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(yīng)用最新技術(shù)發(fā)展成果,提出基于圖像識別技術(shù)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(xué)習(xí)的裂縫識別算法對海量的隧道襯砌圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行了試驗,結(jié)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.

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(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;此外泥沙還會對其產(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)境因素對水工金屬結(jié)構(gòu)所造成的損失和破壞如此巨大,如何對金屬結(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)能夠長效防腐,已成為人類越來越重視的方面,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.

粉質(zhì)黏土圖像的紋理特征分析

為了準(zhǔn)確高效地測量巖土體裂隙的各形態(tài)參數(shù),結(jié)合計算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù),提出一整套裂隙圖像計算機(jī)識別和定量分析方法。通過對含有裂隙的圖像進(jìn)行二值化、橋接、去雜、智能識別等操作,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、長度、方向等裂隙形態(tài)參數(shù),實現(xiàn)了裂隙圖像的計算機(jī)定量分析。在此基礎(chǔ)上提出一種評價裂隙網(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價提供了可靠依據(jù)。

基于圖像識別的PLC智能控制系統(tǒng)設(shè)計

在不完全樹型小波分解基礎(chǔ)上將紋理和顏色特征進(jìn)行融合,提出了適合彩色紋理圖像分析的新的特征,它比單純的灰度紋理特征或顏色特征具有更強(qiáng)的分類能力同時還利用20類真實彩色自然紋理圖像對塔式小波分解、不完全樹型小波分解和小波包分解進(jìn)行了多特征融合的分類比較,實驗結(jié)果表明:不完全樹型小波分解的特征級融合表現(xiàn)出良好的分類性能和抗噪能力

通過對機(jī)織物圖像的表面形態(tài)分析,建立3種基本組織(平紋、斜紋和緞紋)的表面紋理模型,運(yùn)用傅里葉變換技術(shù)得到3種基本組織的頻譜模型,并建立表面紋理模型和頻譜圖模型之間的對應(yīng)關(guān)系,從而為運(yùn)用圖像分析和人工智能技術(shù)自動測量織物的結(jié)構(gòu)參數(shù)、識別機(jī)織物類型奠定理論基礎(chǔ).實驗結(jié)果證明,這種方法是準(zhǔn)確可靠的.

針對目前電梯門控制裝置的缺陷,提出了一種基于圖像識別技術(shù)的電梯門控方法,用于在電梯轎廂門區(qū)范圍內(nèi)實時檢測運(yùn)動物體.由于門區(qū)范圍存在動態(tài)變化的復(fù)雜背景,圖像識別易受光線干擾,該方法通過otsu閾值分割法實現(xiàn)圖像二值化處理,采用幀間差分法識別門區(qū)間運(yùn)動物體.提出了統(tǒng)計的雙閾值法解決門位置誤差帶來的問題,并提出了改進(jìn)的電梯門控方法.實驗結(jié)果表明:上述方法在電梯門區(qū)圖像識別過程中取得了良好的效果,為改進(jìn)的電梯門控方法的實現(xiàn)提供了可靠的保障.

用2種具有不同性質(zhì)的苯丙乳液來研究聚合物對砂漿各種性能的影響,測量了不同聚合物摻量下,聚合物改性砂漿的流動性及力學(xué)性能。通過測量砂漿凝結(jié)硬化過程中絕熱溫升來研究聚合物對砂漿中水泥水化過程的影響。用掃描電子顯微鏡觀察了聚合物改性砂漿的微觀結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明:由于聚合物成膜及其與水泥水化產(chǎn)物的相互作用,砂漿的力學(xué)性能得到顯著改善。聚合物的性質(zhì)不同,對砂漿性能的影響作用不同。環(huán)境掃描電子顯微鏡對新拌水泥漿的原位觀察證實了乳液聚合物粒子在水泥顆粒上的迅速吸附,為解釋聚合物對新拌砂漿流動性能的改善以及對水泥水化的延滯作用提供了直接證據(jù)。

文章首先簡要分析了遠(yuǎn)程數(shù)字視頻監(jiān)控與圖像識別技術(shù),探討了其應(yīng)用現(xiàn)狀及基本圖像識別過程；用圖像識別技術(shù)識別了指針位置、7段式數(shù)字、設(shè)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(dāng)中的未來應(yīng)用前景。

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(jìn)之處。

針對目前礦井火災(zāi)的預(yù)測預(yù)報主要是依據(jù)溫度、煙霧、co、co2等參數(shù)進(jìn)行判別，特別是對礦用電纜火災(zāi)監(jiān)測基本上沒有新的方法，并且上述方法在監(jiān)測的準(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礦用電纜火災(zāi)進(jìn)行預(yù)測預(yù)報，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)域填充和面積計算，并用vc＋＋進(jìn)行應(yīng)用軟件設(shè)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(yīng)用克服了過去監(jiān)測方法帶來的弊端，對礦井火災(zāi)監(jiān)測預(yù)報具有十分重要的理論意義和實用價值。

針對目前礦井火災(zāi)的預(yù)測預(yù)報主要是依據(jù)溫度、煙霧、co、c02等參數(shù)進(jìn)行判別,特別是對礦用電纜火災(zāi)監(jiān)測基本上沒有新的方法,并且上述方法在監(jiān)測的準(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礦用電纜火災(zāi)進(jìn)行預(yù)測預(yù)報,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)域填充和面積計算,并用vc++進(jìn)行應(yīng)用軟件設(shè)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(yīng)用克服了過去監(jiān)測方法帶來的弊端,對礦井火災(zāi)監(jiān)測預(yù)報具有十分重要的理論意義和實用價值。

基于圖像相關(guān)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(guān)性分析技術(shù)的土體剪切帶識別方法。首先，在模型試驗中，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)...

快速準(zhǔn)確地建立兩圖像拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之間的對應(yīng)關(guān)系是要解決的核心問題。通過揭示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的本質(zhì)特性,提出了鄰接矩陣模型、局部模型和快速模型三種不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的識別模型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其算法,重點(diǎn)討論了快速模型,并對其優(yōu)良性能進(jìn)行了證明。最后,把快速模型運(yùn)用于全景圖拼接,取得了令人滿意的實驗結(jié)果。

學(xué)科分類號（二級）520.50 云南師范大學(xué)大學(xué)生科研訓(xùn)練基金項目 申請書 項目名稱基于圖像識別的嵌入式智能防火報警系統(tǒng) 項目類型重點(diǎn)項目 申請金額1500 項目類別自然科學(xué) 申請者 所在學(xué)院 聯(lián)系電話 電子信箱 指導(dǎo)教師 云南師范大學(xué)教務(wù)處 項目編號 2 填表說明 一、填寫《申請書》前，請先查閱《云南師范大學(xué)大學(xué)生科研訓(xùn)練基金管理辦法》 和相關(guān)通知。 二、申請書各項內(nèi)容，必須實事求是，表達(dá)要明確嚴(yán)謹(jǐn)，并要求用打印。對于填 寫不合要求、內(nèi)容含糊不清、字跡潦草者，不予受理。 三、項目類型：選填重點(diǎn)項目或一般項目。 四、項目類別：選填自然科學(xué)或社會科學(xué)。 五、“項目性質(zhì)”和“項目來源”欄需在選項前方的括號內(nèi)填入相應(yīng)代碼。 六、封面的項目編號由教務(wù)處統(tǒng)一編寫。 七、打印格式： （一）紙張為a4大小，雙面打?。?（二）

由于受到水的作用和影響,瀝青混合料馬歇爾試件在凍融劈裂試驗前后包括空隙大小、分布等在內(nèi)的內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化,文章利用ct技術(shù)對試件進(jìn)行了掃描,從ct圖像方面分析了試件的初始結(jié)構(gòu)和凍融劈裂試驗后的結(jié)構(gòu)。

為提高建筑工人作業(yè)前安全檢查的效率和效果,減少事故發(fā)生。以圖像識別技術(shù)為核心支撐,提出了建筑工人智能安全檢查系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及運(yùn)行流程,并對系統(tǒng)運(yùn)行效果進(jìn)行了測試。研究和測試表明：該系統(tǒng)具備身份識別、安全裝備檢查、作業(yè)行為能力檢查功能,能實現(xiàn)建筑工人作業(yè)前的自動、智能安全檢查。該系統(tǒng)的身份識別正確率為83.75%、安全帽識別正確率為96.25%、安全帶識別正確率為63.75%。該系統(tǒng)具有硬件投入低、檢測速度快、準(zhǔn)確性高、應(yīng)用場景廣泛的特點(diǎn)。

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算技術(shù)。邊緣 計算是區(qū)別于云端人工智能的另一發(fā)展方向，舉個簡單的例子來描述云端智能和邊緣計算的 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)行計算把結(jié)果再返回給機(jī)器人；這個過程實現(xiàn)起來， 在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)和硬件條件下時間可能需要700毫秒，這種速度應(yīng)對簡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)生無數(shù)次變化，那么云端計算就會導(dǎo)致機(jī)器 人無法動作，因為一個指令下達(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 邊緣計算的優(yōu)勢就顯現(xiàn)出來，我們?yōu)闄C(jī)器人裝上邊緣運(yùn)算模塊，可以快速的對現(xiàn)場的情況進(jìn) 行識別運(yùn)算并輸出指令，保證了現(xiàn)場端設(shè)備的可靠運(yùn)行。 同樣的到理，我們的人工智能識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

文章以matlab圖像識別為基礎(chǔ)，提出了一種交通信號燈只能控制系統(tǒng)，分析了系統(tǒng)建設(shè)方案和matlab圖像識別處理過程，探討了交通信號燈智能控制的實現(xiàn)，旨在為相關(guān)研究和實踐提供參考。

結(jié)構(gòu)相似度(ssim)是一種衡量2幅圖像相似度的重要指標(biāo),但是ssim對于嚴(yán)重模糊的圖像評價結(jié)果準(zhǔn)確度不高。在基于ssim的圖像質(zhì)量評價方法基礎(chǔ)上,考慮到紋理信息是圖像的重要組成部分以及人眼對圖像的紋理信息部分十分敏感,提出基于離散余弦變換(dct)域的紋理結(jié)構(gòu)相似度質(zhì)量評價(tssim)。該評價方法在dct域中提取圖像的紋理信息,并通過改進(jìn)ssim中的結(jié)構(gòu)信息來確定紋理區(qū)域的失真,計算tssim值。實驗結(jié)果表明,該方法得到的pearson相關(guān)系數(shù)為0.89342,spearman等級相關(guān)系數(shù)為0.92507,比ssim的評價結(jié)果更準(zhǔn)確,符合人眼的主觀感受。