本发明公开了一种基于静态纹理模型聚集的动态纹理识别方法，提出了识别动态纹理并不需要对整 个复杂的运动过程建模，可以绕开对运动模式进行数学建模这一瓶颈，直接将动态纹理视为若干帧静态 纹理图像的聚集，从而将其转化为静态纹理分类问题，最后通过聚集静态纹理模型识别动态纹理。而关 于静态纹理识别目前有很多成熟有效的算法。本发明利用现有的静态纹理模型算法，将其拓展至动态纹 理识别的应用，建立基于静态纹理模型聚集的动态纹理识别框架，推动了动态纹理识别技术发展，实现 了高效快速识别动态纹理。

本发明公开了一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法，属于计算机视觉、模式识别技术领域。本发明包括：分别从纹理与结构两个方面提取模糊图像的模糊不变特征；将所提取的特征采用 KCCA方法进行融合；利用训练样本提取融合特征训练 SVM 分类器；利用训练得到的 SVM 分类器对模糊图像进行识别。相比于传统的模糊图像识·751·别方法，本发明所提供的方法可以在不去图像模糊的情况下直接对模糊图像进行识别，具有识别准

本发明公开了一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法， 包括下述步骤：获得三相交流电压的离散瞬时值；将离散瞬时值进行 Clark 变换，得到两相α-β静止坐标系下的电压空间矢量；根据最近 3 次电压空间矢量获得相邻两次采样的电角度差；根据电角度差和最近 3 次电压空间矢量获得正序分量的识别相位和负序分量的识别相位； 对正序分量的识别相位和负序分量的识别相位分别进行锁相处理，获 得正、负序分量的锁相相位；获得正序分量的锁相相位与识别相位之 间的第一误差，以及负序分量的锁相相位与识别相位之间的第二误差；

本项目将在目前硬件条件下，通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能，使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数，对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质，并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科，涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等，是一项有理论意义并能使探

本发明公开了一种基于空间变换的自然场景下文本识别方法，首先对训练图像集中的文本图像，获取图像的文本内容，并训练基准点定位网络、图像预处理网络、图像编码器网络以及特征解码器网络等网络模型；然后利用训练得到的网络模型对待识别图像集中图像进行空间变换，得到变换后的待识别图像；然后计算变换后的待识别图像的特征向量以及预测概率序列，最终获取图像识别的结果。本发明方法文本识别准确率高，且能够克服文本排列不规则等不利因素的影响。

本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法，包括以下步骤：获取目标运动轨迹，以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述；根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列，计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量；将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量；以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述；读取预先建立的参考矢量集合；计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量，可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息，避免了测量误差。

面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人

本实用新型涉及双目立体视觉测距技术，具体涉及一种多摄像头自适应的立体视觉测距装置，包括 主板，固定在主板上的左一摄像头、左二摄像头、右一摄像头、右二摄像头、右三摄像头、左数据传输 接口，及右数据传输接口，还包括外部控制板；左一摄像头、左二摄像头通过主板与左数据传输接口连 接；右一摄像头、右二摄像头、右三摄像头通过主板与右数据传输接口连接；左数据传输接口、右数据 传输接口分别与外部控制板连接。该测距装置结构简单、操作方便、成本低，具有多个摄像头，允许根 据待测物的实际位置和实际距离选择使用摄像头对，具有自适应性，可移植性强，能够实现双目立体视 觉测距所需图像数据的实时采集和传输。 

一、设备概述         LG-IRBL02型 并联机器人视觉分拣工作站由机器人工作台、输送带、ABB四自由度并联机器人、末端执行器、视觉系统和辅助模块组成。该装置的主要任务是，机器人通过视觉定位抓取散乱工件进行高速高精度分拣放置整齐工作。该功能可用于来料分拣抓取装盒等工作。 二、技术参数 1、输入电源：单相AC200V～230V(＋10%－15%),50Hz； 2、工作环境：温度0℃～45℃，相对湿度20％～90％RH（40℃）； 3、工作站尺寸：2010mm×900mm×1850mm； 4、操作台：700mm×500mm×1350mm 5、四自由度并联机器人采用ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 三、设备组成及功能描述 1、输送带     采用两条输送带，主要完成物料输送，配合机器人对物料进行高速分拣。 2、四自由度并联工业机器人     本工作站采用的四自由度ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 3、机器人末端执行器     本工作站的机器人末端执行器即为吸盘。末端执行器安装于机器人末端安装法兰面上，用于随机器人对物料进行高速高精度的分拣。 4、视觉系统     本工作站采用欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过视觉系统对物料的位姿进行检测，将信号传送给控制系统，控制系统通过计算分析后指令机器人对物料进行分拣。 5、机器人工作台     本工作站中并联机器人、输送带、视觉系统等其他辅助模块均集成于工作台上，布局合理、美观，使用方便。 6、辅助模块     本工作站为了保证物料机器人循环分拣物料，故在输送带另一端配装物料导向装置。 四、设备特点 1、直观性较强：主要设备均采用直接外露的安装形式，结构简单，便于学生拆装。 2、系统性强，贴近实际生产：该实训平台将目前两台典型的高速机器人（3+1轴）和机器人视觉系统有机结合，同时集成传感器、气动元器件等知识，使学生对机电一体化设备有了更直观的认识。该平台模拟了机器人实际应用，缩短学生从教室到工业现场的过度和适应时间。 3、开放性和扩展性强：该平台还可根据自己的教学需要快捷地更换主要设备，通过现场总线实现多种设备的挂接。 4、安全性高：该实训平台配备相应的漏电、过载及短路保护，能够确保操作者的人身安全。 五、实训项目 1、并联机器人的机构组成、工作原理、性能指标认识； 2、并联机器人机械系统的组成； 3、并联机器人正逆运动学分析； 4、并联机器人控制系统的学习； 5、PLC的学习与应用； 6、CoDeSys软件的了解与应用； 7、现场总线的应用； 8、机器人示教编程与再现控制原理与方法； 9、机器人PTP运动轨迹控制方法； 10、机器人视觉系统的认识及操作； 11、机器人的视觉分拣实验； 12、系统故障诊断与维护。

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