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一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法
本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。
浙江大学
2021-04-11
一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法
本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集<img file="DDA00001669935800011.GIF" wi="787" he="88" />（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ<sub>1</sub>,...,λ<sub>n</sub>)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。
华中科技大学
2021-04-11
一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法
本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。
北京航空航天大学
2021-04-10
制备隐藏二维码图像全息防伪标签的方法及其识别装置
制备隐藏二维码图像全息防伪标签的方法及其识别装置，属于 防伪标签制备及识别领域，解决现有裸露二维码图像防伪力度不高的 问题。本发明的方法，依次得到数据符号密文、生成二维码图像、得 到傅里叶变换频谱图、绘制信息调制条纹图像、形成方形缩微条纹图 像、将多个方形缩微条纹图像排列成组合图案、将组合图案制成浮雕 图案母板，最后将浮雕图案母板复制到标签材料上。本发明的识别装 置，包括激光光源、全反镜、标签平台、毛玻璃片、图像传感器、信 号采集模块、识别模块、显示屏及语音播报器。本发明将隐藏有经信 息加密的二维码衍射光栅条纹制作在全息防伪标签上，识别需经特殊 处理，同时信息经过加密，将大大提高防伪性能。
华中科技大学
2021-04-11
基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法
小试阶段/n本发明能够独立判别单幅火焰图像的烧成状态，满足在线实时监测回转窑中火焰变化的条件，能在极短的时间内发现回转窑火焰烧成状态的变化，并及时作出相应调整，从而增加回转窑控制系统的安全性和可靠性，使生产的熟料质量更加稳定，能够极大的缩减工业生产成本，为实现对整个回转窑系统实时监控的闭环控制奠定基础，为真正实现以 “ 机器看火”代替 “ 人工看火”提供了基本保障。。因此，本发明具有精度高、计算复杂度低、处理过程短和能实现在线实时监测火焰状态变化的特点。
武汉科技大学
2021-01-12
基于配准和深度学习的接触网鸟巢检测与识别系统
已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的
华中科技大学
2021-01-12
基于图像识别的高速精密直驱三维运动平台监控系统
基于直线电机的运动平台监控系统，可以支持直驱平台实现二维、三维或多维的超高速和超精密运动，精度和分辨率均在微米级。应用直驱运动平台可大大提高工业设备的速度和效率，推动现代装备及自动化设备制造业向高速、高精密方向发展。典型的应用领域：LED封装装备、办公机具、精密机械制造业、石油化工业、航空与国防工业、半导体加工及芯片制造业、工业机器人和机械手、激光及检测设备、医疗设备、电梯及仓储行业、食品与纺织机械行业等。
北京航空航天大学
2021-04-13
一种基于改进的 Hopfield 神经网络的服装标志识别方法
本发明实施例公开一种基于改进的Hopfield神经网络的服装标志识别方法，应用于计算机领域，以解决现有的靠人工对商品的标志进行识别效率极低的问题。该方法包括：通过小波变换对原始图像进行特征提取；根据所述特征作为目标模式建立Hopfield神经网络模型。本发明的实施例应用于标志识别。
四川大学
2016-09-28
一种用于机械装备结构的模态参数自动识别方法
本发明公开了一种用于机械装备结构的模态参数自动识别方法， 该方法包括如下步骤：将整个频域区间按照区间宽度分割成宽度相同 的频率小区间，统计固有频率落在各频率小区间内的极点总数；将极 点总数小于阀值的频率小区间内的极点作为计算极点而剔除，剩余的 极点作为物理极点而保留；然后，利用最小方差准则，从上述步骤中 剩下的极点中自动识别各阶模态参数。该识别方法可有效区分计算极 点与结构物理极点，自动识别结构的模态参数，获得机械结构在工作 状态下的动力学特性参数，有效减少模态分析中的人工参与，为机械 结构的在线检
华中科技大学
2021-04-14
一种基于谱峭度的局部放电信号识别方法
"本发明为一种基于谱峭度的局部放电信号识别方法，首先通过短时傅立叶变换估计含噪信号的谱峭度，根据谱峭度与Wiener滤波之间的关系设计自适应最优带通滤波器，对含噪局部放电信号进行滤波，再进行2-3层的小波平滑去噪，得出比较理想的局部放电信号特征。该算法简单，计算方便，避免了小波去噪方法在信噪比较低时分解层数较多，容易丢失原有局部放电信号特征信息的缺点，大大提高了信噪比，而且失真度小，与理想局部放电信号的波形相似度最大。 "
西南交通大学
2016-10-19