由于煤矿带式输送机关键部件缺乏有效监测,而传统目检、温度监测方法存在工作量大、盲点多等问题,文中提出一种基于连通分量的带式输送机托辊红外图像自动分割与定位算法,对巡检机器人沿巡检轨道采集的带式输送机红外图像进行处理,利用垂直和水平投影截取托辊所在区域,减少支架、输送带以及背景对后续图像处理的影响;采用基于连通分量的长短轴比和面积信息对图像边缘进行过滤,消除对上述截取图像进行边缘检测形成的伪边缘,保留托辊的真实边缘;利用形态学闭运算连接托辊边缘缝隙,通过边界跟踪获得托辊闭合轮廓并进行种子区域填充,实现托辊自动分割;最后根据所得托辊二值图像闭合轮廓,基于轮廓像素点遍历在原红外图像完成托辊的自动定位。实验表明,本方法可快速实现托辊的自动分割和定位,为带式输送机托辊的运行状态监测奠定了基础。
2024-02-28 23:51:23 835KB 行业研究
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基于协同过滤算法的个性化推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析,为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外,该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作,以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先,进行新闻内容采集,利用新闻爬虫,抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字,供新闻推荐使用。 其次,用户画像模型的训练,根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型,即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后,进行新闻推荐,根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果,根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按个性化推荐新闻的功能,其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常,暂无验证缺陷,系统功能可以正常运行,包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。
2024-02-28 22:31:39 22.71MB 毕业设计 推荐系统 机器学习
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一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法: (1)为保证稳像系统的鲁棒性,算法在进行特征匹配时融入亮度变化自适应模型并利用特征匹配误差分析和运动一致性原则对特征初步匹配结果作有效性验证 以提高算法对光线变化和局部运动物体的鲁棒性。 (2)为提高稳像系统的智能性,提出一种基十特征集合匹配关系的抖动检测方法。该方法通过对帧间运动参数进行分析确定视频是否有抖动发生,进Ifu确定是否需要做进一步的运动补偿处理,从}fu避免在视频没有发生抖动时产生由补偿引起的系统效率下降。 (3)在以上研究工作的基础上,成功开发一套数字图像稳定系统,该系统在拍摄场景具有一定的纹理信息时,即使场景中发生光线变化和存在产生局部运动的前景物体时,仍具有较好的稳像效果。
2024-02-28 20:49:53 3.13MB 特征匹配
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一个研究生的毕业论文,基于SIFT特征匹配的视频稳像算法研究,结构清晰
2024-02-28 20:48:01 442KB SIFT 视频稳像
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该程序介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。从仿真图中可以看出,滤波误差不断减小,说明滤波收敛。并且单个滤波的误差小于观测数据误差,证明滤波算法有效。同时融合后的滤波误差小于单个滤波器的误差,证明融合算法有效。仿真结果表明,所提融合滤波算法能够实现有效滤波跟踪。
2024-02-28 20:34:20 2KB
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直线插补 圆弧插补 步进电机二维直线插补圆弧插补控制算法 C语言 STM32移植
2024-02-28 17:48:15 246KB stm32
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号
2024-02-28 15:12:25 66KB matlab
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针对矿用链式STATCOM装置的LCL滤波器参数设置方法复杂、计算量大的问题,采用带有淘汰与克隆机制的人工鱼群算法对矿用链式STATCOM装置的LCL滤波器参数进行优化。实验结果表明,改进后的鱼群算法能对链式STATCOM装置的LCL滤波器参数进行有效优化。参数优化后的LCL滤波器性能得到提高,改善了煤矿电网的电能质量。
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针对现有谐波与间谐波检测算法存在精度和实时性较差的问题,提出了一种基于梳状滤波器和子群思想的谐波与间谐波检测算法,并基于该算法设计了一种谐波检测装置。该装置首先采用梳状滤波器对信号进行谐波与间谐波的有效分离,然后采用间谐波子群算法对分离后的信号进行间谐波分量计算,用原始信号减去间谐波分量重构采样序列,最后再采用谐波子群算法计算谐波分量,从而实现了谐波的高精度检测。测试结果验证了该装置具有较高的检测精度。
2024-02-27 23:54:43 225KB 行业研究
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