为了解决煤矿井下复杂光照条件导致人脸识别率低的问题, 提出了一种适用于煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法。首先利用小波分解将人脸图像分解为低频和高频部分, 对低频部分利用直方图均衡化处理, 增强图像对比度; 然后采用引入模糊隶属度因子的小波去噪模型对高频部分进行滤波处理, 并通过新的PAL模糊增强算法对高频部分进行模糊增强, 在不同阈值下的非线性变换得到不同尺度、不同方向的特征图像, 并进行反模糊处理; 最后对处理后的低频和高频部分进行小波重构。实验表明, 在井下复杂光照条件下, 本文提出的人脸识别方法能有效改善人脸图像的整体效果, 增强图像的细节信息, 且平均识别率能够达到94.45%, 显著提高了井下复杂光照下的人脸识别率。
2022-05-31 21:46:28
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煤矿巷道无线电磁环境分析，郁万里，丁恩杰，本文介绍了煤矿巷道这种特殊环境的一些特征，以及无线传输特性。其中针对无线信号的反射、折射、散射和多经效应进行了分析并通过
2022-05-31 21:19:45
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针对煤矿井下巷道环境复杂,障碍物种类数量多的问题,利用生物学中内分泌系统的思想进行建模,运用栅格建模法,提出了利用人工内分泌算法进行路径规划的方法。在该模型中,加入了激素调节机制,通过实验证明,加入激素的内分泌模型具有更好地适应未知环境的能力。同时,将内分泌算法与以往的遗传算法进行比较,结果表明该模型更加有效。
2022-05-31 21:06:08
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