在井盖缺失准确检测问题的研究中,传统的井盖缺失人工智能检测,以井盖缺失时的黑洞异常像素比例作为判断是否为缺失井盖。由于井盖与路面在颜色特征中过于相似,图像采样过程相对随机,雨天等恶劣天气的作用下,这种相似性引起的井盖缺失特征颜色模糊等因素不可控,会导致智能识别存在较大误差。提出了一种改进网像灰度类内方差的计算机智能缺失井盖识别方法。运算井盖图像灰度类内取值,采集缺失特征,通过支持向量机分类器对特征进行分类,过滤由干扰因素产生的异常图像特征,通过运算得到缺失特征变化系数,完成对井盖缺失的准确识别,避免了雨天等恶劣天气引起的井盖缺失特征颜色模糊的弊端,增强了井盖缺失识别的准确率。实验结果表明,改进方法能够在雨天准确识别存在缺失的井盖,并且具有较高的精确度。
液压挖掘机在硬地面、矿山碎石地面、山石地震地面等复杂地面施工中出现的低效率、高耗能问题,研究开发一种液控振动挖掘机挖掘力的控制方法及专用伺服阀。该方法以振动冲击学为理论基础,利用专用伺服阀建立液压伺服系统并实现液压挖掘机的振动挖掘方式,将传统的静态挖掘力变革为动态瞬间大的冲击挖掘力。该方法不仅实现了一种核心技术上具有自主知识产权的高效节能液控振动挖掘机,而且提高了液压挖掘机的挖掘工效并降低了能耗。
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