键相器模块 TSXRAM3216

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​Rosemount 5081-P-HT Software Ver. 3.01 Assy 23981-02 Rev. L 33773-00

Rosemount 1801 Assy 23776-00 Rev. D board assy. 33588-00

Rosemount 1801 Assy 23641-04 Rev. C board assy. 33427-00

Rosemount 5081-P-HT Assy 23917-01 Rev. G PCB 33716-00

Limit Switch 201591 2xMikro/A110/M20x1.5 AMG-PESCH AUF/ZU MS 10-42

Asante Fast 10/100 NuBus 09-00096-11 Rev. B 10/100M

Meteor 2/4 63039620278 Ver 301 Matrox Meteor II 750-03

1000-R0-2R-0-1-R29 Gefran 1000

ADLINK 51-12006-0A3 PCI-7248 002 DIO Card 51120060A3

Computer Boards Inc. 9827 Rev 1



​矿井轨道运输监测   2.1 列车运动速度计算   用图象处理的方法来测量、计算列车的运动速度是一个复杂的问题。为此，本系统根据视频图象采集系统采集到的连续图象[4]，按照模式识别的原理对列车的基本特征进行了分析。首先确定列车是否已经到达监测点，如果列车已经到达监测点，则比较相邻运动帧图象中列车状态与位置的变化量，然后根据这个位置变化量、产生变化量所需的时间、红外CCD视场（角度）、CCD采样策略以及采样策略对应的采样区域大小和红外CCD镜头距列车的垂直距离这六个量的相互关系计算出列车的运行速度。具体算法与相应计算步骤如下。   2.1.1 检测列车的时间戳及其位置   首先根据列车图象的俯视特征和模式识别的基本原理，检测出列车进入监测画面的时间戳和它在图象中的具体位置。   井下运动物体种类少，为井下移动物体的快速识别提供了便利。另外，井下列车图象的俯视特征为较规则的矩形，所以，快速识别是完全可以实现的。   在人工智能领域中，计算机视觉主要关注图象处理算法，图象处理方法很多，效果千差万别。本文选择了统计模式识别方法作为算法的理论依据，这不仅仅因为它是应用最广的方法，更重要的是因为本系统的设计目标及要识别的物体特征非常适合使用统计模式识别进行处理。   ​
产品名称：键相器模块 TSXRAM3216
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