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王征: 作品数：43 被引量：72H指数：4; 供职机构：西安科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程电气工程文化科学更多>>

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信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理被引量：4: 2019年; 为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信息熵并实现对分割阈值的提取。结果表明:依据模糊属性约简的互异重要度可实现多属性约简;并确定煤粉尘图像模块区域的最大信息熵分割阈值。所建立模型可删除冗余属性,选择出对分类更为重要的属性,并通过属性约简完成特征选择分类。; 王征汪梅; 关键词：安全科学与工程信息熵

ANN预估补偿算法在炉电极控制系统中的实现被引量：3: 2006年; 针对电炉的执行机构的调节总是滞后于电弧炉实际状态变化的情况,在专家系统的基础上增加弧炉神经网络预估模型,通过它预估出电弧炉下一时刻的状态,并经过特定的优化程序(ANN预估补偿程序)对专家系统的输出做出优化补偿。系统的实际运行证明:神经网络预估补偿的电弧炉自适应控制是一种可行的电弧炉电极控制方法;在电弧炉的点弧过程中,电弧的稳定性有较大改进,提高了功率因数,降低了电耗。; 王征李磊; 关键词：神经网络电极权值

数据融合的方法及应用研究被引量：20: 2006年; 介绍了数据融合的定义、融合层次、融合方法及其应用领域,特别是在军事上,机器人控制及图像处理上的应用。在此基础上,分析了数据融合的研究热点及发展趋势。数据融合技术是一种用途广泛的数字信号及信息处理方法,它通过对大量的数据进行处理提纯,得到一组直观有效的数据,为进一步处理和判断控制提供精确的数据依据。; 王征刘宁庄张建成; 关键词：数据融合信息融合多传感器数据融合

煤矿煤尘图像采集装置: 本实用新型公开了一种煤矿煤尘图像采集装置，包括煤尘图像采集室和煤尘图像采集机构，煤尘图像采集室顶部设有煤尘颗粒入口，煤尘颗粒入口上设有煤尘颗粒入口封盖，煤尘图像采集室的右侧设置有进风口，进风口上连接有进风管，进风管上连接...; 王征; 文献传递

基于改进DeepLabV3+的煤尘图像分割方法被引量：2: 2022年; 采用传统的语义分割网络对煤尘颗粒这种较小的目标进行分割时存在深层信息易丢失、细节提取不明显等问题。针对该问题,提出了一种基于改进DeepLabV3+的煤尘图像分割方法。从3个方面对DeepLabV3+网络模型进行改进:(1)在编码器中,用CA-MobileNetV3轻量化模块代替Xception实现特征提取,确保特征提取更加细致、准确。(2)在空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)模块中对空洞率进行改进,使其更适合小颗粒煤尘提取。(3)在解码器中引入全局注意力上采样(GAU)模块,在计算量较小时对低层特征信息进行加权,用高层特征信息指导低层特征信息,实现特征融合。GAU模块用全局上采样机制代替解码器的上采样机制,使煤尘颗粒的特征信息经过长距离传输后不衰减,更加有利于捕捉煤尘颗粒的边缘细节信息。实验结果表明,改进DeepLabV3+网络模型在煤尘数据集上的召回率为90.26%,准确度为89.23%,相比于其他网络模型,改进DeepLabV3+对煤尘特征的学习能力更强,能获取更多细节信息,并大幅缩短训练时间,对小目标的分割效果更优。; 左纯子王征张科潘红光; 关键词：煤尘图像分割金字塔结构

智能家居视频监控系统: 本实用新型公开了一种智能家居视频监控系统，包括移动小车、多个室内用电负载和为所述室内用电负载供电的供电电源VCC，所述移动小车上安装有电子线路板，所述电子线路板上集成有单片机以及与单片机相接的存储器和无线路由器，无线路由...; 陈义王永宾胡晓东许昕琪王征; 文献传递

一种井下煤尘图像检测装置: 本实用新型公开了一种井下煤尘图像检测装置，包括煤尘颗粒采集单元、图像采集单元和与图像采集单元相接的远程图像传输单元，煤尘颗粒采集单元包括煤尘颗粒采集室、在抽气泵作用下将煤矿井下的含煤尘气体送至所述煤尘颗粒采集室内的进气管...; 王征; 文献传递

基于改进Fast R-CNN的煤尘颗粒图像识别方法: 本发明公开了一种基于改进Fast R‑CNN的煤尘颗粒图像识别方法，包括步骤：一、将煤尘颗粒图像输入训练好的改进Fast R‑CNN网络中；改进Fast R‑CNN网络中存储了训练样本的多个煤尘颗粒标定区域；二、改进Fa...; 王征李冬艳李磊张赫林; 文献传递

基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法被引量：20: 2019年; 针对矿井TOA(Time of Arrival)定位精度易受电磁波NLOS(Non Line of Sight)传播时延的影响,且不能满足井下应急救援、人员作业管理以及矿井物联网建设等需求的问题,通过对NLOS时延参考模型和矿井巷道设备运动特点的分析,将巷道电磁波NLOS传播时延分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,结合两类NLOS时延造成测距误差的特点,提出了基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法。为了消除由矿井巷道中机车等移动设备以及不规律设置设备引起的、具有随机性和难以定量分析等特点的巷道随机NLOS时延误差,设计了将新息阈值引入卡尔曼滤波器中,提高其系统对脉冲误差的滤除能力的方法;为了抑制由矿井巷道中固定设施及设备造成的具有稳定性的巷道固定NLOS时延误差,建立了巷道测距误差模型,构建了井下固有设备参数与定位估计值间的函数关系,通过参数拟合与投影几何算法来提高系统的定位精度。仿真结果显示,测量数据经过基于新息阈值的卡尔曼滤波器处理之后,误差曲线趋于平稳,定位误差保持在1.9~3.1m,再经参数拟合和几何算法处理后,定位误差在0~0.8m,平均误差由2.4m降为0.3m;且相比于SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)方法、卡尔曼滤波和指纹定位方法以及卡尔曼滤波和参数拟合方法,所提方法平均定位误差分别减小了3.4,0.4和0.6m。从而表明所提方法对TOA定位误差具有较明显的抑制作用,可以实现TOA方法在矿井NLOS环境中的有效应用。; 邵小强李康乐陈熙吕植超马宪民王征; 关键词：卡尔曼滤波 NLOS TOA 应急救援

基于改进差分进化粒子群的煤尘颗粒图像辨识被引量：2: 2020年; 为实现煤尘融合区域内单个颗粒准确分离,进一步明确煤尘特性参数图像分析内在机理,构建改进差分进化粒子群模型(IDE-PSO,全称Improved Differential Evolution Particle Swarm Optimization)对煤尘颗粒群基本形态特征进行研究。指出颗粒分离过程可分为3个阶段:①分析煤尘特性参数变化规律,建立图像特性模型,根据煤尘物理特性参数确定颗粒群重叠域;②推导图像参数和煤尘特性的关系表达式,定位边缘特征点,实现边缘平滑处理并在重叠域边缘特征点内提取重叠颗粒交点计算模型;③确定粒子群各行粒子适应度函数值,更新粒子群位置矩阵,获取粒子群全局最优位置交点,运用改进差分进化粒子群算法实现煤尘重叠颗粒分离。结果表明:通过参数模型建立颗粒群基本形态特征判定规则;通过特征点定位,可剔除大多数干扰点,交点提取计算量明显降低,利于寻找有效交点;理论计算模型加入变异算子可保证粒子群多样性,避免粒子过早收敛。当粒径<20μm时,提出算法模型的识别率为80.85%,随粒径范围增大到粒径<75μm时,提出算法模型的识别率为86.54%,当75μm<粒径<200μm和粒径> 200μm时,提出的模型算法的识别率分别为88.04%和91.16%,与其他识别算法相比,改进算法对煤尘颗粒图像识别精度具有明显优势。在煤尘物理特性分析的基础上,建立图像特性分析模型,推导出其图像参数和煤尘特性的关系表达式,易于编程实现,在矿山实际运用中具有较强的可行性,也为以后煤尘爆炸浓度检测可靠性研究提供了借鉴。; 王征潘红光; 关键词：全局最优

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