指纹采集系统的设计以及图像预处理的研究

应用MBF200指纹采集芯片配合USB2.0接口技术,设计了一个基于DSP的指纹采集系统,并用TI公司的TMS320VC5402芯片对指纹图像进行了图像预处理。该系统完成了所有软硬件设计与调试。实验表明,该系统简单可行,实用性强。     

活体指纹识别技术与无线保管箱系统

简介了人体指纹识别技术，叙述了指纹验证与指纹辨识的用途及其不同之处。介绍了活体指纹无线保管箱系统的组成及其工作流程。该系统具有安全、可靠、服务方式多样、操作简便等显著特点。     

活体指纹识别技术的基本原理和方法

简介了活体指纹识别技术，叙述了几种不同的指纹取像技术及其特点，阐述了指纹的两类特征及设计指纹识别系统须考虑的问题。     

活体指纹IC卡的实现及其应用

详细描述了指纹IC卡的实现方法,性能特点及应用前景,认为指纹IC卡以其唯一性等特点,终将广泛应用于人们的日常生活中。     

基于Hadoop云平台的矿井指纹定位算法

针对现有矿井指纹定位算法定位精度不高、实时性不强的问题,结合Hadoop云平台技术,提出了一种基于Hadoop云平台的矿井指纹定位算法。该算法首先在指纹特征提取前对矿井中的多基站信号源进行数据预处理,提高指纹特征的可靠性和鲁棒性;其次,利用小波基函数对源指纹信号进行线性变换,并将多个基站信号分解成不同尺度的频带,得到具有代表性的指纹特征向量;再次,将每个待定位的矿工或移动设备信号分解为若干个子信号区域,并逐区域计算待测信号源与特征集之间的相关系数矩阵,根据相关系数矩阵实现指纹信息匹配;最后,利用多普勒效应和信号衰减原理,对每个节点的位置进行估计,获得每个节点的具体位置信息。在国内某矿井进行了定位试验,结果表明:相对于主流的指纹定位算法,所提出的矿井指纹定位算法能够快速、准确地定位矿井中的人或移动设备,具有较高的定位精度和实时性。该算法可以应用于实际的矿井安全监测和管理中,为矿井安全和高效生产提供支持。     

基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法

为了减少煤矿井下环境对人员定位系统的影响,提出一种基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法,该算法由指纹数据库、井下巷道指纹数据采集和井下位置匹配等环节组成。该算法利用SVM分类方法建立指纹数据库,采用奇异值去除方法消除指纹动态影响,通过实时采样信号与指纹数据库进行映射的方法找出最佳匹配位置。通过随机采集50个指纹样点数据作为位置信息,进行多终端用户位置信息测量,并取5个终端用户的测量数据进行分析。定位试验表明,该算法定位误差小于1.5 m,相比传统的基于RSSI定位算法有更高的定位精度。     

基于伪奇异点算法的指纹识别系统设计

设计了一种以TMS320DM642为核心的指纹识别系统,它的优势保证了复杂处理算法的进行。在图像预处理的基础上,采用伪奇异点算法进行指纹分类和识别。系统结构简单、识别效率高、拒真率和误识率低。     

基于位置指纹与PDR融合的室内定位算法研究

运用位置指纹与行人航位推算(pedestriandeadreckoning,PDR)融合的方法研究室内定 位算法,以提高室内定位精度。 对于位置指纹算法,通过优化指纹数据库完成离线数据训练,通 过限定区域加权 K 实现最优邻近法的在线实时匹配 。 对于行人航位推算法,提出自适应加权波 峰检测算法检测步频,改进了步长估算的非线性模型,融合陀螺仪和磁力计信息进行航向估计。 最终运用无迹卡尔曼滤波器对位置指纹和PDR进行融合,提高了定位精度,并在定位系统中进 行了验证和应用。     

活体指纹考勤管理系统的开发

利用活体指纹识别技术和计算机技术，开发成功了活体指纹考勤系统。介绍了该系统信息管理部分的功能模块、主要特点，及部分功能实现的算法。     

基于位置指纹的井下电磁超声联合精确定位算法

根据井下巷道的空间结构特点,提出一种基于位置指纹的井下电磁波超声波联合精确定位方法。使用训练节点生成位置指纹数据库,移动节点通过超声波测距同时与锚节点进行无线通信,得到位置指纹特征信息,通过位置指纹匹配运算找到与移动节点所在位置最近的参考点的二维坐标,定为移动节点的二维坐标。     

指纹识别技术在煤矿门禁系统中的应用与实现

介绍了一种煤矿系统中门禁用的指纹识别仪的设计。采用指纹识别技术对职工进行身份验证。介绍了指纹识别系统的具体设计方案,包括硬件组成、软件设计和通信协议的开发,以及单片机对大容量数据的存储和处理方式,实验证明本系统有利于提高煤矿门禁系统的安检效率。     

有机-无机联合矿井突水水源判别方法

溶解性有机质(Dissolved Organic Matter,DOM)在随地下水运移过程中,不同含水层水中DOM含量、类别、荧光强度等均存在较明显差异,因此结合无机水化学,开展了有机-无机联合的矿井突水水源判别方法研究,结果表明:地下水中无机组分浓度分布具有垂向分带性,利用pH、矿化度(TDS),HCO3,SO4等无机指标,可以判别浅部含水层和深部含水层水化学特征差异; DOM进入含水层后发生氧化还原反应强烈,其浓度(TOC含量和UV254)变化快、差异大,可以识别地表水与第四系水的水化学特征;第四系与白垩系含水层,以及覆岩破坏范围内的细分含水层,水中无机组分和有机组分含量非常接近,而荧光指纹技术灵敏度高,可以根据3DEEM光谱图分析DOM类型和荧光峰强度等差异,区分相邻含水层的水化学特征差异。陷落柱等地质异常体作为特殊的地质环境体,其内部水体中DOM相对丰富,其DOM含量和荧光指纹特征与奥灰水差异显著。将有机-无机联合开展不同含水层水化学特征分析,能够很好地区分不同水源,为矿井突水事故发生时快速判别水源提供科学依据。     

基于指纹识别技术的无线指纹保管箱系统

指纹识别技术是目前最为成熟的生物特征识别技术，在各种场合用于人的身份识别。阐述了指纹识别技术的基本特征，介绍了采用无线指纹识别技术的指纹保管箱系统，该系统克服了传统保管箱系统的安全漏洞，与普通的网络型集中控制指纹保管箱系统相比，安装更加方便、维护简单、更具客户化优势。     

矿用智能连锁起爆装置的研究及应用

分析了当前市场上发爆器主要缺陷和当前市场的需求,采用先进的指纹识别技术保证发爆器连锁机制;采用最新的微处理技术,精确控制发爆器充电电压,完成相应的起爆作业,并自动保存放炮作业时间和人员信息,研制开发了矿用智能连锁起爆装置。该起爆装置经井下工业性试验,收到良好的效果。     

矿山下井人员指纹识别安全追踪管理系统的开发及应用

针对金属矿山下井人员数量多、指纹容量大、指纹图形成像非常差的特点,以局域网或互联网作为网络平台,开发了矿山下井人员指纹识别安全追踪管理系统。该系统通过网络中心的计算机内核来做对比指纹,指纹对比速度快,处理指纹图形的能力强。该系统已在金属矿山得到成功应用,并取得了良好效果。     

基于物联网技术的电力设备数据实时采集系统

以实现电力设备数据实时采集和通信为目的,设计基于物联网技术的电力设备数据实时采集系统。依据标识体系感知和采集电力设备的运行状数据,并对数据进行标准化化处理,通过物联网将电力数据传输到数据整合层,通过加权队列调度算法解决电力设备数据在通信传输时,突发数据流量产生的网络拥塞问题,并对横向和纵向进行整合、存储。测试结果表明,该系统可靠完成电力设备不同运行状态下的信号数据采集,采集结果的有效值误差和峰值误差小,最大程度降低拥塞率,保证数据实时通信。