基于深度学习的安全帽识别算法研究与模型训练

针对作业人员不按规定佩戴安全帽和非作业人员误入作业现场的问题,设计了基于深度学习的安全帽和语音识别智能终端算法。对于安全帽的检测,采用了人体关键点检测模型和基于深度学习的YOLO3算法。将智能摄像头得到的视频文件,先利用人体关键点模型提取现场人员图像,再结合YOLO3算法检测现场作业人员佩戴安全帽的情况,对于未正确佩戴安全帽的人员发出告警信息。通过模型训练验证了所提模型的实用性。     

浅析软件测试用例管理

开发和维护测试用例是软件测试过程中的重要步骤之一,也是衡量软件测试质量的核心影响因素。本文从开发、执行和维护几方面对测试用例管理过程进行分析,提出了测试用例开发、维护的相关原则。     

机房设备信息监控采集分发系统设计与实现

为了保证机房的稳定运行，设计机房设备信息监控采集分发系统。系统主要采用实时监控的方式对机房设备的工作状态进行管理，利用C8051F020单片机作为系统的核心控制器，RTL8019AS芯片作为系统的以太网控制器，通过该芯片与单片机建立通信，有利于用户对机房设备进行远程监控和管理。系统具有良好的扩展性、可靠性以及安全性，可适用于多个领域。     

基于ARM处理器的均衡计算型服务器设计

由于传统服务器无法随时随地实现远程控制，设计基于ARM处理器的均衡计算型服务器。在硬件设计方面，以ARM处理器为核心硬件，将数字量输出作为远程控制信号，实现经互联网的远程控制。在软件设计方面，通过轮询调度算法与节点平均负载值，达到网际互连协议（Internet Protocol,IP）负载均衡的目的；使用遗传算法的交叉操作，扩展空间搜寻区域，从而确保遗传算法的搜寻性能。测试结果表明，设计的均衡计算型服务器，系统平均响应时间为22.026 s，且准确度维持在90%以上。通过测试可以看出，设计的服务器可达到预先效果。     

基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用

集中器在智能抄表系统中有着重要的中继作用,为实现电能计量自动化向智能化的转变,如何结合新的通信技术和智能计算技术,开发新一代智能集中器迫在眉睫.主要讨论如何实现基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用.首先分析了具有边缘计算功能的智能集中器设计可行性方案,然后重点讨论了基于边缘计算的数据采集算法,包括数据库构建、数据筛选、数据清洗方法,最后讨论了数据融合与决策管理,提出了一类智能运维方法.所提出的设计思路能实现电能计量大数据的分布式计算,降低云计算数据中心的计算压力,有效提高电能计量系统运维效率.