基于巡检机器人的吊装作业场景DPIM算法

为提高吊车安全作业的高精度检测预警,增强企业安全管理能力,围绕工业安全事件分析与监测预警无人化的需求,定制吊装场景地面和空中飞行相结合的巡检机器人,智能化吊装过程安全规程监控、弹窗图像记录和安全告警。首先,制作包含3120张图片的吊装数据集Cranes-Dataset(CRN-Dataset),提出一种动态视角智能监测(DPIM)算法,以增强人-车-物多尺度目标的快速检测能力;然后,依据多帧图像的角点检测和带噪声基于密度的聚类方法,以及吊车与作业工人空间距离的安全属性,制定安全规则触发告警的流程,实时记录违规操作图像并弹窗预警。结果表明:经过实际部署和验证,DPIM算法相较于其他传统算法,吊装作业目标识别能力有明显提高,且适用嵌入式边缘智能分析节点的实时计算与数据传输,完成危险区域人员拒止的现场部署。

焦炉换气设备智能巡检系统的研究

针对焦炉加热煤气设备的开关及换气盖状态检测,提出了一种基于机器视觉技术能自动巡检与数据采集的防爆智能吊装轨道机器人巡检系统。系统基于三维点云、双目视觉以及OpenCV视觉库对焦炉加热设备状态进行识别检测,利用线激光发射器在运动机构的带动下对物体进行扫描,同时利用双目立体相机进行图像拍摄,将生成深度数据传给工控处理器,工控处理器利用三角原理进行视差计算,快速进行图像数据处理,通过三维点云模型的重构与输出,结合Camshift跟踪算法实现在运动中对物体的快速有效地识别。同时利用机器人视觉技术智能分析设备状态及人员行为,采集一氧化碳、温度等作业区环境数据,实现对设备、人员、环境的智能化综合监控与管理。

基于DSP的矿井采煤机状态监测及故障诊断系统设计

为了实现对煤矿采煤机运行状态的监测和故障诊断,本文基于DSP控制器设计了一种采煤机状态监测及故障诊断系统。该系统以DSP控制器为核心,结合多传感器检测融合技术、智能算法处理技术、RS485总线通信技术等,通过对采煤机全方位全生命周期的动态监测和算法融合,实时在线快速诊断采煤机发生的各类故障,为采煤机的安全运转提供保障。

基于动态时间序列预测算法的智能交通控制系统研究

智能交通控制系统是缓解当前城市交通拥堵的有效方法.研究的核心内容是采用动态时间预测算法,结合大数据、嵌入式控制系统、传感器技术、计算机技术、通信技术、信息技术来实现对城市各个路段车辆进行动态监测,对交通信号灯进行实时控制,实现对下一时刻路段车辆通行量进行预测,利用预测的结果来控制交通信号灯的时长,使信号灯的控制达到最优化,将整个城市交通控制构成一个系统,从而实现智能交通控制系统;此研究方法具有广泛的适用性,可以应用在各个城市的交通控制系统中,能够有效的缓解城市交通的拥堵现象,使城市的交通控制系统更加合理优化.