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71.
简要介绍了射频识别技术的工作原理和优点,综述了射频识别技术在国内各个领域的主要应用,最后指出了当前射频识别技术所存在的主要问题。 相似文献
72.
提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。 相似文献
73.
74.
文章介绍一种基于图像及声学自动识别技术的智能机器人综合探测系统,可实现动车组关键部件状态准确分析、异音诊断及故障分级预警,部分关键技术填补了国内相关领域技术空白,系统成功应用到全国各铁路局部分动车所一级修检修基地,有效提升了动车组一级修作业智能化水平和故障检修效率并减轻了人工作业的劳动强度,实现动车组一级修从“人检人修”到“机检人修”的跨越。 相似文献
75.
针对前车换道意图识别预测问题,提出基于动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型结合的识别预测方法,建立以自车车头中心点为零点的动态栅格地图描述前车的位置信息,基于语义分割的方法获取前方车辆的轮廓特征与车道线,并分析前方障碍车辆的相关运动状态信息.将动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型相结合,识别预测前车换道行为.利用可观测... 相似文献
76.
针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%~60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。 相似文献
77.
78.
79.
在用工业管道定期检验划分安全状况等级时,须确定焊接缺陷性质和自身高度,当采用射线检测和超声检测时,缺陷具有不同的特征和自身高度的测量方法。通过分析射线检测和超声波检测,夹渣、未焊透、未熔合缺陷的识别方法和自身高度的测量,总结出根据缺陷的产生部位、缺陷的性质、缺陷的方向选择无损检测方法,综合运用射线检测技术和超声检测技术。 相似文献
80.
为解决传统目标识别过程中目标不能移动、动态追踪等问题,基于OpenMV,采用PID控制、模块识别、颜色识别、图像处理等技术和方法,设计了一种能够自主动态追踪目标物体的云台系统。锥桶的动态追踪识别测试结果表明:系统能够较好地完成动态追踪。 相似文献