基于贝叶斯算法电梯运行效率的研究

为减少电梯能耗,提高电梯的运行效率,建立了基于贝叶斯算法的电梯运行模型.通过先验概率与条件概率进行分类,提出不同时段依据概率停靠轿厢的设想,并结合红外检测技术避免电梯空停现象发生.同时,在电梯模型上进行仿真测试.其结果表明,基于贝叶斯算法所得平均候梯时间为47.8 s,较传统算法运行效率提高约28％.该模型将电梯使用的高峰与低谷时段区别对待,从而提高了系统的实时效率.     

电梯超载保护装置检验的重要性及检验方法刍议

由于受到电梯超载保护装置无效的影响,增大了电梯故障甚至是事故的发生率,因此,无论是电梯使用单位、电梯维护保养单位还是电梯的检验检测机构都必须重视电梯超载保护装置的重要性.该文通过对电梯超载保护装置的重要性和检验方法的分析及探讨,提出了方便可行的电梯超载保护装置的检验方法.     

浅谈电梯直接停靠技术

针对目前电梯停靠方式及其特点,计算不同的停靠方式的电梯运行效率,并分析电梯直接停靠技术的实现方法,为同行应用直接停靠技术提供参考。     

高层电梯运行方式浅析

随着我国经济建设的发展,高层建筑如雨后春笋般地耸立于各大中城市。电梯是高层建筑得以发展的关键设备之一,人们对其的使用需求在不断增加。但由于电梯安排不合理,造成乘客运送速度缓慢和电梯资源浪费的现象,在高级办公楼、宾馆相当常见。安排多少台电梯工作,如何安排电梯停的层数以及电梯停靠的时间,需建立一个数学模型。电梯管理运营者依此合理安排电梯调度,采用合理的运行方法。有效的提高电梯的使用效率,尽可能满足乘梯乘客的需求。在本文中,我们主要尝试电梯安排的问题进行研究,对常见的几种运行方法进行比较。尽量减少成本,并最大限度地提高效率。     

高层办公建筑楼梯与电梯协同疏散策略

针对高层办公建筑楼梯疏散效率较低的问题,利用人员疏散模拟软件Pathfinder进行仿真模拟,研究分析了楼梯与可疏散电梯的协同关系、疏散时间、电梯承载量等指标,探究优化电梯停靠方式的可行性.首先,对楼梯与电梯单一途径疏散及影响因素进行了研究;然后,提出协同疏散策略,优化电梯疏散模式,研究电梯承载量对疏散效率的影响.结果表明：顶层优先疏散策略中存在电梯最佳分离层使得协同疏散的效率最高;优化电梯的停靠方式能扩大电梯可疏散的建筑层数范围;集中疏散策略中电梯最佳直达层随建筑高度的增加呈阶梯式上升趋势且越来越远离顶层;随着电梯最大承载量的逐渐增加,电梯最佳直达层呈阶梯式的下降趋势.     

基于CAN总线和云平台的电梯远程监控系统

为解决传统人工发现和处理电梯故障的时效性差及成本较高问题,提出了一种基于CAN总线、4G网络、云平台和手机APP的电梯远程监控系统.采用STC89硬件平台通过CAN总线采集现场电梯状态数据,经由ARM终端通过4G模块上传数据至云平台,利用手机APP与云平台通信获取数据以达到远程实时监控的目的.此外,还能在电梯故障时采集轿厢内图像并通过人脸检测发现被困人员,利用APP消息机制和短信网关技术发送报警信息通知工作人员及时处理.实际工况长期运行结果表明该系统运行稳定、可靠,能够及时发现电梯故障,有效提高电梯运行安全性,具有较好的适用性和推广价值.     

相位信息和数学形态学的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测算法最初只基于灰度图像,对彩色图像提取的边缘定位不准确、边缘有断点等问题,将在HSV彩色空间中对彩色图像进行了多通道边缘检测.考虑到传统边缘检测算子对图像的噪声和明暗程度比较敏感,采用相位一致和数学形态学相结合的方法对单通道图像进行边缘检测.仿真实验显示,该方法可以有效地提取彩色图像的边缘.     

视频和GIS协同的人群状态感知模型

针对监控视频在图像空间难以统一、宏观及真实量化人群状态的问题,提出了一种基于地理信息技术进行人群状态地图展示、量化分析及预警的方法.首先,通过摄像机厂商或标准视频流接口接入监控视频;然后,将视频图像调整为较小尺寸,采用光流法进行计算,获取图像空间下的光流场;最后,将各个监控视频相应的光流场映射至地理空间,即可在地图中观察人群运动状态,并可通过散点内插、等值线等进行分析,通过相关阈值的设置实现人群异常检测与预警.本文基于MATLAB、ArcGIS Engine、C#等技术,采集多个实验视频,并研发了基于GIS的人群状态感知原型系统,对相关算法进行了验证.结果表明,该方法相对于传统图像空间下的人群状态检测方法,具有人群运动可定位、可量测、可宏观观察和预警等优势.     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于场景划分的海天线检测方法

提出一种基于场景划分的海天线检测方法,兼顾显著目标较小、海天线相对完整的简单场景和显著目标较大、海天线缺失严重的复杂场景,提高准确率的同时避免了不必要的时间消耗.采用卷积运算,将预处理图像划分为简单场景或复杂场景,根据划分结果,分别选择合适的方法进行检测.对于简单图像,先用基于图像分块的局部Otsu算法做图像分割,提取突变像素作为边缘,然后采用Hough变换检测海天线;对于复杂图像,在分割后,消除显著目标,并采用形态学滤波运算擦除干扰像素,检测海天线.实验证明:提出的方法可以有效提高海天线检测的准确率,具有良好的场景适应性.     

基于类别空间多示例学习的色情图像过滤算法

针对传统的不良图像自动过滤算法难以适用于复杂互联网环境的问题，提出一种通过构建类别空间进行多示例学习实现图像过滤的新算法.首先在YCgCr空间中扩展Hessian矩阵检测特征点作为图像的示例，然后定义YCgCr-LBP算子作为图像示例描述符，最后基于包示例频率统计原理提出类别空间模型，并利用余弦相似度完成图像识别.利用不同成分的数据集进行了多组实验对比，结果表明，所提出的算法克服了传统依靠皮肤比例方法对皮肤或类皮肤比例较大图像识别准确度较低的问题，同时也较一般的多示例学习方法对图像具有更好的描述能力，取得了较好的实验结果，具有实际应用价值.     

曳引式电梯节能检测方法及装置研究

电梯启制动频繁,能耗较大,然而未有统一、有效的能效测试与评价方法。为了安全、便捷地进行电梯能效检测和评价,分析了电梯运行能耗特点,研究了吨·千米(t·km)法的优缺点,提出了空载法,给出了电梯能耗测试方法及能效分级方法,该方法在检测过程中不需要载荷,只需电梯空载全程运行两次,大大减少了测试时间,提高了安全性。并在此基础上设计了电梯能效检测与评价装置。多次工程实际应用结果表明,该方法操作简单、精度高、耗时短,结果与实际情况相吻合,有重要的实际应用价值。     

基于数值仿真的复杂建筑环境下的电梯交通配置新方法

针对现代高层建筑的复杂建筑环境，提出一种基于数值仿真的电梯交通配置方法。该方法考虑乘客到达的随机性和不确定性，应用数值技术，模拟在电梯到达时间间隔内乘客到达的O-D分布，对难以用解析方法表达的复杂建筑环境下的交通流随机性特征进行了描述，结合电梯运行机理，构建了电梯交通配置的核心参数-电梯运行周期的随机模型。所提出的方法克服了传统电梯交通配置解析方法的局限性，改进了同类方法的不足，更接近电梯交通运行的实际状况。该方法与类似的方法以及传统的解析方法进行了比较，结果表明该方法有效。     

基于三点法和ICP算法的手术导航系统患者配准

为提升手术导航系统的患者配准精度和操作效率,提出一种将三点法与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法相结合的配准策略.首先,定义患者配准问题,并介绍术前和术中数据获取方法;然后,以光学定位标记球心为患者空间与图像空间的共同特征,并利用三点法完成初始配准;最后,以经初始映射后的患者点云中各点为球心,建立半径为r的球形区域,并仅保留位于该区域内的图像点云以实现抽样,再利用改进ICP算法对两片点云执行精确配准.实验结果表明,采用所提方法对猪股骨和猪髂骨执行配准的平均误差分别为(0.83±0.10)mm和(0.86±0.09)mm,其精度和稳定性均优于传统ICP算法,且具备高效、易操作的特点以及潜在的临床应用价值.     

基于小波变换和SVM的文本区域定位

提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.     

改进的局部扩展拟合图像分割方法

局部扩展拟合(RSF)模型可以有效解决灰度不均匀的图像分割问题,但传统的局部拓展拟合模型只考虑了图像上一点在其局部拓展区域内与零水平集相交的情况,易导致过分割现象.为此, 提出了一种改进的局部拓展拟合方法,即在RSF模型的基础上考虑图像上每一点在其扩展邻域内与零水平集不相交的情况,并重新定义了此情况下灰度能量的取值,使该点的内部灰度能量与外部灰度能量严格相等.实验结果表明所提方法有效解决了由初始化问题导致的过分割现象.     

医学图像检索二进制码学习方法

近年来,乳腺癌的发病率逐年增长,严重影响了人们的生活.许多计算机辅助诊断技术被提出用于乳腺摄影图像的自动分析来辅助医生做出诊断.然而因图像差异较微妙、数据库小等原因,许多传统的方法在诊断准确率方面受到限制且缺乏可扩展性.针对以上问题,本文提出了一种基于哈希的大规模图像检索方法来实现乳腺癌的早期辅助诊断.该方法提取待判定图像与已确诊图像的局部特征,并用迭代量化(ITQ)的哈希学习方法将原始特征空间中的特征向量转化为保存了原始特征之间相似性的二进制码,然后比较汉明距离找出与待判定图像最相似的一系列图像,并根据返回图像做出诊断.实验表明该方法可用于大型数据库且具有可扩展性,有效地提高了诊断准确率,可以帮助医生做出正确的诊断.     

基于链表的不完备决策表属性约简算法

差别矩阵作为决策信息系统属性约简的方法是有效的;但空间利用率不高。通过对算法空间利用率及时间效率进行研究,提出基于链表的改进算法;并引入链表的基本运算。该算法通过使用链表的节点存储基于限制容差关系下有效的差别矩阵元素,并在约简过程中通过不断删除不必要的节点以节省时间。通过理论与实例证明其有效性和正确性。     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

快速和尺度稳健的纹理图像识别

传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性,不利于实际的工程应用.因此,提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法.该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间,然后利用完备的局部二值计数(Completed Local Binary Count,CLBC)算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征,并跨尺度提取局部二值特征的最大值,再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述,最后利用最近子空间分类器(Nearest Subspace Classifier,NSC)判定纹理图像的类别.在基准纹理图像数据库上的实验表明,该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能,有利于实际的工程应用.