基于多模光学信号的火灾监测系统设计

该文针对传统火灾监测系统适用场景单一、预警反应较慢等缺点,提出一种集成红外、紫外、可见光等多模光学信号的火灾监测技术,实现对明火、高温、烟雾等险情的快速识别。在该基础上设计一套完整的火灾监测系统,实现对火灾数据的监测、存储、报警,极大地丰富火灾监测系统的适用场景,缩短系统响应时间,提高系统的可靠性。

计算机视觉技术在智能监控系统中的应用

文中聚焦于计算机视觉技术在智能监控领域中的实际应用,阐述了计算机视觉的基本概念及技术脉络,分析了该技术在现代监控系统中的重要性及其发展趋势.针对现有智能监控体系误报频发、目标识别精准度不足等问题,创新性地提出了一套基于计算机视觉的智能监控解决方案,并通过实验证实了该系统在提升监控的精确度和效率中的有效性.

高清视频中目标检测算法的研究

随着经济的快速发展,城市交通的实时监控系统变得越来越重要,建立全面的智能监控系统对构建平安城市和智慧城市非常重要。本文算法借助强大的计算机处理数据的能力,利用图像领域的相关理论和模式识别、计算机视觉等新兴技术,针对视频源中有用的关键信息进行提取和分析,及时地对场景下的异常情况进行识别监控,并通知有关安全人员处理危机。在人力不可及的条件下最大限度地避免误报、漏报等现象,使监控系统真正实现无人监管、智能化。

地铁安全监控中计算机视觉的应用

计算机视觉技术在地铁安全监控中的应用能为地铁乘务安全管理等工作提供更加直观和准确的数据信息,让地铁乘务安全管理工作者能够快速发现并解决安全隐患,降低各种安全事故发生率,提高地铁乘务安全管理水平。对此,本文采用文献资料、算法模型等方法分析地铁安全监控中计算机视觉的应用。

基于图像识别技术的高大模板支撑结构位移监测

随着我国现代化建设的稳步推进,高大模板支撑体系被广泛应用于工程领域。但高大模板支撑体系高度较高,立杆具有较大的长细比,施加荷载后杆件会产生较大的沉降和变形,容易造成安全隐患。为研究施工荷载作用下高大模板支撑体系的稳定性,以宁波市某工程为例,运用计算机视觉位移测量方法,研究高大模板支撑体系在施工过程中的位移响应情况。结果表明,在每日监测范围内目标杆件位移变化较小,但在长期监测范围下,随时间推移,目标杆件的累积位移和倾角会越来越大。综上所述,该实测数据可为研究施工中荷载突然增大情况下的高大模板支撑体系结构状态提供数据支撑。

基于机器视觉的电厂水处理监控信息系统设计

由于电厂环境复杂,无法获取水处理可视化信息,设计了基于机器视觉的电厂水处理监控信息系统。在系统内安装了冗余微控制器+LoRa通信单元,设计了冗余微控制器监控通信装置,实现水处理监控信息记录与实时传输。通过计算该区域概率密度值,获取监控可视化图像最佳尺寸,构建可视化监控目标函数,在LoRa通信单元内监控电厂水处理进度,并可视化展示监控信息。由实验结果可知:该系统出水浊度与硬度监控结果与实际数据分别存在最大仅为0.1 NTU、0.05 mmol/L的误差,能够获取精准监控信息。

光伏储能系统中的视觉识别与状态监测技术分析

阐述光伏储能系统状态监测与诊断需求,探讨计算机视觉技术在状态监测与诊断中的应用,包括图像采集与处理技术、特征提取与数据分析、状态监测与故障诊断方法。分析案例、技术改进与优化。

基于计算机视觉技术的智能化课堂管理系统研究

研究开发了一种基于计算机视觉技术的智能化课堂管理系统,旨在提高教学效率和学生学习效果。系统实现了对学生行为的自动化监测、学生学习状况的分析以及实时反馈,从而辅助教师进行有效的课堂管理。实验采集了部分学生的行为、视频和学习数据,并进行了分析,实验结果显示该系统具有良好性能。伴随计算机视觉技术和教育信息化的发展,该系统将在教育领域发挥更大作用。未来研究可在改进模型和特征提取方法、提升系统智能化程度、优化用户体验以及加强数据保护等方面寻求突破。

基于机器视觉的人工光植物工厂植物生长状况监测系统

设计了一种基于机器视觉的人工光植物工厂植物生长状况监测系统,主要利用机器视觉技术对植物工厂中植物生长进行无损监测,获取植物的生长信息。同时解决了针对LED偏色光情况下,获取植物前景图像不完整的问题。利用该系统可以快速、准确地获取植物生长的叶面积等参数,实现植物生长状况的实时监测,为植物生产过程中有关作业的自动化奠定了基础,具有广阔的应用前景。

智能激光夜视监控系统中的运动目标检测算法研究

在智能激光夜视监控系统对运动目标检测过程中,受到的色噪声干扰较大,导致对运动目标的检测性能下降。传统方法采用分数阶傅里叶变换检测方法,在处理激光夜视监控的非平稳运动目标检测中会产生较大的虚警,检测概率不高。提出一种基于四阶累积量切片后置处理的改进的分数阶傅里叶变换检测算法实现对智能激光夜视监控系统中的运动目标检测。进行智能激光夜视监控系统中的运动目标回波信号模型构建,然后采用分数阶傅里叶变换进行运动目标信号分解和自适应匹配投影,引入四阶累积量切片作为后置处理器,在每一步搜索中进行自适应匹配投影滤波,利用四阶累积量解除时频耦合,抑制噪声,实现对运动目标信号的后置频谱聚焦,提高运动目标的检测性能。仿真结果表明,采用该算法进行智能激光夜视监控系统的运动目标检测,检测精度较高,准确检测概率加高,噪声抑制性能较好,性能优越。

基于计算机视觉的远程变电站状态监测与诊断新策略

提出了一种基于计算机视觉的变电站畸变状态监测与诊断新策略,即通过与历史监测图像相比较对变电站的状态进行分类,确定是否传送图像和告警信号,调度中心接到告警信号后才需观察图像及处理异常情况。文章首先详细介绍了监测诊断系统的总体结构, 讨论了基于远程图像识别的电力设备状态诊断过程,然后结合图像的预处理过程,阐述了基于先验信息的电力仪表显示值的确定方法,并提出了适当的优化算法。通过对监测策略及图像识别的优化,建立的基于计算机视觉的变电站远程状态诊断系统降低了对通信信道的要求,并显著减轻了调度员连续观察大量实时图像的负担。

基于计算机视觉的气吸滚筒式精密排种器控制系统

排种器是播种机的关键部件,其作业性能的好坏直接关系到播种的质量,想要实现排种器精确控制必须先对其进行监测,通过监测其排种质量调整排种器的作业过程,以提高排种质量。为此,提出了一种基于机器视觉的气吸滚筒式精密排种器的监测和控制系统,并利用反馈调节实现了排种器的闭环控制。为了验证方案的可行性,将监测实验台安装到了气吸滚筒式播种机上,并对监测控制系统的性能进行了测试。测试结果表明:采用基于计算机视觉的播种质量监测平台可以成功地监测到排种器的重播指数和漏播指数。最后,对不同气吸滚筒负压差下的播种质量进行了检测,并将计算机视觉监测和人工监测的数据进行对比,对比结果表明:采用计算机视觉监测系统得到的结果和人工监测结果基本吻合,且播种的合格率较高,满足精密播种机的作业需求。

基于机器视觉的带式输送机监控系统中输送带积水检测

为了解决带式输送机需要人工检测输送带积水的问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机监控系统中输送带积水检测方案和基于自适应阈值的输送带表面积水检测算法,采用工业面阵相机采集输送带上表面图像,通过以太网传输给带式输送机监控系统,其上位机对图像进行处理;积水检测算法首先计算自适应阈值,并通过阈值化得到积水区域轮廓,再根据积水区域轮廓计算积水面积。实验结果表明:该积水检测方案和算法实现了带式输送机中输送带积水的实时检测和面积的计算,积水检测准确率达到98.4%,解决了带式输送机需要人工检测输送带积水的问题,提高了带式输送机的自动化水平,能够集成在带式输送机监控系统中,在港口、煤炭、矿山、电力等领域具有广泛应用前景。

基于计算机视觉的智能交通监控系统

视觉相对于其他传感器能够获取更多的信息,基于计算机视觉的监控系统在交通监控中有着广泛的应用.结合背景差分算法,研究了一种基于计算机视觉的智能交通监控系统,该系统运用OpenCV开源计算机视觉库,在VC++6.0平台上开发实现.所开发的系统界面友好,操作简单,人机交互性强,用户可以根据需要选择不同的监控对象.还详细介绍了系统运行界面,实现过程及实验结果.

基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验

采用数码相机和CCD数字摄像头为图像监测设备,融合机器视觉技术,集成数字图像处理技术、农业物联网技术、Web远程控制技术、信息传输服务技术和数据库管理技术等构建了远程服务系统平台。通过2年试验对棉花的生长状况进行实时跟踪监测,获取其冠层图像,运用数字图像处理技术对棉花群体冠层图像进行分割,筛选棉花长势监测与氮素营养诊断反应敏感的特征颜色参数覆盖度,构建了覆盖度与棉花地上部总含氮量间的关系模型。研究结果表明,覆盖度与棉花地上部总含氮量间指数函数模型相关性最高,其决定系数为0.978,根均方差为1.479 g/m^2。依据棉花覆盖度与氮素营养诊断的最佳模型,搭建了棉花长势长相监测中心(田间监测)、网络信息服务控制中心(服务器)、图像分析与数据处理中心、决策诊断与评价中心以及用户浏览中心,形成一个大型环式"一网三层五中心"棉花监测管理诊断体系,初步实现对棉花生长信息和氮素营养状况快速准确的监测与诊断。

基于计算机视觉的结构系统识别

结构系统识别是土木工程结构健康监测的重要组成部分,传统的结构系统识别通过有线或无线的测量系统进行数据采集,布置传感器以及数据采集设备的过程繁琐、费时。为了提高结构系统识别的效率,提出一种无需人工靶点、基于计算机视觉的非接触式测量方法,以消费级相机为采集设备,采用基于点匹配的特征光流技术实现目标的运动跟踪,获得目标的位移时程,进而实现结构系统识别。使用消费级摄像机对振动台试验中的结构模型进行测量,与传统拉线式位移传感器的测量结果进行对比。研究结果表明,采用基于计算机视觉的非接触式测量方法,在频域中具有较高的测量精度,并且能够准确识别出结构的自振频率、振型等动力特性,具有良好的应用前景。

光纤环绕制监测图像清晰度评价方法

针对光纤环绕制过程中,光纤绕制层数增加和视觉系统景深量限制导致的光纤环绕制图像成像不清晰的问题,根据绕制图像的纹理特征,建立了适于光纤环绕制图像清晰成像的视觉系统,并根据图像清晰与否在空域中表现出的边缘特征差异,采用空域中图像清晰度评价方法对多幅光纤环绕制图像进行分析,以函数的单峰性、无偏性并且无局部极点作为最优评价函数确定光纤环图像最清晰的成像位置.通过仿真验证了Brenner评价方法可以有效地确定光纤环绕制图像清晰成像的位置.

基于物联网技术的粮食作物生长远程监控与诊断平台研究

为提高大田粮食作物生产效益,基于视频监控、物联网传感器和网络通信等技术,本文初步设计并实现了粮食作物远程监测与智能诊断管理平台。该平台通过远程监控技术可以实时监测粮食作物生长过程中的关键环境因子、作物长势以及视频图像等参数信息,从而实现信息的实时采集,进而保证大田粮食作物最适宜的生长环境。该平台在大田粮食作物生产中进行试用,能同时实现生产现场远程视频监视和咨询诊断功能,有利于提高农业精细化管理水平。

用于车辆监控系统的单目视觉二维标定新算法

为了在基于单目视觉的车辆监控系统中实现快速现场二维标定,提出了一种新的标定算法.该算法通过变量分离简化了路面坐标与图像坐标之间的关系,使得能够利用一元多项式逼近这种关系,并通过求解线性方程组快速地确定它;利用交通标线作为标定参照物,以便获得足够大的标定范围并方便标定操作.实验结果表明,该算法具有可行性.

半导体激光器主动红外夜视监控系统设计

激光主动夜视成像是主动成像,它是将激光技术、成像传感器技术、微弱目标的成像处理技术结合在一起而发展起来的新技术。以近红外半导体激光作为照明光源,对低照度情况下远距离目标进行探测成像。详细阐述了激光主动夜视监控的原理、主动夜视监控系统的组成,并对比分析监控不同目标的实验结果。