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随着高层建筑数量的增加,对建筑物结构的智能安全监测变得越来越重要。建设结构性健康监测和预警技术是建筑安全的关键组成部分,物联网方法为解决这一挑战提供了一项新的技术措施。提出了一种结合物联网和BIM的构建信息管理、早期预警系统和云服务的新型集成信息系统。该系统涉及一个可交互性的智能数据盒,用于访问和集成从分布式异构传感设备获得的数据。利用所提出的基于物联网的集成信息系统结构对建筑物进行安全监测,同时可以提高建筑信息学应用中监控过程和决策的有效性。研究表明,综合信息系统对结构性健康监测至关重要。 相似文献
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对优化设计的煤矿安全监控系统整体方案、硬件配置及软件逻辑进行了详细介绍,通过功能描述说明了系统在安全性、信息化和智能化方面的提升,对煤矿安全监控系统在生产中的应用具有重要意义。 相似文献
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针对单架无人机跟踪单一目标问题,提出 Lyapunov 矢量场法和速度障碍法相结合的方法,保证 UAV 在执行跟踪任务时的安全。首先,建立无人机运动模型,通过基于 Lyapunov 矢量场法的航向控制使无人机能够收敛到极限环;其次,利用速度障碍法原理判断无人机与障碍物之间是否存在飞行冲突,推导出避障所需的航向控制量;最后,针对障碍物重叠情况,利用几何关系将重叠区域合并,再求解出航向控制量,完成对重叠威胁区域的避障。仿真结果表明,所提算法在单一障碍物和多障碍物的条件下,都能有效地跟踪目标并实现避障。 相似文献
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为提高雷达辐射源识别智能水平,提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的
方法。将仿真产生的雷达信号转换为2 维时频图,将传统的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)转化
为脉冲神经网络(spiking neuron network, SNN),使用SNN 进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明:该方法具有
优良的检测精度,当信噪比高于-9 dB 时,识别概率可达96%以上。 相似文献
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为解决矿山日常安全隐患排查数据不规范、非结构化、生命周期短和利用程度低等问题,运用大数据分
析技术研究与开发矿山安全隐患辨识与预警系统。 根据矿山安全隐患大数据分析场景,在大数据平台和云计算平台
基础上规划系统整体架构、功能体系与大数据分析逻辑。 通过矿山安全隐患语料库、停用词库的构建,规范矿山常见
隐患主题词,借助词库对安全隐患进行标准化分词,运用“六何分析方法”构建以时间、地点、类型、程度、致因、责任主
体为要素的多维数据集。 针对矿山安全隐患大数据特征,运用主题挖掘、语义网络分析、关联规则、分类与预测模型完
成危险源和安全风险主题辨识、安全隐患知识图谱构建、安全隐患致因规律挖掘以及安全风险预警,借助商务智能分
析工具完成可视化系统的搭建。 系统应用于国内大型矿山企业,实现了安全隐患智能识别、诊断、预测与预警,大幅提
高安全管理人员对安全隐患认识、管理和决策能力。 相似文献
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