tǒng)作為電梯中的門戶,其更好的安全性,智能性一直是研究人員追求的.系統(tǒng)采用了arm9高速處理器,運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè),當(dāng)電梯門完全打開或即將關(guān)閉時(shí),實(shí)時(shí)地檢測(cè)電梯門間區(qū)域范圍內(nèi),當(dāng)有動(dòng)態(tài)目標(biāo)出現(xiàn)并向轎廂方向移動(dòng)時(shí),迅速發(fā)出信號(hào)給電梯主控制器,使之發(fā)出相應(yīng)的信號(hào),通過控制門機(jī),阻止電梯門的關(guān)閉.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,適應(yīng)性和準(zhǔn)確性都基本滿足要求,具有較大的實(shí)用價(jià)值.

膠結(jié)充填膏體(cpb)、砂漿及混凝土等水泥基材料的力學(xué)強(qiáng)度取決于其微觀結(jié)構(gòu),如孔隙數(shù)量、孔徑及結(jié)構(gòu),顆粒及骨架的排列形態(tài)等。對(duì)于該類材料的力學(xué)強(qiáng)度與其孔隙結(jié)構(gòu)(如孔徑及其分布)的關(guān)系研究目前已有很多,但與微觀形態(tài)特征或紋理特性的相關(guān)性研究較少。紋理是一種反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征,體現(xiàn)了物體表面共有的內(nèi)在屬性,包含了物體表面結(jié)構(gòu)組織排列以及它們與周圍環(huán)境的聯(lián)系,是量化微觀形態(tài)特性的有效方法。在統(tǒng)計(jì)分析中,灰度共生矩陣(glcm)紋理和tamura紋理是表征紋理特征的最具代表性方法。本研究以3種不同質(zhì)量濃度膏體制備的充填體試塊為樣本,養(yǎng)護(hù)至指定齡期后經(jīng)單軸抗壓強(qiáng)度試驗(yàn)獲得其力學(xué)強(qiáng)度,再對(duì)試塊斷面進(jìn)行電鏡掃描(sem)獲得其微觀結(jié)構(gòu)圖像；基于圖像識(shí)別/分析技術(shù)提取sem圖像的紋理特征參數(shù),分析紋理特性與sem圖像參數(shù)(放大倍數(shù))間的關(guān)系,篩選出有效的sem圖像樣品；分析各紋理參數(shù)與膏體濃度的相關(guān)性,識(shí)別出與膏體濃度呈正相關(guān)的紋理參數(shù),并驗(yàn)證該紋理參數(shù)與力學(xué)強(qiáng)度存在嚴(yán)格的相關(guān)關(guān)系。

在人工智能領(lǐng)域中,圖像識(shí)別技術(shù)是一種類似于人眼識(shí)別,基于圖像明顯特征的重要技術(shù),隨著我國(guó)信息時(shí)代的不斷發(fā)展,其在項(xiàng)目電子化招投標(biāo)工作中得到廣泛應(yīng)用。筆者從國(guó)內(nèi)外電子化招投標(biāo)的研究現(xiàn)狀著手,對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)在招投標(biāo)過程中的應(yīng)用進(jìn)行了深入探討,以期為今后圖像識(shí)別技術(shù)在項(xiàng)目招投標(biāo)方面的應(yīng)用研究提供借鑒。

水工建筑物是我國(guó)在水資源豐富的地區(qū)普遍存在的,其中金屬結(jié)構(gòu)也是工程中極其重要的組成部分.水工建筑物中的金屬結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期接觸侵蝕性介質(zhì),遭受了不同程度的化學(xué)侵蝕,尤其是電化學(xué)侵蝕;同時(shí)它們還受到高速水流和風(fēng)浪的沖擊,容易造成沖撞破壞;此外泥沙還會(huì)對(duì)其產(chǎn)生沖刷作用,這些都是一些水工金屬結(jié)構(gòu)遭受破壞的原因之一.正是由于自然環(huán)境因素對(duì)水工金屬結(jié)構(gòu)所造成的損失和破壞如此巨大,如何對(duì)金屬結(jié)構(gòu)物進(jìn)行腐蝕情況的檢查鑒定、如何使得金屬結(jié)構(gòu)能夠長(zhǎng)效防腐,已成為人類越來(lái)越重視的方面,提高金屬結(jié)構(gòu)的腐蝕情況鑒定技術(shù)和抵抗腐蝕的能力成為當(dāng)務(wù)之急.

4天電梯門控系統(tǒng)

鋼筋自動(dòng)計(jì)數(shù)是鋼材生產(chǎn)中的一個(gè)難題?，F(xiàn)有的鋼筋自動(dòng)計(jì)數(shù)方法包括捆裝棒材的圖像計(jì)數(shù)和在線棒材的自動(dòng)計(jì)數(shù),它們的采集、處理方法有較大差別。本文對(duì)比分析了面積計(jì)數(shù)和模板計(jì)數(shù)這兩種方法,指出了它們各自存在的問題以及需要完善和改進(jìn)之處。

首先分析了既有隧道襯砌裂縫檢測(cè)系統(tǒng)存在的問題,然后應(yīng)用最新技術(shù)發(fā)展成果,提出基于圖像識(shí)別技術(shù)的隧道襯砌裂縫檢測(cè)系統(tǒng).該系統(tǒng)能對(duì)隧道襯砌圖像予以高速采集和存儲(chǔ),其后端采用基于深度學(xué)習(xí)的裂縫識(shí)別算法對(duì)海量的隧道襯砌圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速識(shí)別,并提取裂縫特征參數(shù).將該系統(tǒng)安裝在現(xiàn)有軌道車上進(jìn)行了試驗(yàn),結(jié)果表明該系統(tǒng)可以50km/h的速度對(duì)1mm以上襯砌裂縫無(wú)遺漏采集.

為了準(zhǔn)確高效地測(cè)量巖土體裂隙的各形態(tài)參數(shù),結(jié)合計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù),提出一整套裂隙圖像計(jì)算機(jī)識(shí)別和定量分析方法。通過對(duì)含有裂隙的圖像進(jìn)行二值化、橋接、去雜、智能識(shí)別等操作,獲取裂隙網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及各裂隙的主干,進(jìn)而提取裂隙的寬度、長(zhǎng)度、方向等裂隙形態(tài)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了裂隙圖像的計(jì)算機(jī)定量分析。在此基礎(chǔ)上提出一種評(píng)價(jià)裂隙網(wǎng)絡(luò)連通性的方法?；谠摷夹g(shù)思路開發(fā)的巖土體裂隙圖像處理系統(tǒng)(cias)被成功應(yīng)用于土體干縮裂隙圖像的識(shí)別和形態(tài)定量分析研究中。研究表明,該方法可以更加科學(xué)、高效地提取巖土裂隙形態(tài)參數(shù),為裂隙的定量分析和評(píng)價(jià)提供了可靠依據(jù)。

針對(duì)盾構(gòu)隧道管片結(jié)構(gòu)裂損的圖像,基于數(shù)字圖像處理技術(shù),運(yùn)用軟件matlab的圖像處理功能進(jìn)行裂縫圖像灰度變換及均衡化、圖像分割及裂縫識(shí)別、邊緣提取和寬度計(jì)算。在寬度計(jì)算中,采用霍夫變換對(duì)曲線裂縫進(jìn)行擬合,細(xì)化裂縫圖像的寬度,得到更精確信息。

文章首先簡(jiǎn)要分析了遠(yuǎn)程數(shù)字視頻監(jiān)控與圖像識(shí)別技術(shù),探討了其應(yīng)用現(xiàn)狀及基本圖像識(shí)別過程；用圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別了指針位置、7段式數(shù)字、設(shè)備信號(hào)燈等,并對(duì)識(shí)別過程作了簡(jiǎn)單介紹；最后指出了其在電力系統(tǒng)當(dāng)中的未來(lái)應(yīng)用前景。

基于圖像識(shí)別的PLC智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別電梯控制即梯控電梯門禁系統(tǒng) 介紹 3d(維)人臉識(shí)別電梯控制即梯控電梯門禁系統(tǒng)介紹 簡(jiǎn)介 3d(維)人臉識(shí)別系統(tǒng)，能夠像人眼一樣直觀地識(shí)別，是世界上第一款快速、準(zhǔn)確 的人臉三維識(shí)別設(shè)備。解決彌補(bǔ)了傳統(tǒng)2d可見光人臉識(shí)別存在的不足，鑒別時(shí) 間只需要一秒鐘，走路甚至跑過去，只需在設(shè)備上恍一眼，它就會(huì)鑒別其身份是 否是以前注冊(cè)過的，系統(tǒng)對(duì)每個(gè)人的注冊(cè)時(shí)間只需2秒，注冊(cè)人數(shù)可達(dá)十萬(wàn)以上。 3d(維)人臉識(shí)別產(chǎn)品特性 ☆高速接入 注冊(cè)時(shí)間：2秒 識(shí)別時(shí)間：小于1秒 注冊(cè)人數(shù)可達(dá)十萬(wàn)以上的數(shù)據(jù)庫(kù) 吞吐能力：每分鐘多達(dá)60人 ☆可靠性和安全性 沒有“人為因素”的錯(cuò)誤 不可能通過一個(gè)普通的照片欺騙 高品質(zhì)的3d測(cè)量的人臉 ☆實(shí)用性 工作距離范圍：0.8-1.6米 不需要直接的身體接觸和定位 帶有帽子和太陽(yáng)鏡也能快速識(shí)別 能方便簡(jiǎn)單的與其他設(shè)備集成 人臉模型直觀指示 3d(

3d(維)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)介紹 簡(jiǎn)介 3d(維)人臉識(shí)別系統(tǒng)，能夠像人眼一樣直觀地識(shí)別，是世界上第一款快速、準(zhǔn)確 的人臉三維識(shí)別設(shè)備。解決彌補(bǔ)了傳統(tǒng)2d可見光人臉識(shí)別存在的不足，鑒別時(shí) 間只需要一秒鐘，走路甚至跑過去，只需在設(shè)備上恍一眼，它就會(huì)鑒別其身份是 否是以前注冊(cè)過的，系統(tǒng)對(duì)每個(gè)人的注冊(cè)時(shí)間只需2秒，注冊(cè)人數(shù)可達(dá)十萬(wàn)以上。 產(chǎn)品特性 ☆高速接入 注冊(cè)時(shí)間：2秒 識(shí)別時(shí)間：小于1秒 注冊(cè)人數(shù)可達(dá)十萬(wàn)以上的數(shù)據(jù)庫(kù) 吞吐能力：每分鐘多達(dá)60人 ☆可靠性和安全性 沒有“人為因素”的錯(cuò)誤 不可能通過一個(gè)普通的照片欺騙 高品質(zhì)的3d測(cè)量的人臉 ☆實(shí)用性 工作距離范圍：0.8-1.6米 不需要直接的身體接觸和定位 帶有帽子和太陽(yáng)鏡也能快速識(shí)別 能方便簡(jiǎn)單的與其他設(shè)備集成 人臉模型直觀指示 應(yīng)用場(chǎng)景 1、社會(huì)治安應(yīng)用 旅館、網(wǎng)吧、娛樂會(huì)所、重大集會(huì)（演唱會(huì)、體育賽事、大型講座

電梯門控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 摘要：為了使電梯更好的為大眾服務(wù)，本文利用plc和變頻器配合使用來(lái)控 制電梯門的開和關(guān)。本文設(shè)計(jì)了plc和變頻器控制電梯門的電路和控制程序，列 出了變頻器的控制參數(shù)設(shè)置表。經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證，該方法應(yīng)用在電梯門的開、關(guān)控 制中能收到很好的效果。 關(guān)鍵詞：plc變頻器電梯門 0引言 電梯門控系統(tǒng)是電梯控制系統(tǒng)中一個(gè)非常重要的子系統(tǒng)。相對(duì)于整個(gè)電梯控 制系統(tǒng)來(lái)說，由于它的動(dòng)作最頻繁并且直接面對(duì)乘客，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要一 個(gè)運(yùn)行安全可靠、性能穩(wěn)定的電梯門控制系統(tǒng)來(lái)為乘客服務(wù)。乘客對(duì)電梯門運(yùn)行 的一般要求是門在開或關(guān)的開始階段要求速度快，在開或關(guān)的結(jié)束階段要求門速 慢。老式電梯門的控制及運(yùn)行大多采用直流電機(jī)配以繼電器、限位開關(guān)及電阻等 器件來(lái)實(shí)現(xiàn)開、關(guān)門的控制，門在運(yùn)行中依靠安裝在轎門上的開關(guān)打板依次撞擊 裝在轎頂上的各換速行程開關(guān)，逐漸短接分壓電

基于圖像相關(guān)分析的土體剪切帶識(shí)別方法——提出了一種基于數(shù)字照相量測(cè)和圖像相關(guān)性分析技術(shù)的土體剪切帶識(shí)別方法。首先，在模型試驗(yàn)中，用數(shù)碼相機(jī)采集土體全程變形圖像序列；接著，在圖像全局觀測(cè)范圍內(nèi)粗略搜索到剪切帶發(fā)生的大致區(qū)域；然后，布置跨越剪切區(qū)...

復(fù)雜場(chǎng)景中的圖像分割是當(dāng)前圖像分割中的一個(gè)難點(diǎn),給分割算法帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn).基于深度學(xué)習(xí)的算法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,相比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)能夠進(jìn)行更深層次的學(xué)習(xí),因此準(zhǔn)確率大大提升,本文研究了一種深度信念網(wǎng)模型,加入dropout策略,并且進(jìn)行改進(jìn),最后把模型應(yīng)用于施工現(xiàn)場(chǎng)勾機(jī)的圖像分割與識(shí)別.實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)的深度信念網(wǎng)模型算法可以有效的識(shí)別復(fù)雜場(chǎng)景中的圖像.

針對(duì)目前礦井火災(zāi)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)主要是依據(jù)溫度、煙霧、co、co2等參數(shù)進(jìn)行判別，特別是對(duì)礦用電纜火災(zāi)監(jiān)測(cè)基本上沒有新的方法，并且上述方法在監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和有效性方面尚不能滿足煤礦安全生產(chǎn)的需要。提出了采用圖像法對(duì)礦用電纜火災(zāi)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，介紹了礦用電纜火災(zāi)圖像的處理方法，包括圖像剪切、圖像分割、灰度化處理、邊緣輪廓提取、有效區(qū)域填充和面積計(jì)算，并用vc＋＋進(jìn)行應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)。實(shí)踐證明，圖像處理和識(shí)別方法合理，效果較好，該方法的研究和應(yīng)用克服了過去監(jiān)測(cè)方法帶來(lái)的弊端，對(duì)礦井火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)具有十分重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

針對(duì)生產(chǎn)中內(nèi)螺紋難以快速自動(dòng)檢測(cè)問題,提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的內(nèi)螺紋非接觸式自動(dòng)檢測(cè)方法。采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理二值化后的內(nèi)螺紋圖像,消除了內(nèi)螺紋小徑圓弧邊緣缺口、裂縫及破洞等缺陷;然后應(yīng)用最小二乘圓擬合方法檢測(cè)內(nèi)螺紋小徑圓弧,得到精確的小徑半徑尺寸,以內(nèi)螺紋小徑的半徑尺寸差異為判別條件,開發(fā)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)內(nèi)螺紋的準(zhǔn)確識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)檢測(cè)精度高、正確率高、速度快,能滿足內(nèi)螺紋生產(chǎn)自動(dòng)檢測(cè)的要求。

我先為您介紹一下我們應(yīng)用的人工智能技術(shù)。我們應(yīng)用的是人工智能的邊緣計(jì)算技術(shù)。邊緣 計(jì)算是區(qū)別于云端人工智能的另一發(fā)展方向，舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)描述云端智能和邊緣計(jì)算的 區(qū)別。例如人工智能機(jī)器人過馬路這一行為，云端智能的處理方法就是，機(jī)器人采集一條障 礙物信息，通過網(wǎng)絡(luò)上傳到云端，云端進(jìn)行計(jì)算把結(jié)果再返回給機(jī)器人；這個(gè)過程實(shí)現(xiàn)起來(lái)， 在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)和硬件條件下時(shí)間可能需要700毫秒，這種速度應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單的情況是沒有問題的， 但是一但外部環(huán)境變得復(fù)雜，一秒鐘外部環(huán)境發(fā)生無(wú)數(shù)次變化，那么云端計(jì)算就會(huì)導(dǎo)致機(jī)器 人無(wú)法動(dòng)作，因?yàn)橐粋€(gè)指令下達(dá)后，外部環(huán)境的變化已經(jīng)不允許他執(zhí)行剛才的命令了。這時(shí) 邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)就顯現(xiàn)出來(lái)，我們?yōu)闄C(jī)器人裝上邊緣運(yùn)算模塊，可以快速的對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的情況進(jìn) 行識(shí)別運(yùn)算并輸出指令，保證了現(xiàn)場(chǎng)端設(shè)備的可靠運(yùn)行。 同樣的到理，我們的人工智能識(shí)別模塊集成在車載的智能巡查寶中，車輛行駛過程中設(shè)備可

通過對(duì)傾斜的dr圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、二值化、傾斜校正、去毛刺、填補(bǔ)空洞、單字符分割和大小歸一化處理,分割出若干個(gè)大小相同的單字符圖像;然后通過訓(xùn)練45個(gè)支持向量機(jī)(svm),并得到各個(gè)支持向量機(jī)的判別函數(shù);利用這45個(gè)判別函數(shù)判別單字符圖像是哪個(gè)數(shù)字的圖像,并記下各個(gè)數(shù)字的得票數(shù),確定得票最多的數(shù)字即為單字符圖像對(duì)應(yīng)的數(shù)字。應(yīng)用microsoftvisualstudio2008軟件編寫了相關(guān)的計(jì)算程序。利用該程序進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,該方法能夠在dr圖像中貨車鑄件工件號(hào)呈傾斜情況下有效識(shí)別出貨車鑄件的工件號(hào)。

通過對(duì)傾斜的dr圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、二值化、傾斜校正、去毛刺、填補(bǔ)空洞、單字符分割和大小歸一化處理,分割出若干個(gè)大小相同的單字符圖像；然后通過訓(xùn)練45個(gè)支持向量機(jī)(svm),并得到各個(gè)支持向量機(jī)的判別函數(shù)；利用這45個(gè)判別函數(shù)判別單字符圖像是哪個(gè)數(shù)字的圖像,并記下各個(gè)數(shù)字的得票數(shù),確定得票最多的數(shù)字即為單字符圖像對(duì)應(yīng)的數(shù)字.應(yīng)用microsoftvisualstudi02008軟件編寫了相關(guān)的計(jì)算程序.利用該程序進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,該方法能夠在dr圖像中貨車鑄件工件號(hào)呈傾斜情況下有效識(shí)別出貨車鑄件的工件號(hào).