煤矿综采工作面巡检机器人系统设计

煤炭资源的日渐枯竭进一步加剧了煤矿综采工作面的作业难度。为避免因作业面空间狭窄、井下复杂环境等因素的影响而导致的安全隐患,设计了一种体积更小、能适应各种复杂环境,且具备自动巡检、异常警报、数据传输、远程监控等多元功能的煤矿综采工作面巡检机器人系统。该系统包含巡检机器人本体、自动巡检控制系统和导航系统等多个模块,能够适应绝大部分煤矿综采工作面的巡检工作需求。最终实际测试结果表明,该系统在精度与灵活性、实用性方面具有一定的优势。

基于机器学习的计算机视觉系统网络图像识别方法研究

本文以计算机视觉系统网络图像识别方法为研究对象,对现有基于机器学习的识别方法从设计原理、算法设计和处理流程等方面进行阐释。通过分析发现,复杂视觉网络图像识别过程中存在高辨识率和高速性难以实现的问题。为此,在原本算法原理基础上,研究人员引入结构平衡网络,区别于像素作为节点的方式,将图像的灰度矩阵作为连接权值矩阵,借助Hadamard乘积变换区分连接权值,提取特征参量,遍历灰度图像,加权处理特征参数,最终实现识别方法改进目标。将改进后的方法应用于工件识别中,结合数据证明所设计的方法在计算机视觉系统网络图像识别中的有效性。