图像识别技术在安全防范系统中的应用
图像识别技术在安全防范系统中的应用
摘要：本文通过对图像识别技术在安全防范系统中的应用现状分析，提出在不增加硬件成本的基础上融入图像识别技术及软件支持，能够提高安全防范系统的智能程度和自动化控制能力，为智能建筑的使用者提供更为安全、快捷、舒适的工作生活环境。abstract： this paper analyzed the application of image recognition technology in security & protection system，proposed to introduce the image recognition technology and software support on the basis of without additional hardware cost， to improve the intelligent degree and automatic control ability of security & protection system and provide more safe，fast， comfortable working and living environment for users of intelligent building.
关键词：安全防范系统；图像识别技术；门禁控制；车辆管理key words： security & protection system；image recognition technology；access control；vehicle management
中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）23-0218-02
0 引言
安全防范系统（sps，security & protection system），是以维护社会公共安全为目的，运用现代电子技术、视频采集技术、传感器技术、计算机技术和网络技术构建的集散型控制系统或网络，具
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
安全监测监控系统更换维护期间安全技术措施示范文本
安全监测监控系统更换维护期间安全技术措施示范 文本 In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each Link To Achieve Risk Control And Planning 某某管理中心 XX年XX月
安全监测监控系统更换维护期间安全技 术措施示范文本 使用指引：此解决方案资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 一、矿井概况 1、矿井地质、生产布置、通风系统、瓦斯涌 出、自然发火概况 2、矿井安全监控系统概况 矿井安全监控系统通信干线路线： 井下路线：-120副井（552m）→-120副井车 场（320m）→-120副井车场与-410行人井联络道 （40m）→-410行人井（779m）→-410行人井车场 （470m）→-410西翼大巷（685m）→-410西翼底弯道 至-410西翼2#皮带道联络道（70m）→-410西翼2#、 1#皮带道（780m）→-410中间皮带道（115m）→-
410WE变电所交换机(两台)→-410西翼火药库回风道及火药库（117m）→-410WE16层材料道（80m）→-410东翼大巷（1880m）→-410ES材料道（380m）→-410ES 变电所交换机（两台）→-410ES材料道（380m）→-410EW材料道（730m）→-410EW408运顺辅助道→-410EW皮带道（757m）→-410东翼4#、3#、2#、1#皮带道（2070m）→-410皮带变电所（50m）→-410材料副井井底车场（250m）→-410材料副井（878m）→-410排水上部管子道（117m）→-120主井车场（130m）→-120主井（698m）→地面。 地面路线： -120副井井口（50m）→地面电缆桥 （110m）→监控设备修理室交换机（两台）→地面电缆桥（160m）→俱乐部外电线杆（架空线，80m）→独身楼（70m）→安全监控中心站。
图像识别技术的研究现状论文
图像识别技术研究现状综述 简介： 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则
简单介绍图像识别技术在各类行业的应用
简单介绍图像识别技术在各类行业的应用 图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今，图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。 其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。 01 网络搜索 以Facebook和谷歌为例，近日，Facebook专门为图像和视频理解打造了一个专业计算机视觉平台Lumos，该平台可以为整个社交网络提供视觉搜索功能，它将从两个方面改善社交网络上的用户体验：基于图片本身（而不是图片标签和拍照时间）的搜索；升级的自动图片描述系统（可向视觉障碍者描述图片内容）。而对于谷歌而言，图片识别已经攻克，它的下一个挑战是视频识别，目标是提升图像识别技术，最终能够识别和搜索视频本身的原内容，从而改善视频推荐服务。除此以外，Snap和Twitter等也都在致力于此。 02 智能家居 在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人，
煤矿安全监测监控系统的重要性及使用
煤矿安全监测监控系统的重要性及使用 摘要：在当前煤炭市场需求旺盛的推动下，为保障煤矿的安全生产，除进一步加强煤矿安全管理意识外，建立完善可靠的安全监测监控系统已成为煤矿安全生产工作必须解决的问题。 关键词：煤矿安全监测监控系统 引言： 我国煤炭资源丰富，但开采条件复杂，自然灾害严重，47%的矿井属于高瓦斯或瓦斯突出矿井。在当前煤炭市场需求旺盛的推动下，部分煤矿存在突击生产或盲目超产现象，造成近几年矿井安全事故发生率居高不下。为保障煤矿的安全生产，除进一步加强煤矿安全管理意识外，关键是建立煤矿井下安全监测监控系统，形成煤矿井上、井下可靠的安全预警机制和管理决策信息通道。所以当前现代化矿井的生产不仅要解决煤矿生产过程中存在的安全问题、生产自动化的问题、又要了解各种与生产经营相关的信息。建立安全生产、调度和管理网络系统，对井上、井下安全生产全面了解，靠及时准确的信息指挥生产和防止各种事故的发生，已成为煤矿设计工作必须解决的问题。 1.煤矿安全监测监控系统的内涵和作用 矿井安全监测监控系统是传感器技术、信息传输技术、计算机应用技术、电气防爆技术和控制技术等多种技术在矿井安全生产监控领域应用的产物，对保障煤矿安全生产，提高生产效率和机电设
备的利用率都具有十分重要的作用。矿井安全监控系统一般由三部分组成:①中心站(包括应用软件、计算机及外围设备)；②信息传输装置(包括传输接口、分站、传输线、接线盒等)；③传感器和执行装置。具体来讲，煤矿安全监控系统是指对煤矿的瓦斯、风速、一氧化碳、烟雾、温度等环境参数和矿井生产、运输、提升、排水等环节的机电设备工作状态进行监测和控制，用计算机分析处理并取得数据的一种系统。安全监控系统可以为各级生产指挥者和业务部门提供环境安全参数动态信息，为指挥生产提供及时的现场资料和信息，便于提前采取防范措施。另外通过对被测参数的比较和分析，系统可以实现自动报警、断电和闭锁，便于制止事故的发生或扩大；在发生事故的情况下，能及时指示最佳救灾和避灾路线，为抢救和疏散人员、器材，提供决策信息。 2.安全监测监控系统目前存在的问题 2.1 传感器质量和性能差 与安全监测监控系统配接的甲烷传感器和CO传感器已成为矿井瓦斯综合治理和监测煤炭自燃发火灾害预测的关键技术装备，并越来越受到使用单位和研究人员的普遍重视。但在现场使用中，虽然系统主机、分站以及软件已经不断进行升级，但国产安全检测用的传感器几乎全部采用载体催化元件，长期以来我国载体催化元件一直存在使用寿命短、工作稳定性差和调校期频繁、灵敏度漂移以及制作工艺水平低等缺点，严重制约着矿井有害气体的正常检测。另外《煤矿安全规程》中对甲烷传感器的调校有严格的规定，调校工
基于matlab的图像预处理技术研究文献综述
毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动
图像识别技术的现状和未来
图像识别技术的背景 知了图像识别科技，是一家以图像识别算法为核心的高科技企业，目前已经开发出了，知了点拍，钢管，钢筋智能点数app。识别率高，点数速度快，极大的方便了需要对钢管，钢筋点数人员的工作，提高了效率，知了点拍，是施工和建材经销商的好帮手。 移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿；国的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：第一，从用户读取信息的习惯来看，相比于文字，图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息；第二，从图片来源来看，智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段，帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。 但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。 图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标
和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。百度彦宏在2011年提到“全新的读图时代已经来临”，现在随着图形识别技术的不断进步，越来越多的科技公司开始涉及图形识别领域，这标志着读图时代正式到来，并且将引领我们进入更加智能的未来。 图像识别的初级阶段——娱乐化、工具化 在这个阶段，用户主要是借助图像识别技术来满足某些娱乐化需求。例如，百度魔图的“大咖配”功能可以帮助用户找到与其长相最匹配的明星，百度的图片搜索可以找到相似的图片；Facebook研发了根据相片进行人脸匹配的DeepFace；雅虎收购的图像识别公司IQ Engine开发的Glow可以通过图像识别自动生成照片的标签以帮助用户管理手机上的照片；国专注于图像识别的创业公司旷视科技成立了VisionHacker游戏工作室，借助图形识别技术研发移动端的体感游戏。 这个阶段还有一个非常重要的细分领域——OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是指光学设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，就是计算机对文字的阅读。语言和文字是我们获取信息最基本、最重要的途径。在比特世界，我们可以借助互联网和计算机轻松的获取和处理文字。但一旦文字以图片的形式表现出来，就对我们获取和处理文字平添了很多麻烦。这一方面表现为数字世界中由于特定原因被存储称图片格式的文字；另一方面是我们在现实生活中看到的所有物理形态的文字。所以我们需要借助OCR技术将这些文字和信息提取出来。在这方面，国产品包括百度的涂书笔记和百度翻译等；而谷歌借助经过DistBelief 训练的大型分布式神经网络，对于Google 街景图库的上千万门牌号的识别率超过90%，每天可识别百万门牌号。 在这个阶段，图像识别技术仅作为我们的辅助工具存在，为我们自身的人类视觉提供了强有力的辅助和增强，带给了我们一种全新的与外部世界进行交互的方
图像处理技术的研究现状和发展趋势
图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向
图像识别技术发展状况及前景
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
安全监测与监控
《安全监测与监控》综合复习资料 一、选择题 1.在等精度测量条件下（即操作者、仪器、环境条件等因素不变多次测量），装置给出相同示值的能力，称为( ) A.准确度 B.精确度 C.重复精度 D.分辨力 2.下列属于结构式传感器的有（） A．气敏式传感器B．光电式传感器 C．自感式传感器 D. 压电式传感器 3.下面有关应变式传感器应用过程中有那项基本假设是错误的（） A、电阻丝的电阻率不变 B、电阻丝的泊松系数不变 C、电阻丝的轴向应变不变 D、灵敏系数应用范围内呈线性 4.传感器能感知的输入变化量越小，表示传感器的( ) A.线性度越好 B.迟滞越小 C.重复性越好 D.分辨力越高 5.下列热电偶的哪个定律是分度表使用的理论基础（） A.中间导体定律 B.中间温度定律 C.参考电极定律 6.对压电式加速度传感器，希望其固有频率( ) A.接近零 B.尽量低些 C.尽量高些 D.任意 7.对粉尘中的二氧化硅进行检测时，利用了二氧化硅与下列（）不相容的原理。 A. NaOH B. 氯酸 C.焦磷酸 D.醋酸 8.非周期信号的频谱是( ) A.连续的 B.离散的 C.基频的整数倍 D.脉冲函数 9.热电偶中产生热电势的两个条件是（） A．两热电极材料相同B．两热电极材料不同 C．两热电极的两端温度不同D．两热电极的两端温度相同 10. 下面那项检测方法利用了二氧化硅的溶解特性，检出二氧化硅（） A.焦磷酸重量法 B.硷熔钼蓝比色法 C.X射线衍射法 D. 比色法
11.非线性度是表示校准曲线( )的程度。 A.接近真值 B.偏离拟合直线 C.正反行程不重合 D.重复性 12.高于（）的机械波，称为超声波 A、16HZ B、在16--2×104HZ C、3×108 HZ D、2×104HZ 13.( )是最广泛应用的有毒气体探测传感器 A.电化学传感器 B.半导体气体传感器 C.接触燃烧式气体传感器 D.光学式气体传感器 14.光离子化检测器的突出优点是（） A.选择性好 B.价格便宜 C.灵敏度高 D.使用寿命长 15. 模拟人耳对40方的纯音的响度的为（） A. A计权网络 B. B计权网络 C. C计权网络 D. D计权网络 16.下列两种测湿度的方法中，（）适合于在高温及恶劣环境的场合使用。 A．干湿球测湿 B.电子式湿度传感器 C. 光电式湿度传感器 D．气敏电阻式湿度传感器 17、对粉尘危害监测的危害程度定量指标为操作者接尘时间内的（） A．粉尘危害程度 B.粉尘浓度超标倍数 C．SiO2含量 D. 肺总通气量 18、对一长度为11米的煤粉传送皮带进行粉尘采样监测，测尘点应设置在（） A．皮带头部 B.皮带中部 C．皮带尾部 D.以上任一处或两处 19、测得某环境中CO实际含量为40ppm，CO的允许浓度为50ppm； SO实际含量为3ppm，SO的允许浓度为5ppm 则该环境中混合气体的允许浓度为：（） A．3ppm B.26.8ppm C．30.7ppm D.40ppm 20、利用半导体吸附气体后热导率增加，使埋入其中的金属丝电阻减少，而测量气体含量的是（） A．固体热导式 B. 热导式
人脸识别技术的主要研究方法
1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且
(完整版)安全监测监控试题(带答案)
安全监测培训试题 一、填空题（每空1分，共20分） 1、我国安全生产的方针是：安全第一、预防为主、综合治理。 2、“一通三防”是指：通风、防治瓦斯、防治粉尘、防灭火。 3、瓦斯治理的方针是：先抽后采、监测监控、以风定产。 4、信噪比就是网络传输时受干扰的程度。 5、甲烷传感器的分类：矿用低浓载体催化式甲烷传感器、瓦斯抽放用热导式高浓度甲烷传感器、煤矿用高低浓甲烷传感器。 6、多路复用一般分频分多路复用、时分多路复用、码分多路复用。 7、掘进工作面必须设甲烷传感器，甲烷传感器距工作面不得大于5米，应垂直悬挂，距顶板不得大于300mm，距巷道侧壁不得小于200mm，并应安装维护方便，不影响行人和行车。 8、煤矿安全监控网络结构中的树形网络结构缺点是信噪比较低，抗电磁干扰较差。 二、单项选择题（每题1分，共20分） 1、以下哪种气体是黑白元件的致命杀手（ B ）。 A、一氧化碳Ｂ、硫化氢Ｃ、二氧化硫Ｄ、二氧化氮 2、煤矿监控系统的备用电源最小工作时间不得小于（ B ）小时。 A、1.0 Ｂ、2.0 Ｃ、3.0 Ｄ、4.0 3、采掘工作面的进风风流中的氧气浓度不得低于（ C ）。 A 18% B 19% C 20% D 21% 4、安全监测监控必须具备故障（ B ）功能。 A 断电 B 闭锁 C 控制 D 解锁 5、采煤工作面和机电硐室设置的温度传感器的报警值是（ D ）。 A 30°和26° B 26°和30° C 26°和34° D 30°和34、 6、回风流中的机电硐室，必须在入风口处3—5米的范围内设置甲烷传感器，其报警和断电浓度≥（ C ）CH4. A 1% B 0.75% C 0.5% 7、安全监测系统当主机与系统电缆发生故障时，系统必须保证（Ａ）装置的全部功能。 A、甲烷断电仪和甲烷风电闭锁 B、甲烷风电闭锁 C、甲烷断电仪
数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、
仪器仪表数字图像的识别及其应用
摘要：本文针对仪器仪表应用环境的实际情况，设计了数字图像识别硬件平台，采用STC12LE5A60S2单片机驱动图像传感器OV7670采集图像，可减少由人为因素或传感器干扰引起的数据错误，省去采集卡，节省了成本。通过无线通信，成功地将数字图像识别技术应用到了检测环境中。经过试验，证明了系统的稳定性。 关键词：图像采集;无线通信;STC12LE5A60S2;OV7670引言 目前，仪器仪表被广泛地应用于各行各业的测量系统中。但是，由于某些仪器仪表只是通过LCD、LED数码管或者表盘来显示数值，并没有提供数据传送的接口，因此很难实现数据的自动采集以及保证数据的实时性和准确性，难以满足对测量系统工作自动化的要求[1]。现如今，随着科学技术的不断进步，对测量系统的管理也从人工监管方式逐步向自动管理方式转变[2]。为了提高系统的工作效率，需要对测量系统所采集的数据进行实时监控，控制中心要快速、准确、自动获取所需数值，这是急需解决的问题。 为了使系统能够很好地实现控制功能，笔者设计出基于数字图像的仪器仪表读数识别系统。该系统利用单片机控制图像传感器自动读取仪器仪表的数字图像，经过图像处理和图像识别技术，将识别结果通过无线网络传输，传送至控制中心，由控制中心对采集数据进行综合管理，从而真正实现数据的统一管理和对系统控制的自动化。 数字图像识别系统 仪器仪表数字图像采集系统主要组成部分有单片机、图像传感器、LCD显示器、无线收发模块以及数据存储器，系统功能框图如图1所示。单片机作为系统的控制核心，
控制图像传感器采集仪器仪表数字图像，将仪器仪表图像数据存储在扩展的外部数据存储器中，利用数字图像处理和模式识别技术读取仪器仪表数字，通过无线收发模块将仪器仪表数字发送到控制中心，控制中心可以直观地显示所采集的数据并对数据进行统一管理。 图像采集电路 本设计中，仪器仪表图像数据采集模块选用的图像传感器是美国OmniVision公司的彩色/黑白CMOS图像传感器OV7670，该传感器可以通过I2C总线进行对其内部寄存器进行配置，使得输出数据速率、格式都可以得到改变，且输出数据已经做完分离，处理起来相对也比较容易[3～4]。基于功能的实现和价格两方面的考虑，本设计最终决定选取该型号图像传感器作为图像数据采集的核心器件。 由于OV7670图像传感器的工作电压为2.45V到3V，对外部工作时钟频率在 10MHz到48MHz，因此控制芯片选用宏晶科技的单时钟/机器周期的 STC12LE5A60S2单片机。该单片机工作电压在2.2V到3.6V，能够和OV7670图像传感器理想匹配;工作频率在0~35MHz，且内部含有波特率发生器，最大可以产生12MHz的方波[5～6]，该信号可以作为OV7670图像传感器的外部工作时钟，也满足了OV7670图像传感器对工作时钟频率的要求。图像采集硬件电路图如图2所示。 图像传感器的SDA和SCL分别为内部寄存器配置数据线和时钟线，单片机通过 P1.2、P1.3模拟I2C总线对图像传感器内部寄存器进行配置，使得图像数据输出为QVGA格式，在QVGA的基础之上再次对输出数据进行水平、垂直方向分别8抽样，使得最终输出为像素为60×80;帧同步输出信号VSYNC引脚接入单片机P3.2口，由P3.2引脚捕捉该信号，当捕捉到帧同步输出信号时，开始采集仪表图像数据，图像有效数据是通过单片机对有效像素信号捕捉获取的，有效像素信号是指图像传感器像素时钟信号PCLK接74HC74二分频后与行同步信号HREF经过与非门的信号;主函数中对像素时钟信号PCLK进行捕捉，在该信号有效时，选通图像采集数据控制线，将图像保存在缓存，然后使图像数据线无效，将缓存数据存储到62LV256存储器中，这样就得到了一个像素点的灰度值;行同步信号HREF接入单片机定时器T0中断，当单片机捕
数字图像处理技术的研究现状与发展方向
数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技
关于人工智能中的图像识别技术的研究
１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）