智能检测技术合集

智能检测技术合集文章浏览阅读595次。北京交通大学智能运输工程专业课《智能检测技术》复习合集上课时间:大三上授课教师:李晓峰课程内容很多,在此篇中仅做概述,有需要的可点击标题进链接查看。第一章概论检测是指在各类生产、科研、试验及服务等各个领域为及时获得被测

北京交通大学 智能运输工程专业课 《智能检测技术》复习合集
上课时间:大三上
授课教师:李晓峰
课程内容很多,在此篇中仅做概述,有需要的可点击标题进链接查看。

第一章 概论

检测是指在各类生产、科研、试验及服务等各个领域为及时获得被测、被控对象的有关信息而实时或非实时地对一些参量进行定性检查和定量测量。
ITS中的信息流

第二章 传感器与感知原理

传感器介绍

  1. 压电性传感器
    压电式传感器是一种自发电式传感器,一种典型的有源传感器;
    压电效应具有可逆性,也是一种典型的“双向传感器”。既可以将机械能转换为电能,又可以将电能转化为机械能,例如力、压力、加速度,超声波等。
    压电式传感器利用压电晶体的压电效应工作的。 压电传感元件是力敏感元件,所以它能测量最终能变换为力的物理量,如:力、压力、加速度、机械冲击和振动等。
    特点
    具有自生信号、工作频带宽,灵敏度高,结构简单,体积小,重量轻,结构坚固、工作可靠。
    应用范围
    各种动态力、机械冲击、振动测量、生物医学、超声、通信、宇航等领域。
  2. 光电式传感器
    基本概念
    光通量:光源在单位时间、向周围空间辐射并引起视觉的能量,称为光通量。用Φ表示,单位为流明(Lm)。
    照度:单位面积上接受的光通量,用E表示,单位勒克司(Lx)。E = Φ/S
    光强发光强度:光源在某一特定方向上单位立体角内辐射的光通量,称为光源在该方向上的发光强度,简称光强,用I表示,单位为坎德拉(cd)。I = dΦ/dΩ
    光电式传感器是能将光能转换为电能的一种器件,简称光电器件。它的物理基础是光电效应(Photoelectric effect)。
    光电传感器具有结构简单、非接触、高可靠、高精度和反应速度快等特点。
  3. 磁频传感器
    环形线圈车辆检测器
    (1) 通过型环形线圈检测器
    无源地磁感应线圈,即环形线圈无源激励。当汽车从环形线圈上方通过时,因汽车系钢铁制成(铁磁材料),必然干扰环形线圈周围的地磁场,改变线圈周围的磁力线分布,从而导致磁通量发生变化。由于这一变化,根据法拉第电磁感应原理,即线圈两端有感应电动势产生。
    (2) 存在型环形线圈检测器
    有源激励检测。它需要在环形线圈两端加上一个具有一定振荡频率的激励源。
    地磁传感器
    地球表面存在着大小约为0.6Gs,且在一定范围内相当稳定的磁场。汽车作为一种大型的铁磁物体,可以看作一个双极性磁铁的模型。车辆周围的磁感应强度因为车辆自身磁场与地磁场相互作用而产生有规律的变化。根据此原理,可通过检测车辆行驶时的磁感应强度来获取交通流信息。
  4. 频检测器——微波传感器波
    由微波发射器(即微波振荡器)、微波天线、微波检测器组成。
    | a. 微波振荡器
    | 微波振荡器是产生微波的装置。
    | b. 微波天线
    | 由微波振荡器产生的振荡信号需要用波导管(波长为10cm以上可用同轴电缆)传输,并通过天线发射出去。
    | c. 微波检测器
    | 探测微波的敏感探头。与其他传感器相比,敏感探头在其工作频率范围内必须有足够快的响应速度。
    由发射天线发出微波,微波遇到被测物体时将被吸收或反射,使微波功率发生变化。
    (1) 反射式微波传感器
    通过检测被测物反射回来的微波功率或经过的时间间隔来检测被测物的位置等参数。
    (2) 遮断式微波传感器
    通过检测接收天线接收到的微波功率大小来判断发射天线与接收天线之间有无被测物或被测物的位置、厚度与含水量等参数。

检测方式对比

检测方式对比

第三章 信号的检测与变换

信号分类

(1)连续时间信号:自变量取连续值,而函数值可连续可离散。当函数值是连续的,又常称模拟信号,如语音信号、电视信号等。
(2)离散时间信号–序列:自变量取离散值,而函数值连续。
(3)数字信号:自变量和函数值均取离散值。它是信号幅度离散化了的离散时间信号。

确定性信号:它的每一个值可以用有限个参量来唯一地加以描述
随机信号:不能用有限的参量加以描述。也无法对它的未来值确定地参预测。它只能通过统计学的方法来描述(概率密度函数来描述)

信号处理研究方法:将信号分解成某种最简单的单一信号的组合。研究这种单一信号通过系统后得到的响应,然后在系统的输出端将系统对各个单一信号的响应用同样的方式组合起来,就得到希望的响应

第五章 交通监控视频处理基础

图像变化:改变图像的空间或频谱分布,获取或突出感兴趣信息
(1)空域变换:放大、缩小、旋转
(2) 空域-频域变换:傅里叶变换、小波变换

图像编码:减少描述图像的数据量,节省图像传输、处理时间,减少存储空间
熵编码、预测法编码、变换编码、分形编码

图像增强和恢复:提高图像质量(去除噪声、提高图像的清晰度等)
灰度修正、平滑、几何校正、图像锐化、频域增强、维纳滤波、卡尔曼滤波、……

图像分割:把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程
灰度阀值分割、基于纹理的分割、区域生长法……

图像的理解和识别:从图像中提取抽象化的特定信息
统计模式分类和句法模式分类

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/37370.html

(0)

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注