智能视觉视角下DCS高危现场意外状况的识别方法研究 |
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引用本文: | 张苏颖,许曙青,杨晓华,汪蕾.智能视觉视角下DCS高危现场意外状况的识别方法研究[J].工业安全与环保,2019,45(12). |
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作者姓名: | 张苏颖 许曙青 杨晓华 汪蕾 |
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作者单位: | 江苏联合职业技术学院南京工程分院 南京211135 |
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基金项目: | 2016年度江苏省第五期"333工程"科研资助立项项目 |
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摘 要: | DCS分布式控制系统的高危现场意外状况仅仅以传感信号进行识别,很难保证识别过程的抗干扰性。为解决这一问题,提出基于智能视觉的DCS高危现场意外状况识别方法。采用计算机视觉特征方法采集DCS高危现场视觉图像,对视觉图像实施小波降噪预处理,提取降噪后DCS高危现场视觉图像边缘轮廓特征,根据该特征采用关键点帧扫描技术判断DCS高危现场关键点,完成DCS高危现场意外状况识别。实验结果表明,所提方法能够准确识别DCS高危现场的意外状况,具有效率高、抗干扰性强的优势。
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关 键 词: | 智能视觉 DCS高危现场 图像采集 特征提取 帧扫描技术 识别 |
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