基于自动搜索多尺度CNN的PolSAR图像分类方法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kobeantoni198774
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煤矿井下巷道掘进过程中,高粉尘、低照度、背景复杂的工况环境导致掘进装备位姿检测困难,已经严重影响了巷道掘进的自动化、智能化进程,因此提出基于双目立体视觉的悬臂式掘进机位姿测量方法。悬臂式掘进机是当前巷道掘进主要装备,其运动特点呈现出移动缓慢、摆动大等特点,分析了当前掘进机位姿检测研究现状,构建了悬臂式掘进机双目视觉位姿测量方案与测量结构。说明了双目立体视觉基本测量原理,相比于单目视觉,双目立体世界
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我国煤炭开采中自动化水平较高的综采设备大幅提高了采煤效率,而以综掘工艺为主的巷道掘进,效率低下导致采掘失衡,通过提高悬臂式掘进机的自动化水平,从而解决采掘失衡问题已成为行业共识。悬臂式掘进机位姿自主检测是实现其自动截割从而提高其自动化水平的首要条件。机器视觉是实现悬臂式掘进机空间位姿自主检测的一种重要解决方案。论文首先对煤矿井下巷道环境中的顶板特征进行了分析,定义了掘进机的位姿以及相应的坐标系,从
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