简介：【摘 要】

简介：摘要：在机器人运行过程中，数字仪表自动化是管理中重要的一部分，本文提出了一种基于样本匹配算法的数字仪表读数识别算法。该算法在使用局部最大类间方差的高阶统计和阈值对仪表板上的显示区域进行定位的基础上，最后根据数字仪表显示区域和数字位置相对固定的特征采用样本匹配算法实现对数字仪表的自动读数。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的公路桥梁病害自动识别技术。通过分析桥梁病害的图像数据，利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和病害分类，以提高识别的准确性和效率。

简介：摘要 ：在选煤厂的物料处理过程中，准确快速地识别和分类不同的物料对于提高生产效率和降低能源消耗至关重要。传统的物料识别和分类方法依赖于人工识别或简单的自动化设备，这些方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致识别准确率不高和处理速度慢。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习在图像识别领域的突破，为解决这一问题提供了新的技术路径。本研究表明，深度学习技术在选煤厂物料自动识别与分类中具有巨大的应用潜力和实际价值，未来可以通过进一步优化深度学习模型、扩大数据集和改进硬件设施，提升系统的性能，扩展其应用范围。

简介：摘要：随着测绘技术的进步和数据量的爆炸性增长，传统的数据处理方法已经无法满足现代测绘领域对于数据处理效率和精度的双重要求。机器学习，尤其是深度学习的出现，为测绘数据处理提供了一种全新的解决方案。本文首先概述了测绘数据处理与自动识别技术的现状与挑战，随后详细探讨了机器学习在此领域的应用，包括监督学习、无监督学习及深度学习在地物识别和遥感图像分析中的具体应用案例。通过实例分析，本文展示了机器学习技术如何有效提升测绘数据的处理效率和识别精度，同时也指出了当前研究中存在的问题及未来的发展方向。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著成果。本文旨在探讨Eff-CNN模型的优化及其在苹果疤痕自动识别中的应用与性能评估。首先，我们介绍了Eff-CNN模型的基本原理和架构；接着，详细阐述了模型的优化策略，包括参数调整、网络结构改进等；最后，通过对比实验和性能评估指标，分析了优化后的Eff-CNN模型在苹果疤痕自动识别任务中的表现。实验结果表明，优化后的Eff-CNN模型在识别准确率和效率上均有所提升，为苹果疤痕自动识别提供了新的解决方案。

简介：摘要：为解决传统衣橱收纳空间规划不合理导致空间浪费、高处放取衣物困难且具有安全隐患等问题，对传统衣橱进行智能化改造。改造后的衣橱系统由识别存储系统、自动挂取衣物系统、智能收纳系统、信息管理系统和智能除潮防湿系统组成。控制系统以S7-200西门子PLC控制器为核心，控制面板使用MT8071iE触摸屏，通过RS485通信协议实现与PLC的高抗干扰通信。所设计的智能衣橱实现了人机智能化交互，可自主完成智能收纳、一键拿取、随心搭配、除潮除湿等功能。

简介：摘要：随着用电业务的快速发展，用电业扩报装申请的数量不断增加，对于电力管理部门来说，处理大量的图文资料变得愈发繁琐和耗时。因此，本论文提出了一种适用于用电业扩报装申请的图文资料自动识别方法及系统，旨在提高处理效率和准确性。该系统结合了图像处理技术、自然语言处理技术和机器学习算法，通过对申请资料进行自动分析和识别，实现快速准确地提取关键信息。实验结果表明，该方法能够有效地减少人工处理时间，提高处理效率，同时保持较高的准确性。

简介：摘要：本文阐述了计量自动化系统的构成，并对其应用及效果进行了分析，具有一定的参考价值。

简介：摘要：本文介绍了一种基于图像识别的创新火灾自动报警系统，旨在利用深度学习技术对监控摄像头捕获的场景进行实时分析，从而准确识别火灾迹象并及时发出警报。通过系统的实时监测和分析，该系统能够极大地提高火灾的发现和处置效率，有效减少了人员伤亡和财产损失。与传统的火灾报警系统相比，本系统具有更高的准确性和灵敏度，能够在火灾初期就发出警报，使得火灾应急响应更加迅速和有效。该系统还具备智能学习能力，可以不断优化识别算法，提高系统的性能和稳定性。

简介：摘 要：本文通过对比X波段天气雷达与C波段天气雷达的探测性能，揭示了它们在不同条件下的优劣势。本研究发现，X波段天气雷达在短距离目标探测方面具有更高精度，而C波段天气雷达在长距离目标探测方面表现更为突出。这一差异性的发现为雷达探测技术的不同应用场景提供了有力支撑。因此，本文意在深入探讨X波段天气雷达与C波段天气雷达在探测能力上的区别与联系，为雷达技术的进一步应用提供重要参考。

简介：摘要：本文探讨了LKJ-15C型列车运行监控系统的空转判别机制，分析了其与LKJ2000型监控系统在传感器、软件配置及用户配置参数等方面的差异，并提出了优化措施。通过实验验证，优化后的系统显著提升了空转识别能力，解决了由于误判导致的紧急制动问题。

简介：摘要：在当今工业电气自动化控制领域，视觉识别技术正逐渐展现出其独特的优势和巨大的潜力。作为一种先进的图像处理和分析技术，视觉识别技术能够通过模拟人类视觉系统的感知和认知过程，实现对工业场景中目标对象的自动识别、定位和跟踪。随着科技的不断进步和应用的日益广泛，视觉识别技术正逐渐成为工业电气自动化控制领域的重要研究方向。它不仅能够提高生产效率、降低人力成本，还能够提升产品质量和安全性。

简介：摘要：在当今气象预报领域中，X波段车载天气雷达作为一种先进的探测工具，在强对流天气预报服务中，X波段车载天气雷达能够实时、准确地监测和预警暴雨、冰雹、雷电、短时强降水等强对流天气现象，为气象部门提供有力的数据支持，为公众的生活和出行提供安全保障。基于此，文章主要探讨X波段车载天气雷达在强对流天气预报服务中的应用，对于提升我国气象预报水平、保障人民生命财产安全具有重要意义。

简介：摘要：随着自动化和智能化的深入发展，地形信息的快速、高效获取与更新成为地理信息科学领域的重要课题。本研究以地图更新为背景，探讨了自动化地形识别在此过程中的有效性。主要运用遥感影像识别算法，包括机器学习、深度学习等技术，进行地形特征的自动化识别与分类，并将识别结果应用到地图更新中。实验结果发现，自动化地形识别相比传统人工方式，在时间效率和识别精度上具有明显优势。自动更新的地图精度与以往人工更新相比，的确得到了显著提升，既节约了大量人工，又避免了因为人为因素引起的错误。另外，自动化地形识别也使得地图能够更频繁地及时更新，以适应社会的快速变化的需求。同时，利用了大数据分析，进一步提高了地图更新的精确性和实效性。本研究验证了自动化地形识别在地图更新中的有效性。这为未来的地理信息科学研究和应用提供了新的思路，具有一定的实用价值。

简介：摘要：当前，全球范围内的人工影响天气技术已取得显著进展.人工影响天气科学作业广泛应用于农业生产、水资源管理、生态环境保护及重大活动保障等多个领域。我国在人工增雨（雪）、防雹等方面已建立较为完善的科学作业体系，然而，面对复杂的气候系统和不确定性的影响效果，人工影响天气科学作业仍面临诸多挑战。基于此，本文探究了人工影响天气科学作业现状。文章首先阐述了人工影响天气科学作业的理论基础。然后，文章详细分析了人工影响天气科学作业的技术与方法，包括云种子化技术、冰雹抑制技术、雾霾消散技术及其他新兴技术等。最后，文章探讨了人工影响天气科学作业的争议与挑战。以期为人工影响天气科学作业的可持续发展提供参考和借鉴。

简介：摘要：干燥天气对鼻腔健康有着不可忽视的影响，容易导致鼻腔粘膜干燥、免疫功能下降和易发炎等问题。为了保护鼻腔健康，在干燥天气中采取正确的措施至关重要。本文探讨了如何通过增加室内空气湿度、适量饮水、避免长时间待在空调房以及鼻腔护理的具体方法来保护鼻腔健康。

简介：摘要：人工影响天气作业是一项重要的气象服务活动，其通过使用特定作业装备对云层进行催化以实现降水增加或冰雹减少等目的。三七高炮作为常用的人工影响天气作业装备之一，其稳定运行对于确保作业成功至关重要。本文聚焦于三七高炮的检修技巧，旨在通过系统分析其工作原理、常见故障及维修实践，提出一系列高效检修方法和维护策略。以期提高三七高炮的可靠性和安全性，为气象工作者在人工影响天气作业中提供参考和指导。

简介：摘要：本文设计了一种车载天气雷达天线座。根据系统的设计指标要求，设计了俯仰-方位型天线座，其结构紧凑、质量轻、精度高、安全性高、密封及散热性能良好，满足了系统的性能指标和精度指标要求。采用高精度的传动机构和消隙机构以满足传动系统的高精度要求；采用电-机结合的多重限位保护装置，防止俯仰运动中，天线过冲引起的天线及其他设备损坏。

简介：摘要：在人工智能技术的迅速发展和自动驾驶技术的日益成熟背景下，图像识别作为连接这两大领域的关键技术，其重要性日益凸显。精确而可靠的图像识别技术对于实现自动驾驶系统的安全性、可靠性及其在复杂环境中的适应性至关重要。本文将深入探讨人工智能图像识别技术在自动驾驶中的应用，分析其在提高自动驾驶系统识别能力、决策能力和适应复杂驾驶环境中的作用，旨在推动自动驾驶领域图像识别技术的进一步发展，为实现更加安全、高效的自动驾驶系统提供理论基础和技术支持。