圖像識別技術的電梯門控方法

針對目前礦井火災的預測預報主要是依據(jù)溫度、煙霧、co、c02等參數(shù)進行判別,特別是對礦用電纜火災監(jiān)測基本上沒有新的方法,并且上述方法在監(jiān)測的準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礦用電纜火災進行預測預報,介紹了礦用電纜火災圖像的處理方法,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)域填充和面積計算,并用vc++進行應用軟件設計。實踐證明,圖像處理和識別方法合理,效果較好,該方法的研究和應用克服了過去監(jiān)測方法帶來的弊端,對礦井火災監(jiān)測預報具有十分重要的理論意義和實用價值。

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,運用圖像處理技術對動態(tài)目標進行檢測和簡單的預測,當電梯門完全打開或即將關閉時,實時地檢測電梯門間區(qū)域范圍內,當有動態(tài)目標出現(xiàn)并向轎廂方向移動時,迅速發(fā)出信號給電梯主控制器,使之發(fā)出相應的信號,通過控制門機,阻止電梯門的關閉.實驗結果證明:所設計的系統(tǒng)的實時性,適應性和準確性都基本滿足要求,具有較大的實用價值.

膠結充填膏體(cpb)、砂漿及混凝土等水泥基材料的力學強度取決于其微觀結構,如孔隙數(shù)量、孔徑及結構,顆粒及骨架的排列形態(tài)等。對于該類材料的力學強度與其孔隙結構(如孔徑及其分布)的關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性研究較少。紋理是一種反映圖像中同質現(xiàn)象的視覺特征,體現(xiàn)了物體表面共有的內在屬性,包含了物體表面結構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種不同質量濃度膏體制備的充填體試塊為樣本,養(yǎng)護至指定齡期后經(jīng)單軸抗壓強度試驗獲得其力學強度,再對試塊斷面進行電鏡掃描(sem)獲得其微觀結構圖像；基于圖像識別/分析技術提取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)與膏體濃度的相關性,識別出與膏體濃度呈正相關的紋理參數(shù),并驗證該紋理參數(shù)與力學強度存在嚴格的相關關系。

在人工智能領域中,圖像識別技術是一種類似于人眼識別,基于圖像明顯特征的重要技術,隨著我國信息時代的不斷發(fā)展,其在項目電子化招投標工作中得到廣泛應用。筆者從國內外電子化招投標的研究現(xiàn)狀著手,對圖像識別技術在招投標過程中的應用進行了深入探討,以期為今后圖像識別技術在項目招投標方面的應用研究提供借鑒。

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

4天電梯門控系統(tǒng)

鋼筋自動計數(shù)是鋼材生產(chǎn)中的一個難題?，F(xiàn)有的鋼筋自動計數(shù)方法包括捆裝棒材的圖像計數(shù)和在線棒材的自動計數(shù),它們的采集、處理方法有較大差別。本文對比分析了面積計數(shù)和模板計數(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之處。

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

為了準確高效地測量巖土體裂隙的各形態(tài)參數(shù),結合計算機數(shù)字圖像處理技術,提出一整套裂隙圖像計算機識別和定量分析方法。通過對含有裂隙的圖像進行二值化、橋接、去雜、智能識別等操作,獲取裂隙網(wǎng)絡節(jié)點以及各裂隙的主干,進而提取裂隙的寬度、長度、方向等裂隙形態(tài)參數(shù),實現(xiàn)了裂隙圖像的計算機定量分析。在此基礎上提出一種評價裂隙網(wǎng)絡連通性的方法?；谠摷夹g思路開發(fā)的巖土體裂隙圖像處理系統(tǒng)(cias)被成功應用于土體干縮裂隙圖像的識別和形態(tài)定量分析研究中。研究表明,該方法可以更加科學、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價提供了可靠依據(jù)。

針對盾構隧道管片結構裂損的圖像,基于數(shù)字圖像處理技術,運用軟件matlab的圖像處理功能進行裂縫圖像灰度變換及均衡化、圖像分割及裂縫識別、邊緣提取和寬度計算。在寬度計算中,采用霍夫變換對曲線裂縫進行擬合,細化裂縫圖像的寬度,得到更精確信息。

文章首先簡要分析了遠程數(shù)字視頻監(jiān)控與圖像識別技術,探討了其應用現(xiàn)狀及基本圖像識別過程；用圖像識別技術識別了指針位置、7段式數(shù)字、設備信號燈等,并對識別過程作了簡單介紹；最后指出了其在電力系統(tǒng)當中的未來應用前景。

基于圖像識別的PLC智能控制系統(tǒng)設計

動態(tài)人臉識別電梯控制即梯控電梯門禁系統(tǒng) 介紹 3d(維)人臉識別電梯控制即梯控電梯門禁系統(tǒng)介紹 簡介 3d(維)人臉識別系統(tǒng)，能夠像人眼一樣直觀地識別，是世界上第一款快速、準確 的人臉三維識別設備。解決彌補了傳統(tǒng)2d可見光人臉識別存在的不足，鑒別時 間只需要一秒鐘，走路甚至跑過去，只需在設備上恍一眼，它就會鑒別其身份是 否是以前注冊過的，系統(tǒng)對每個人的注冊時間只需2秒，注冊人數(shù)可達十萬以上。 3d(維)人臉識別產(chǎn)品特性 ☆高速接入 注冊時間：2秒 識別時間：小于1秒 注冊人數(shù)可達十萬以上的數(shù)據(jù)庫 吞吐能力：每分鐘多達60人 ☆可靠性和安全性 沒有“人為因素”的錯誤 不可能通過一個普通的照片欺騙 高品質的3d測量的人臉 ☆實用性 工作距離范圍：0.8-1.6米 不需要直接的身體接觸和定位 帶有帽子和太陽鏡也能快速識別 能方便簡單的與其他設備集成 人臉模型直觀指示 3d(

3d(維)人臉識別門禁系統(tǒng)介紹 簡介 3d(維)人臉識別系統(tǒng)，能夠像人眼一樣直觀地識別，是世界上第一款快速、準確 的人臉三維識別設備。解決彌補了傳統(tǒng)2d可見光人臉識別存在的不足，鑒別時 間只需要一秒鐘，走路甚至跑過去，只需在設備上恍一眼，它就會鑒別其身份是 否是以前注冊過的，系統(tǒng)對每個人的注冊時間只需2秒，注冊人數(shù)可達十萬以上。 產(chǎn)品特性 ☆高速接入 注冊時間：2秒 識別時間：小于1秒 注冊人數(shù)可達十萬以上的數(shù)據(jù)庫 吞吐能力：每分鐘多達60人 ☆可靠性和安全性 沒有“人為因素”的錯誤 不可能通過一個普通的照片欺騙 高品質的3d測量的人臉 ☆實用性 工作距離范圍：0.8-1.6米 不需要直接的身體接觸和定位 帶有帽子和太陽鏡也能快速識別 能方便簡單的與其他設備集成 人臉模型直觀指示 應用場景 1、社會治安應用 旅館、網(wǎng)吧、娛樂會所、重大集會（演唱會、體育賽事、大型講座

電梯門控制系統(tǒng)設計 摘要：為了使電梯更好的為大眾服務，本文利用plc和變頻器配合使用來控 制電梯門的開和關。本文設計了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)設置表。經(jīng)過試驗驗證，該方法應用在電梯門的開、關控 制中能收到很好的效果。 關鍵詞：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)中一個非常重要的子系統(tǒng)。相對于整個電梯控 制系統(tǒng)來說，由于它的動作最頻繁并且直接面對乘客，因此在實際應用中需要一 個運行安全可靠、性能穩(wěn)定的電梯門控制系統(tǒng)來為乘客服務。乘客對電梯門運行 的一般要求是門在開或關的開始階段要求速度快，在開或關的結束階段要求門速 慢。老式電梯門的控制及運行大多采用直流電機配以繼電器、限位開關及電阻等 器件來實現(xiàn)開、關門的控制，門在運行中依靠安裝在轎門上的開關打板依次撞擊 裝在轎頂上的各換速行程開關，逐漸短接分壓電

基于圖像相關分析的土體剪切帶識別方法——提出了一種基于數(shù)字照相量測和圖像相關性分析技術的土體剪切帶識別方法。首先，在模型試驗中，用數(shù)碼相機采集土體全程變形圖像序列；接著，在圖像全局觀測范圍內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)...

復雜場景中的圖像分割是當前圖像分割中的一個難點,給分割算法帶來了更大的挑戰(zhàn).基于深度學習的算法基于統(tǒng)計學理論,相比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡,深度學習能夠進行更深層次的學習,因此準確率大大提升,本文研究了一種深度信念網(wǎng)模型,加入dropout策略,并且進行改進,最后把模型應用于施工現(xiàn)場勾機的圖像分割與識別.實驗證明,改進的深度信念網(wǎng)模型算法可以有效的識別復雜場景中的圖像.

針對生產(chǎn)中內螺紋難以快速自動檢測問題,提出了一種基于計算機視覺技術的內螺紋非接觸式自動檢測方法。采用數(shù)學形態(tài)學處理二值化后的內螺紋圖像,消除了內螺紋小徑圓弧邊緣缺口、裂縫及破洞等缺陷;然后應用最小二乘圓擬合方法檢測內螺紋小徑圓弧,得到精確的小徑半徑尺寸,以內螺紋小徑的半徑尺寸差異為判別條件,開發(fā)自動檢測系統(tǒng),實現(xiàn)內螺紋的準確識別。實驗結果表明,該系統(tǒng)檢測精度高、正確率高、速度快,能滿足內螺紋生產(chǎn)自動檢測的要求。

通過對傾斜的dr圖像進行圖像增強、二值化、傾斜校正、去毛刺、填補空洞、單字符分割和大小歸一化處理,分割出若干個大小相同的單字符圖像;然后通過訓練45個支持向量機(svm),并得到各個支持向量機的判別函數(shù);利用這45個判別函數(shù)判別單字符圖像是哪個數(shù)字的圖像,并記下各個數(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應的數(shù)字。應用microsoftvisualstudio2008軟件編寫了相關的計算程序。利用該程序進行識別實驗的結果表明,該方法能夠在dr圖像中貨車鑄件工件號呈傾斜情況下有效識別出貨車鑄件的工件號。

通過對傾斜的dr圖像進行圖像增強、二值化、傾斜校正、去毛刺、填補空洞、單字符分割和大小歸一化處理,分割出若干個大小相同的單字符圖像；然后通過訓練45個支持向量機(svm),并得到各個支持向量機的判別函數(shù)；利用這45個判別函數(shù)判別單字符圖像是哪個數(shù)字的圖像,并記下各個數(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應的數(shù)字.應用microsoftvisualstudi02008軟件編寫了相關的計算程序.利用該程序進行識別實驗的結果表明,該方法能夠在dr圖像中貨車鑄件工件號呈傾斜情況下有效識別出貨車鑄件的工件號.

為了使電梯更好的為大眾服務,本文利用plc和變頻器配合使用來控制電梯門的開和關。本文設計了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)設置表。經(jīng)過試驗驗證,該方法應用在電梯門的開、關控制中能收到很好的效果。

遠程數(shù)字視頻監(jiān)控和圖像識別技術在電力系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用，首先對系統(tǒng)做了簡單介紹，然后分別從多個方面對二者進行了詳細分析。