VICKER葉片泵 3525V-38A14-86CD-22R 美國(guó)威格士,VICKERS油泵的主要零件有：凸輪軸，滾輪體，柱塞和柱塞套，柱塞彈簧，轉(zhuǎn)動(dòng)套與齒圈，出油閥與閥座以及壓緊管接等。柱塞套與柱塞是噴油泵中一對(duì)主要精密偶件，它們經(jīng)過仔細(xì)的加工，互相研配，其直徑間隙只有0.001-0.003mm，這對(duì)零件只能成對(duì)更換，不得單獨(dú)調(diào)換。柱塞套上有兩個(gè)孔，使柱塞套內(nèi)腔與油道相通，右邊油孔處有縱向槽，其中伸入螺釘，使柱塞套固定在泵體內(nèi)不得轉(zhuǎn)動(dòng)。柱塞的上部有一環(huán)形槽，它以縱向槽與柱塞上端面相通。螺旋斜邊從縱向槽開始，用以調(diào)節(jié)供油量。柱塞下部有兩個(gè)凸肩和凸緣。柱塞凸肩插在轉(zhuǎn)動(dòng)套的切口內(nèi)。轉(zhuǎn)動(dòng)套則自由地安裝在柱塞套上。開口的齒圈又用螺釘緊固在轉(zhuǎn)動(dòng)套上，并與由齒桿相嚙合。齒桿裝在泵體的縱向孔內(nèi)，并與調(diào)速器操縱桿相連。齒桿在操縱桿和調(diào)速器的作用下作軸向移動(dòng)時(shí)，各油泵上的轉(zhuǎn)動(dòng)套和柱塞也隨之轉(zhuǎn)動(dòng)一定的角度。在柱塞凸緣上裝有柱塞彈簧的下承盤。彈簧上承盤支承在泵體上。彈簧的功用是使柱塞下行。凸輪軸上的凸輪通過滾輪體作用在柱塞上，使其向上運(yùn)動(dòng)。
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摘要基于視頻的目標(biāo)的跟蹤是交通事件檢測(cè)的一種重要方法，對(duì)視頻中的目標(biāo)物提取之后，再對(duì)目標(biāo)物的跟蹤是現(xiàn)代基于視頻交通事件檢測(cè)的重要手段?；谀繕?biāo)區(qū)域和目標(biāo)特征點(diǎn)的跟蹤方法既簡(jiǎn)單又快捷。目標(biāo)區(qū)域的跟蹤主要工作是對(duì)目標(biāo)物重心的提取，并對(duì)重心進(jìn)行跟蹤。而目標(biāo)特征跟蹤首先是對(duì)目標(biāo)物體特征點(diǎn)的提取，提取完畢后，對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，跟蹤的方法主要采用模版匹配?；谝曨l的目標(biāo)跟蹤主要討論了這兩種方法。基于視頻的目標(biāo)跟蹤主要的目的就是交通事件的檢測(cè)。，論文關(guān)鍵詞：跟蹤,區(qū)域,重心,特征點(diǎn)，，1.1目標(biāo)區(qū)域的重心，，我們利用連通域標(biāo)記[1]來判斷行人。根據(jù)連通域的外接矩形的重心的跟著軌跡來判斷行人。目標(biāo)區(qū)域由于背景提取和二值化的偏差，目標(biāo)物的中心往往不是目標(biāo)物的重心。所以本文根據(jù)目標(biāo)區(qū)域計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的重心[2]。從而對(duì)重心進(jìn)行跟蹤。，，由于二值化的影響使連通域標(biāo)記的外接矩形的不能更好的反應(yīng)目標(biāo)物地真實(shí)情況?，F(xiàn)在為了避免上述情況，本文在確定外接矩形前進(jìn)行二值化投影。先進(jìn)行行投影。統(tǒng)計(jì)每行中的塊為白色的塊數(shù)，再進(jìn)行列投影，統(tǒng)計(jì)每列中的塊為白色的塊數(shù)。，，根據(jù)行投影和列投影計(jì)算目標(biāo)物的重心。以重心的列的坐標(biāo)計(jì)算為例，其計(jì)算思想：設(shè)圖像目標(biāo)物塊數(shù)為，列數(shù)為特征點(diǎn)，對(duì)應(yīng)列的目標(biāo)物塊數(shù)為，幾率為：，，重心, i=1，2，3，L-1，L，，重心，，則重心的列y=i*pi。，，1.2目標(biāo)區(qū)域的重心軌跡分析，，得到目標(biāo)物重心以后，進(jìn)行目標(biāo)物重心的跟蹤，跟蹤的思想：得到重心后，保存重心的行和列，第二幀在上一幀中的重心附近進(jìn)行搜索，搜索的范圍本文設(shè)定為行數(shù)塊數(shù)為4塊列數(shù)的塊數(shù)為8塊，如果搜索到有目標(biāo)物的重心，就認(rèn)為兩
VICKER葉片泵 3525V-38A14-86CD-22R 美國(guó)威格士,幀為同一目標(biāo)物，更新重心的列和行坐標(biāo)，搜索下一幀。本文搜索的幀數(shù)設(shè)定為10幀。根據(jù)每十幀目標(biāo)物重心的跟蹤軌跡[3]，分析目標(biāo)物的速度。由于車輛速度較快，行人速度較慢，但閾值的選取有困難，所以目標(biāo)物的速度在本文中是十幀的位移矢量和，這樣做是為了放大速度之間的差距。圖像中目標(biāo)物重心的跟蹤結(jié)果可描述為下圖形式，，特征點(diǎn)，，2 目標(biāo)區(qū)域特征點(diǎn)的跟蹤，，2.1特征點(diǎn)的選取，，目標(biāo)物的特征點(diǎn)[4]的選取直接影響到目標(biāo)物的跟蹤，所以選取目標(biāo)物的特征點(diǎn)要有代表性和特征性。如圖所示的目標(biāo)物。本文選取目標(biāo)物的棱角作為它的特征點(diǎn)。，，重心，，目標(biāo)物的特征點(diǎn)，，特征點(diǎn)選取思想：從圖中看到，在目標(biāo)物的左右邊緣兩側(cè)的像素的灰度值差別是非常大的，一側(cè)是目標(biāo)物本身，另一側(cè)為背景，同樣，在目標(biāo)物的上下邊緣兩側(cè)的像素得灰度值差別也是非常大的，一側(cè)是目標(biāo)物本身，另一側(cè)為背景。所以我們利用目標(biāo)物左右和上下邊緣兩側(cè)的像素灰度差的來選取特征點(diǎn)。，，特征點(diǎn)選取過程：，，（1） 搜索圖像，當(dāng)搜索到目標(biāo)物上的像素時(shí)（目標(biāo)物像素值為255，背景像素值為0）計(jì)算它的左上與右上像素灰度值的差，正前與正后的像素灰度值差，左下與右下的像素灰度值差，并將他們之差的絕對(duì)值求和。，，（2） 當(dāng)求得的和大于所設(shè)定閾值時(shí)，認(rèn)為這一點(diǎn)在目標(biāo)物的邊界上。，，（3） 對(duì)（2）中的點(diǎn)計(jì)算它的左上與左下的像素灰度值差，正上與正下的像素灰度值差，右上與右下的像素灰度值差，并將他們之差的絕對(duì)值求和。，，（4） 當(dāng)求得的和大于所設(shè)定閾值時(shí)，認(rèn)為這一點(diǎn)是目標(biāo)物的特征點(diǎn)。否則不是目標(biāo)物的特征點(diǎn)。，，2.2特征點(diǎn)的跟蹤，，特征點(diǎn)跟蹤是根據(jù)第i幀中得到的模板在第i+1幀得到匹配最佳的目標(biāo)區(qū)域。影響跟蹤效果好壞的四個(gè)因素為：模板[5]，候選目標(biāo)，相似度的衡量。本文的跟蹤方法模板都是需要更新的，即第i幀中的模板在第i+1幀中找到最佳匹配的目標(biāo)區(qū)域后，在第i+2幀以i+1幀中找到最佳匹配的目標(biāo)區(qū)域作為新的模板，以此類推。，，（1）模板表示。跟蹤方法模板的表示為特征點(diǎn)為中心的矩形框內(nèi)的像素值。由于目標(biāo)幀間運(yùn)動(dòng)小，可以為下一幀的搜索指定一個(gè)范圍。模板匹配的模板以塊（Block）為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的匹配過程就是基于塊匹配[6]。塊匹配跟蹤的思想是將視頻圖像中的每一幀圖像分成多個(gè)相互不重疊的子塊（M*N），并假設(shè)塊內(nèi)所有像素點(diǎn)的位移矢量完全是相同的，把分出來的每個(gè)子塊當(dāng)作實(shí)際運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)物體。對(duì)于當(dāng)前幀中的每一個(gè)子塊，在前一幀或后一幀某一設(shè)定的搜索范圍（K*L）內(nèi)，根據(jù)給定的匹配準(zhǔn)則，找到與當(dāng)前幀當(dāng)前塊塊相似度最高的子塊，即為匹配塊。由上一幀或者下一幀得到的匹配塊，和當(dāng)前塊的相對(duì)的位置可以得到這兩幀的物體運(yùn)動(dòng)位移，所得到的運(yùn)動(dòng)位移作為當(dāng)前塊運(yùn)動(dòng)矢量，用D來表示。，，特征點(diǎn)，，塊匹配原理圖，，設(shè)可能當(dāng)前幀中的運(yùn)動(dòng)位移的最大矢量為D跟蹤，則下一幀的塊的搜索窗口的相應(yīng)的大小可用區(qū)域表示。當(dāng)前匹配塊與搜索窗口間的關(guān)系可用下圖表示：，，重心，，匹配塊與搜索窗口關(guān)系示意圖，，對(duì)視頻圖像中的每個(gè)含有目標(biāo)的塊（8*6）進(jìn)行跟蹤，從而可以得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。，，（2）候選目標(biāo)表示。候選目標(biāo)的表示為和特征點(diǎn)為中心的矩形框內(nèi)灰度值。，，（3）目標(biāo)物特征點(diǎn)的相似度衡量。相似度衡量是根據(jù)相應(yīng)的計(jì)算來完成的，相關(guān)計(jì)算值大的表示相似程度高。在計(jì)算相似度的衡量上常用的函數(shù)有以下幾種：，，最小平均絕對(duì)差值函數(shù)(MAD):，，區(qū)域，，最小均方誤差函數(shù)(MSE)：，，基于視頻的目標(biāo)跟蹤，，最大匹配像素統(tǒng)計(jì)(MPC):，，重心，，其中，跟蹤為一閾值。，，歸一化的互相關(guān)(NC)函數(shù) ：，，基于視頻的目標(biāo)跟蹤，，其中, 區(qū)域 ,，，基于視頻的目標(biāo)跟蹤，，其中，MAD、MSE[7]和MPC方法的實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，運(yùn)算量較小，但對(duì)于光照的變化敏感。當(dāng)出現(xiàn)夜晚或者白天更替時(shí)，跟蹤的效果不好。而NC方法對(duì)灰度的線性變化不敏感，但計(jì)算量很大。由于本文以隧道視頻圖像為主，隧道視頻圖像受夜晚和白天的更替影響較小，所以本文采用MAD的相似度衡量。，，結(jié)語：目標(biāo)物體的跟蹤是判斷交通事件的重要途徑，區(qū)域的跟蹤和目標(biāo)特征點(diǎn)的跟蹤是要基于圖像二值化，圖像二值化的準(zhǔn)確程度直接決定了跟蹤的準(zhǔn)確性，特別是特征點(diǎn)的跟蹤。當(dāng)多個(gè)目標(biāo)物體出現(xiàn)重疊或者遮擋時(shí)，區(qū)域的跟蹤和目標(biāo)特征點(diǎn)的跟蹤的方法就失去了作用。所以目標(biāo)物體的遮擋問題是今后應(yīng)該重點(diǎn)研究的方向。，VICKER葉片泵 3525V-38A14-86CD-22R 美國(guó)威格士,
