一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.     

黔西县马鬃岭井田煤层特征对比及其意义

黔西县是贵州省主要的产煤区之一。根据贵州省黔西县马鬃岭井田普查所获地质成果资料,经过系统统计分析,建立了标志层B1~B5,通过该区标志层B1~B5地质特征、地球物理特征及煤层特征的对比分析,阐明了含煤岩系煤层对比划分的方法和特点,指出了黔西县马鬃岭井田煤层、标志层特征对比的意义和作用。     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.     

吉林省风能资源利用现状及弃风解决方案探讨

为有效应对吉林省风电发展中的弃风问题,对吉林省风能分布、利用状况进行综述,利用统计数据对吉林省风能资源特点及风力发电出力规律特性进行分析和总结,并提出具有可操作性的解决吉林省弃风问题的方案,力求构建吉林省新型能源消费结构,以新能源替代和抑制常规非再生能源的消费增长,为吉林省节能减排及低碳经济发展探索新思路。     

泸定县寨子沟泥石流基本特征及危险性评价

泸定县寨子沟泥石流是一条老泥石流沟,为科学评价其发展趋势及危险性,在现场调查的基础上,对该泥石流沟的形成条件、动力学特征及危险性进行了分析评价。结果表明,寨子沟泥石流的形成条件充分,属中度危险泥石流沟,并提出了相应的防治建议。     

豫西地区中古生代构造特征与油气前景评价

通过76条测线近2 238 km的地震解释对豫西地区构造特征进行深入研究,该地区断裂复杂,受其影响,油气运聚成藏差异较大,但构造特征对油气有明显控制作用,油气具有南北成带、东西分隔的特征。油气勘探的研究基础往往是区域范围内不同的构造单元,同一构造单元的地质构造、沉积环境特征及油气分布特征相对统一,构造单元划分有利于深化盆地地质认识指导油气勘探。综合利用地震、钻井、钻孔以及地面露头等方面的资料,在分析了豫西地区平面和剖面上断裂体系特征的基础上,主要依据各盆山关系,及各自的构造变形的差异性,将豫西地区分为10个二级构造单元,再由不同构造单元的地质环境及断裂特征,得出油气前景评价的结果,认为伊川冲断-断陷区为当前豫西地区油气勘探最有利的地区,其次是渑池-新安冲断-断块区。上述研究认识为豫西地区油气地质研究及有利勘探区的优选等提供了参考和指导。     

基于改进SIFT 算法的掌纹图像拼接

为解决采集的掌纹图像不完整的问题, 改进了SIFT 特征图像拼接算法, 从而得到完整掌纹图像, 提出LoG-SIFT 特征点匹配拼接算法并设计一种剔除误匹配点对策略。实验结果显示, 改进后算法能增强手掌表面纹线特征, 显著提高特征点对匹配数量, 降低点对匹配错误率。     

特征点提取算法比较及四旋翼平台验证

针对视觉导航中存在的图像特征点提取精度与用时之间的矛盾,对几种常用的特征点提取算法(Harris,SIFT,SURF)进行了论述,并针对SIFT算法和SURF算法进行了比较,同时搭建了四旋翼验证平台,利用四旋翼实验平台,针对自然环境中的实物测试了上述两种算法的提取精度与用时,结果表明SURF算法是视觉导航中综合考虑匹配的正确率及实时性的较优选择.