基于UWB的综采工作面推进度测量系统

针对目前综采工作面推进度的测量和计算方式存在费时费力、累计误差大、传感器损坏后无法重新计算等问题,提出了一种基于UWB测距技术的综采工作面推进度实时测量系统。该系统采用矿用本安型测距分站与测距标志卡组合的方式,通过无线通信实现对综采工作面巷道推进度的实时测量。在综采工作面端头液压支架布置测距分站,在回采巷道固定标志点悬挂测距标志卡,通过巷道内UWB无线信号测距,当即将开采到最近的测距标志卡位置时,撤掉该处测距标志卡,后续测距标志卡接替进行巷道推进度的测量与计算,依此循环往复,不断进行更替测量。结合采煤工艺,建立了依据采煤机位置和液压支架动作的限幅中值平均滤波模型,该模型将限幅滤波、中值滤波、算术平均滤波深度融合,以剔除海量数据中由于受到测量、遮挡等影响而造成的测量偏差较大的无效数据,同时消除有效数据中的最大和最小偏差数据,进一步保证了通过算术平均运算得到的测量值的准确性和有效性,实现了综采工作面推进度的连续测量。地面测试结果表明,测距分站1的最大误差为0.32 m,误差小于0.2 m的占比为84.62%;测距分站2的最大误差为0.48 m,误差小于0.2 m的占比为76.92%。井下工业性试验结果表明:该系统与矿方实测数据日平均推进度差值为0.13 m,证明了UWB测距技术在井下巷道条件下测距的可行性和基于采煤工艺的推进度测量模型的准确性。

基于背景差分法的视频目标检测算法研究

运动目标的检测是数字图像处理和模式识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,也是计算机视觉研究的一个重要领域。对基于背景差分法的视频目标检测的算法进行了研究。以Matlab为主体研究工具,对视频中的运动目标进行检测。对背景差分法的原理和算法进行了研究,并对其进行了详细的讨论和分析。利用中值滤波背景模型来提取背景,并对目标的阴影进行检测与抑制。实验结果表明,采用该算法对运动目标进行检测具有良好的准确性和稳定性。

多目标运动物体阶段速度光电测量方法

对多目标运动物体的阶段速度进行测量时,在测量目标速度的过程中无法消除噪声产生的干扰,导致目标跟踪曲线与目标实际运动曲线之间的误差较大、测量结果与实际速度不符,存在跟踪误差大和测量准确率低的问题,由此提出多目标运动物体阶段速度光电测量方法。在逻辑或运算的基础上,结合背景差影法对多目标运动物体进行检测,并利用3*3中值滤波模型对图像进行预处理,消除长尾叠加噪声、叠加白噪声和孤立噪声产生的干扰。建立目标质心在目标检测图像中的位置函数,利用最小二乘拟合方法光电测量多目标运动物体的阶段速度。实验结果表明,所提方法的跟踪误差小、测量准确率高。