自动切破幼小棉苗上方地膜的设备研制机器视觉

介绍了一种用于自动切破幼小棉苗上方地膜的设备,测量单元采用机器视觉技术快速准确地检测、识别和定位棉田地膜下面的幼小棉苗,并将棉苗的位置信息、设备行进的速度变化信息、设备行进的状态信息传递给控制单元,控制单元经过模糊推理控制切破机构准确切破棉苗上方地膜让棉苗破膜而出。     

自动切破幼小棉苗上方地膜的设备研制

介绍了一种用于自动切破幼小棉苗上方地膜的设备，测量单元采用机器视觉技术快速准确地检测、识别和定位棉田地膜下面的幼小棉苗，并将棉苗的位置信息、设备行进的速度变化信息、设备行进的状态信息传递给控制单元，控制单元经过模糊推理控制切破机构准确切破棉苗上方地膜让棉苗破膜而出。     

基于机器视觉的地膜下方棉苗的识别与定位

快速准确检测、识别和定位棉田地膜下面的幼小棉苗,是自动切破棉苗上方地膜让棉苗破膜而出的关键前提。论文介绍通过摄像设备采集棉田中地膜所覆盖棉苗的图像信息,然后由图像处理系统对采集到的图像进行特征分析以识别棉苗、棉苗位置信息并将这些信息传递给的切破地膜的控制系统。着重对地膜下面幼小棉苗如何准确的检测、识别和定位等相关方法进行讨论。实验结果表明对棉苗的识别准确率在98%以上,对每株棉苗的检测、识别和定位需要约30ms。     

射频技术辅助的三维视觉识别系统

在基于视觉的物体识别领域,单目视觉识别技术往往只能获得物体片面信息,而多目视觉识别技术的运算复杂度较高.随着物联网技术的普及,无源超高频射频识别技术已经大规模应用于物体的标识上,具有的读取速度快、读取距离远的优势.本文提出一种通过先验信息辅助视觉识别的通用方法,提高物体识别的速度和准确性.通过识别射频识别标签,从数据库读取准确的特征信息辅助图像识别物体.通过摄像头采集物体的图像、视频信息后传输给控制模块,控制模块从数据库获取射频识别先验信息后以相机标定算法对图像进行矫正处理,对目标物体进行定位,从而复现物体的三维图像.传统的边缘检测和目标检测技术需要两个及以上的摄像头才能对物体进行三维识别,所提方法只需使用一个摄像头即可获取物体三维位置.针对边缘检测的改进中通过结合射频识别标签中准确的物体几何信息和像素信息来确定滤波窗口的权重,进行标定真实边缘和潜在边缘;针对目标检测的改进中在原始的Faster R-CNN的RPN架构上引入了特征金字塔,使得特征提取时语义更强.最后两种不同视觉识别方式的实验结果证明了所提方法的有效性,所提方法具有更高的识别定位精准度、更低的算法复杂度和更快的识别速率,可以更加准确可靠地对物体特性进行检测及形状、方位的判断.     

智能移动垃圾分拣机器人设计与实现

随着我国人口红利逐渐减弱,以及计算机、工业自动化水平的提高,迫切要求通过自动化设备代替传统人工进行工作。本作品研究基于视觉识别技术的智能移动垃圾分拣机器人,能够进行路径规划遍历清扫区域,扫描识别垃圾并抓取垃圾。作品由导航单元、目标识别单元以及分拣控制单元三部分组成。导航单元基于ROS分布式框架,利用激光雷达采集清扫区域环境信息,实现基于扫描匹配算法的SLAM功能,并通过最优路径算法进行路径规划遍历清扫区域。机器人遍历过程中,由目标识别单元通过SSD_MobileNet_V2深度学习算法对摄像头获取的图像进行目标检测以及目标分类,获取目标的坐标及其角度信息作为分拣控制单元的输入信息,控制分拣控制单元执行垃圾抓取任务。     

人工智能集群控制演示验证系统

为了对人工智能集群的自组织控制方法进行验证,提出了一种在实验室环境下低成本建立人工智能集群控制演示验证系统的方法.系统由演示场、多个移动个体、合作标识及识别单元、控制及信息分配单元共同组成.合作标识及识别单元能准确获取多个个体的身份信息和高精度的位姿信息.控制及信息分配单元对智能集群中个体间的信息交换和个体控制策略进行模拟.最后,以机动自组织探测集群为验证对象,在人工智能集群控制演示验证系统中对基于人工势场法的自组织控制策略进行演示验证.验证结果表明,该智能集群控制演示验证系统能够在实验室环境下对智能集群的运行过程进行演示和验证,可以更真实地体现智能集群的实际表现.     

一种模糊识别器的设计方案

针对当前的基于人工免疫原理的入侵检测系统识别率较低的问题,提出了一种模糊识别器的设计方法.运用模糊集理论建立了一种模糊推理机制,并根据计算机安全领域知识构造了模糊识别规则.实验结果表明模糊识别器可以有效地改善系统的识别性能,克服了复杂网络环境下传统识别器难以对未知入侵行为准确定位的局限性.     

基于ANFIS的多AUV协同定位系统量测异常检测方法

针对异常水声测距信息对多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicles, AUV)协同定位系统的不利影响,以及传统故障检测方法在多水声测距信息交替混淆的情况下检测效率低的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的量测异常检测方法.首先,分别建立与各水声测距系统相对应的ANFIS模型;然后,基于自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter, ACKF)和马氏距离构造反映量测异常的特征信息作为ANFIS的输入;其次,基于预定义的量测异常信息建立了初始混合数据库以训练ANFIS模型实现对量测异常的在线实时检测与隔离;最后,利用湖水实验数据进行了AUV协同定位仿真验证.实验结果表明该方法可以准确识别异常水声测距信息,与传统故障检测方法相比,误报率(False positive rate, FPR)与漏检率(False negative rate, FNR)均减少70%以上.     

模糊推理和聚类分析的信息融合应用研究

针对采用多传感器信息融合在可视化远程监控系统中的应用,提出了一种基于聚类分析和模糊推理算法。运用多传感器信息融合模型建立二级数据处理单元系统,对环境信息进行多方面监测。聚类分析和模糊推理算法为准确地判断环境状态提供依据,进而达到校园公共环境的监控和预警。     

基于分散模糊推理的多输入多输出系统预测控制

对于动态过程具有明显迟延和惯性的MIMO系统,常规模糊控制难以建立模糊规则,控制效果不理想.针对MIMO控制对象,提出一种基于分散模糊推理的预测控制(predictive control based on decentralized fuzzy inference, DFIPC)方法.构造一组与被控输出相对应的分散模糊推理模块,每个推理模块利用一组分散的模糊推理单元,分别根据各个输出的期望值与预测值之间的偏差进行分散推理.在时间层面,根据动态响应程度对推理结果进行加权综合,获得等效控制输入;进一步,通过对等效控制输入加权综合产生系统实际控制输入增量,从而有效克服模糊推理系统处理多维输入信息时模糊规则难以建立的困难.最后,通过实验验证所提出控制方法对于迟延和惯性明显的MIMO控制对象的有效性和适应性.     

基于RFID的医疗设备固定资产多维管理系统设计

为提高医疗设备固定资产的管理的可靠性和时效性,设计一种基于RFID(射频识别)的医疗设备固定资产多维管理系统.构架系统总体框架,确定多维管理系统的功能模块构成;识别并融合医疗设备固定资产RFID射频标签信息;通过RFID标签识别技术处理得到的融合信息结果,并进行射频标签定位识别,实现医疗设备固定资产的准确识别和全程跟踪.测试结果表明,设计的医疗设备固定资产多维管理系统调度可靠性达到了97％且调度时间保持在1s以内,具有初步的应用价值.     

自适应阈值化功能磁共振统计参数映射图

为了准确检测及定位功能激发信息,需选择一个客观、有效的阈值来阈值化功能磁共振统计参数映射图.为此提出了一种组合控制错误发现率及分析皮层血流动力学响应的空间相关性阈值化功能磁共振统计参数映射图的方法.该方法首先采用基于控制错误发现率的方法确定阈值,进行激发体素判别,然后分析已判别为激发的体素与其三维空间26-邻域体素的血流动力学响应的相关性,并进行空间相关检验.该方法不仅能够自适应地选取阈值,而且能够识别由于随机因素而导致的伪激发体素,具有更好脑功能激发信息检测及空间定位能力.     

基于多分辨率的水表用户码定位与识别

本文对数码相机拍摄的水表图像中的用户码进行定位与识别,以获得用户编号信息.采用基于多分辨率的方法,并结合边缘检测、区域分析与hough变换,定位用户码区域,然后识别用户码中的信息.本文的方法实现了条码区域的快速定位,能有效识别复杂水表背景中的条码.     

基于物联网的移动通信信号定位模型仿真分析

在城市小区或在物联网中,因受非视距传播、多径传播等多种不利因素的综合影响,导致其定位性能显著下降,造成移动通信的信号定位识别出现较大的偏差,严重时甚至导致定位识别器瘫痪,无法定位.为此提出基于物联网的移动通信信号定位模型仿真分析,通过对移动通信环境下产生的通信信号频率进行定位识别分析,经由物联网环境下移动通信信号进行定位识别检测,建立信号定位模型来完成通信信号准确定位的过程.仿真结果表明,提出的方法能够有效的提高移动通信信号设备在物联网中的定位准确性、抗干扰能力强并且在长时间运行过程识别定位速度快,可靠性强.有效的为移动通信安全高效运行提供更好的保障,也为基于物联网的电信业务提供了更好的技术手段.     

基于改进深度信息的手势分割与定位

针对基于Kinect深度信息分割的手势往往包含手腕易造成后续手势误识别的问题,提出一种改进深度信息的手势分割与定位算法。首先,基于深度信息阈值限定在实验空间中检测出手势二值图;然后,根据普通手势特征,提出基于手势端点检测和可变阈值算法分割出准确手势。为得到稳定的分割效果,对分割手势进行形态学处理,最后选取基于手势重心坐标和最大内切圆圆心坐标的联合手势定位法定位手势。实验结果表明,该手势分割方法比已有分割方法更准确可靠,联合手势定位比Kinect软件开发工具包骨骼数据定位和手势重心定位稳定,无奇异点。     

基于ANFIS的火电单元机组协调控制设计方法

基于自适应网络模糊推理系统,将模糊推理、变结构控制和神经网络结合起来,提出了一种针对某火电厂300 MW单元机组协调控制的方法.给出了控制系统的传递函数模型、结构图和自适应训练方法.仿真结果表明,该算法鲁棒性好,抗干扰能力强,自适应控制效果良好.     

基于Matlab的地膜切割装备模糊控制系统仿真

论文简要介绍了地膜切割装备的组成部分,分析了影响地膜切割装备控制系统准确切割棉苗上方地膜的主要因素。针对这些复杂的因素论文采用模糊控制原理设计了控制系统,利用Matlab的模糊控制工具箱实现了该模糊控制器。采用Simulink构建结构图对控制系统进行仿真后的结果表明,利用模糊控制可以准确地确定切割的刀具编号与切割的时间。     

行进车队的地图匹配技术研究

根据车队行进的特点,提出了基于多种路况条件的行进车队地图匹配技术。利用行进车队的整体性和连续性、实际路网的拓扑特性以及车队长径和车队定位点的投影距离、方位角等信息,将行进车队准确地匹配到道路上,解决行进车队在电子地图上的定位跟踪问题。通过实验分析,行进车队的地图匹配技术可适用于不同的路段,并保证了车队定位的实时性和准确性。     

基于无线传感器网络的大型场所火情检测与定位算法

针对商场等大型场所火灾监控存在的火情态势估计不明、监控节点孤立、预警准确率低、火源定位不准确等问题,提出一种基于 无线传感器网络的大型场所火灾检测与定位算法。采用人工神经网络对火灾检测节点数据进行学习训练和火情估计,并经过模糊推理决策,给出火灾报警信息。利用受限空间烟雾扩散模型、气体温度扩散模型实现火源定位,并准确估计火情,以提供消防人员灭火决策。从单节点神经网络火灾报警仿真实验得出单节点火灾检测概率较高,同时从多节点火情定位实验得出,火情的覆盖范围描绘准确,火源定位精度较好。理论分析和实验结果表明火灾检测和定位算法是可行的。     

基于无线传感器网络的大型场所火情检测与定位算法

针对商场等大型场所火灾监控存在的火情态势估计不明、监控节点孤立、预警准确率低、火源定位不准确等问题,提出一种基于无线传感器网络的大型场所火灾检测与定位算法。采用人工神经网络对火灾检测节点数据进行学习训练和火情估计,并经过模糊推理决策,给出火灾报警信息。利用受限空间烟雾扩散模型、气体温度扩散模型实现火源定位,并准确估计火情,以提供消防人员灭火决策。从单节点神经网络火灾报警仿真实验得出单节点火灾检测概率较高,同时从多节点火情定位实验得出,火情的覆盖范围描绘准确,火源定位精度较好。理论分析和实验结果表明火灾检测和定位算法是可行的。