煤矸石快速精准的识别对提升煤炭产能有着极大的影响，而现有的煤矸识别分选方法在分选设备、准确率以及效率上尚有不足。提出了一种基于深度学习的激光雷达双通道伪彩图像煤矸识别方法。首先，基于激光雷达距离通道信息，设定高度阈值去除目标矿石以外的干扰信息；其次，对原始点云数据降维投影，以快速获得煤矸反射强度信息和表面纹理特征；然后，对降维处理后的强度通道与距离通道进行融合，构建煤矸双通道伪彩图像数据集；在此基础上，针对伪彩数据集对经典稠密连接网络（DenseNet-121）进行优化，利用优化后的DenseNet-40网络进行模型训练及测试，测试结果表明：该模型对煤矸的识别率达94.56%，证明激光雷达采集的双通道伪彩图像在矿石识别领域具有科研和工程应用价值。

激光背向散射成像是激光与生物组织相互作用产生散射光的成像, 在农产品的品质分类中有着广泛的应用。利用激光背向散射成像技术与深度学习, 实现马铃薯在不同存储情况下的品质分类。对激光背向散射进行理论分析, 搭建激光背向散射成像的数据采集系统, 对马铃薯样品进行激光背向散射图像采集, 得到新鲜马铃薯、冰箱存储与室温存储马铃薯的激光背向散射成像数据集。对数据集利用改进后的VGG16网络进行训练, 并与DenseNet121网络、原始VGG16网络的训练结果进行对比。结果显示, 改进后的VGG16网络对数据集的分类准确率为95.33%。由此表明, 激光背向散射成像结合深度学习可以实现马铃薯品质的智能分级。

提出一种新型智能化长距离光纤预警系统,研究了该系统在真实工作环境下的预测准确性。该预警系统主要分为分布式传感和信号识别两个部分,其中相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术用于系统的分布式传感部分,而神经网络技术用于信号识别部分,以对入侵事件进行识别和分类。在信号识别部分创新地提出了一种改进型神经网络结构,并使用基于小波包分解的神经网络和具有三个隐藏层的神经网络等其他两种方法进行效果对比。最后,通过三次不同的实验,探究了系统的识别准确性。结果表明,基于改进型神经网络的光纤预警系统在入侵事件识别方面具有优良的分类效果,平均识别率达到95%以上。

由于长距离石油天然气管道分布范围广、背景环境复杂，光纤预警系统在实际环境中对威胁管道安全的破坏性事件的识别具有较高的虚警率，难以达到保护管道安全的预警效果。本文将深度学习应用于长距离的光纤预警系统中，识别出主要影响预警效果的过车信号以降低系统的虚警率。智能光纤预警系统主要分为两个部分：分布式光纤传感系统和信号识别系统。本文在实际环境中从?-OTDR（phase-sensitive optical time domain reflectometry）分布式光纤传感系统采集管道周围的入侵信号，通过CLDNN（convolutional, long short-term memory, fully connected deep neural networks）神经网络建立识别模型实现过车信号的识别。经过训练和盲测，所构建的过车事件的识别模型在实际长距离光纤监测环境下有良好的识别和定位效果，有效地降低了预警系统的误报率。

为实现对彩色摄像机颜色分辨力测试，设计了通过双离散颜色源、反射式准直光学系统和四杆靶靶标模块组成的测试装置。双离散颜色源分别产生经过标定的前景和背景颜色光束，经过准直 光学系统，最终合成四杆靶测试靶标图像。该系统在测量过程分别获取各频率下从靶标图像中提取的目标靶标并对其进行色差计算，通过图像算法对测试靶标进行判断和识别，获得彩色摄像机的最 小可分辨色差（minimum resolvable E difference，MRED）和最小可探测色差（minimum detectable E difference， MDED），实现对彩色摄像机颜色分辨力的客观检测。

由于相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR, Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer)光纤预警系统高灵敏度的特性, 使其对于环境中的声波及瞬时高频噪声也异常敏感, 如何提高信噪比, 使有用信号在众多噪声中显现出来, 实现精确定位, 成为该领域研究的关键问题。分析了Φ-OTDR分布式光纤系统的工作原理, 介绍了分离平均与差分、滑动平均与差分以及小波阈值去噪三种常用的定位算法。利用连续小波变换分析了挖掘信号的功率谱分布随距离传播的变化规律, 并提出了一种利用小波高频分量进行定位的算法方案。实验证明小波高频分量定位算法具有更高的定位精度, 信噪比为9.6033dB。

开展了光纤预警系统在实时监控振动信号时受到土壤温度影响的理论分析和实验研究。以基于后向瑞利散射的分布式光纤传感系统为基础, 土壤振动分析采用弹性半空间理论, 并与光纤传感理论相结合, 解释了温度对光纤预警系统中土壤振动信号的影响, 建立并分析了理论模型。通过对1.2km光纤预警系统的现场实验, 采集了在温度改变时土壤振动信号的变化。实验表明, 土壤振动信号的峰值光功率随温度上升增大, 说明了光纤预警系统中的振动信号会受土壤环境的影响。

高速公路“绿色通道”检查中, 利用比重法检查违规货品, 其中准确获得货车车厢体积是实现该检测方法的前提。为了能准确地测量货车车厢体积, 需要对基于激光三角法的货车体积测量系统进行标定。通过对摄像机内外参数和激光面进行标定, 就可以完成对货车车厢体积准确的测量。

介绍了一种用于红外告警系统测试的红外目标模拟系统, 该系统按告警对象的辐射特性要求, 产生相应的 3～5.m波段内的红外辐射, 指向并自动跟踪直升机目标。阐述了这种红外告警目标模拟系统的工作原理和组成, 给出了黑体发射器的计算公式并进行了相关的红外辐射源的计算, 简述了系统的外设部分和软件所提供的功能, 另一方面还提供了系统检验和标定的方法和手段。最后, 在测试中装载相应的测试数据进行了实际的告警功能测试, 结果显示所介绍的系统能很好地协助实现对机载红外告警系统能力的测试。

介绍了利用激光脉冲飞行时间测距技术测量货车车厢体积的技术方案。通过该方法，可以准确地把2~6轴货车的车厢体积从货车体积中分离出来并计算得到。通过所采用的三阶高度矩算法此算法来源于数字图像处理边缘检测中的三阶灰度矩，对于各种车轴的货车，都可以精确地去除车头和车底货架并计算出车厢体积，而且针对台阶状的6轴车，台阶点的位置和车厢体积也能准确地获得。此外，所介绍的货车截面数据翻摺拼合技术激光扫描测距仪的数量可以减少到2台。该测试方式已应用到货车厢体积测量的实际工程中，通过大量实际货车数据验证，它能很好地计算出货车厢的体积。