传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG,histograms of oriented grad...传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG,histograms of oriented gradients)分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法(k-NN)对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。展开更多
通过三维离散元分析软件3DEC(3 Dimensional Distinct Element Code),针对卸压孔在不同孔径下的围岩变形情况,较为详细地分析了钻孔卸压在深部巷道中的效果。模拟结果表明,对巷道两帮钻孔卸压以后,应力集中区域由两帮转移到了围岩深部,...通过三维离散元分析软件3DEC(3 Dimensional Distinct Element Code),针对卸压孔在不同孔径下的围岩变形情况,较为详细地分析了钻孔卸压在深部巷道中的效果。模拟结果表明,对巷道两帮钻孔卸压以后,应力集中区域由两帮转移到了围岩深部,且集中在了卸压孔的末端,对深部巷道起到了很好的保护作用,为深部高应力巷道卸压支护提供了依据。展开更多
文摘传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG,histograms of oriented gradients)分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法(k-NN)对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。
文摘通过三维离散元分析软件3DEC(3 Dimensional Distinct Element Code),针对卸压孔在不同孔径下的围岩变形情况,较为详细地分析了钻孔卸压在深部巷道中的效果。模拟结果表明,对巷道两帮钻孔卸压以后,应力集中区域由两帮转移到了围岩深部,且集中在了卸压孔的末端,对深部巷道起到了很好的保护作用,为深部高应力巷道卸压支护提供了依据。