BEM—02基站采集器

ＢＥＭ - 0 2基站采集器是由黑龙江省电信电源维护中心自主开发的基站电源环境采集系统 ,为实现无人值守基站电源环境信息的采集与上传提供了有效的手段和较为经济的解决方案。1　工作原理图 1　ＢＥＭ -0 2基站采集器工作原理把传感器、变送器采集到的信号传送给ＢＥＭ - 0 2基站采集器 ,经过采集器处理后 ,把信号通过爱立信基站机架上面的 16路以干接点形式告警传送到ＢＳＣ(基站控制器 ) ,然后经过外部告警解码后把其信息传送给监控系统 ,这样在监控系统中就可以实时的看到基站环境及设备的相关信息。2　技术参数系统功能 :(1)数据采集 :…     

基于Ontology的监控视频描述方案

基于对监控视频数据所含信息的层次化分析,提出了一种基于本体论(Ontology)的监控视频层次化描述方案.在此方案中,将监控视频采集器得到的数据分为视频元数据和视频数据分别加以描述.根据所提出的监控视频分析本体,将视频数据进一步分为视觉特征信息、目标对象语义信息、高层语义信息三个层次.最后借鉴领域知识,并使用可扩展标记语言(XML).以实例形式阐述各个层次的描述方法.     

基于深度学习的监控图像信息目标检测系统设计

由于传统的监控图像目标检测系统的监测通用性受限,导致其监控较高较差,文章基于深度学习设计新的监控图像信息目标检测系统。该系统硬件部分包括数字信号处理器、CDD图像采集器和TMSDM642储存器,软件部分首先采集监控图像目标检测信息,其次基于深度学习构建了监控图像训练框架,最后设计系统的功能模块,实现了监控图像信息目标检测。通过系统测试表明,文章设计的监控图像信息目标检测系统的检测速度较快,证明该系统的性能良好,有一定的应用价值。     

基于压电振动能量采集器的无线监测传感节点

环境振动状况监测对设备的安全运营至关重要。通过压电振动能量采集器可实现对环境振动信息的感知,再经过智能信息处理方法无线监测设施的安全运营状态。将无线传感与深度学习相结合,在充分研究压电振动能量采集器输出信号特征的基础上,提出了优化的卷积神经网络模型,用于识别环境异常振动模式,并设计实现了智能感知无线监测传感节点。系统工作时,节点可监测环境振动、温度信息并报警异常事件。测试结果表明, 该传感节点在无线传输距离超过100 m 的情况下,实现了环境振动事件的实时监测,报警时间小于5 s,环境振动模式识别准确率可达95．7%,监测环境温度状况并准确报警异常燃烧事件的时间小于3．7 s。该节点在野外目标监测等场合有广泛的应用前景。     

表情识别技术在铁路售票窗口中的应用

针对铁路窗口售票服务质量的问题,提出一种售票窗口服务质量的表情识别监测系统.该系统通过售票窗口外侧的摄像头检测到人脸图像时,表情监测系统每隔一定的时间就会通过安装在售票窗口内的摄像头获取监控范围内的帧图像信息,由表情识别监测系统对图像进行处理和识别,将识别后的结果进行数据统计.基于表情识别技术的监测系统在铁路售票窗口的应用,不仅能够提高售票员的服务质量,也能够让旅客在购票的过程中体验到舒适感.     

基于USB2.0接口的PCM数据采集器设计与实现

为满足X型飞机飞行试验的需求,设计了基于USB2.0接口的PCM数据采集器,该采集器实现了对机载环境下振动参数的采集、记录和实时监控功能,具备对100%及部分机载环境振动参数的PCM、RS422数据流记录功能,通过USB接口实现了上位机对100%PCM数据、可选RS422数据流的加载及实时监控功能。     

变电站设备监控信息表校核系统的设计与实现

针对变电站监控信息表校核效率低的技术问题,提出了计算机程序化的智能校核方法,并设计出整套监控信息表校核系统。通过采用加密单元实现监控信息表的权限限制,有效地抵御网络的不稳定因素造成的侵入、破坏,通过采用基于OCR文字识别算法和模板匹配算法实现监控信息表的识别和核对。文中系统将传统的纸质信息表形式转化为电子表格形式,实现了无纸化、电子化作业,使校核工作更加智能化、自动化、信息化。     

采集终端自动对时异常引发电能表时钟问题的分析

随着用电信息采集系统的不断深入应用和优质服务的不断推进,采集系统对电能表数据异常的监控越来越严格,电能表时钟异常只是其中非常重要的一种异常。本文主要是对浙江省用电信息采集系统建设中集中器和采集器等对电能表自动对时异常而引发的电能表时钟异常问题进行简要分析并提出现实的解决措施。     

基于物联网技术的智能冷库综合监控系统及其应用

智能冷库综合监控系统主要由传感采集器、无线终端、监控软件平台三部分组成,对冷库内温度、湿度和二氧化碳等指标通过传感器进行监测,及时将报警短信发至业主手机,实现冷库无人值守、手机端24小时监控。     

基于WIFI技术的物联网智能家居

物联网用途广泛,可运用于城市公共安全、工业安全生产、环境监控、智能交通、智能家居、公共卫生、健康监测等多个领域,让人们享受到更加轻松的生活。具体地,物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。通过安装信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等,将所有的物品都与网络连接在一起,方便识别和管理。电视、洗衣机、空调甚至自行车、门锁和血压计上都能使用。     

基于MSP430的特种车辆云监控系统

本文设计了一套基于MSP430的特种车辆云监控系统,由供电模块、MSP430主处理器模块、无线通信模块、监控模块、存储模块、上位机管理系统等组成,针对目前的监控规划系统主要只适用于普通车辆,对特种车辆的监控仍然处于缓慢发展状态的背景下,本软件以特种车辆为主要中心设计,通过与交管部门的协同合作以及由硬件监控模块收集车辆运行状态信息,由MSP430主处理器处理数据信息,各个硬件模块之间通过无线通信实现数据的传递,以软件平台展示出实时监控特种车辆的运行状态和后期查询车辆的运行轨迹,同时可以清晰呈现对特种车辆规划好的行驶路线,从而能够有效全面地监控特种车辆,查询管理特种车辆的规范作业,提高特种车辆的道路通行效率,减小路段事故发生率。     

基于GPRS的车辆监控系统技术研究

为了对危险品运输,客运、货运、工程车辆等特殊行业的车辆定位跟踪,采用了GPS定位系统和GPRS通信技术实现了车辆实时监控系统;实现了以GPRS通信技术作为信息传输载体在车载终端,监控中心进行数据通信,GPS定位和WebGIS技术实时展示车辆信息;该系统具有通信速度快、通信格式扩展性强、通信可靠性高,客户端对车辆的控制性强,前端使用Web页面展示车辆状态和位置,系统无需安装,用户使用便捷等特点。     

Autonomic Navigation System Based on Predicted Traffic and VANETs

To avoid an expected traffic jam, drivers make detours based on limited information; however, the majority following the alike routes may result in an unexpected congestion. Conventional navigation approaches are unable to respond to the unexpected congestion because these approaches do not consider the routes taken by other vehicles. Navigation systems that utilize global traffic information can improve gas consumption, CO₂ emissions and travel time. Therefore, in this paper, the authors propose an autonomic navigation system (ANS) operating over vehicular ad-hoc networks (VANETs). The proposed ANS adopts a hierarchical algorithm to plan vehicle routes. The proposed ANS imitates the human nervous system when managing the navigation system, in which vehicles monitor traffic via VANETs. Moreover, this paper proposes a time-dependent routing algorithm that uses a novel traffic prediction method based on the routes of vehicles. This paper adopts EstiNet as simulator tool that dominates hundreds or thousands of VANET-based vehicles routing in two maps, Manhattan area, and Taipei city. The results show that the proposed ANS improves the average speed by 60.02 % when compared with the shortest path first (SPF) algorithm and by 15.49 % when compared with the distributed method of a traffic simulation in the Manhattan area. The proposed ANS also improves the average speed by 30.5 % when compared with the SPF algorithm and by 15.8 % when compared with the distributed method of a traffic simulation in the Taipei area. Furthermore, to emulate real environments, there is a scenario in which only a portion of the vehicles complies with the proposed ANS.     

光学仿真在非分散红外汽车尾气监测系统中的应用

TracePro软件是一套用于光学系统设计与分析和照明系统设计与分析的光线追迹仿真软件,它是第一套以ACIS solid modeling kernel为基本的光学软体。通过TracePro软件仿真了一个用于非分散红外汽车尾气监测仪的光源准直系统和卡式球面镜收集系统,该系统可以在15 m宽机动车道上对汽车排放尾气中HC,CO和 CO2 污染物质的浓度进行监测。通过TracePro的分析,检查光学设计中存在的缺陷与不足, 再对设计进行调整与修改,为后期的机械设计和装配调节提供参考数据。     

An efficient adaptive intelligent routing system for multi‐intersections

With the rapid development of wireless technologies and the growing emphasis on vehicle safety, many vehicular ad hoc network applications have been extensively used. This study attempts to use vehicular ad hoc network technologies for autonomous driving to improve and reduce traffic congestion and vehicle waiting time. Therefore, this study proposes an adaptively intelligent routing system, which uses V2V communications to increase vehicle speed, allows vehicles to communicate with traffic control systems, arranges appropriate vehicle routes based on queuing theory, and uses traffic signals for information exchange. The timing of traffic signals is decided according to road traffic density. To decrease vehicle waiting time at intersections, every vehicle's speed is adjusted based on the distance between the vehicle and the traffic signals. In the simulation, automated vehicles and a more realistic car‐following model are taken into consideration and vehicle speeds are regulated based on speed limits and safe following distance on most roads. The simulation result reveals that our proposed adaptively intelligent routing system outperforms periodic system in average vehicle speed and average waiting time at both single and double cross intersections. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Toward a deep CNN and RS-GOA framework for vehicle detection,traffic flow estimation,and optimal path selection from surveillance videos

Several autonomous traffic monitoring systems have been created as a result of the growing number of vehicles in urban areas. Traffic surveillance systems that use roadside cameras, in particular, are becoming widely used for traffic management. For an efficient traffic control and vehicle navigation system, accurate traffic flow information must be obtained based on the vehicles detected in surveillance videos. However, vehicles of various scales are difficult to spot in traffic surveillance videos due to the presence of barricades, other vehicles, and the impact of poor lighting. Also, adverse weather conditions like snow, fog, and heavy rain diminish the visual quality of the surveillance footage. This paper proposes multi-scale dense nested deep CNN (MSDN-DCNN) and regional search grasshopper optimization algorithm (RS-GOA) framework to accurately detect the vehicles, estimate the traffic flow, and find the optimal path with less travel time. First, the surveillance videos are pre-processed, which includes frame conversion, redundancy removal, and image enhancement. The pre-processed frames are given as input to the MSDN-DCNN for multi-scale vehicle detection. The detected results are used for vehicle counting and estimating the traffic flow. Finally, the optimal path is chosen based on the traffic flow information by using the RS-GOA algorithm. The performance of the proposed method is compared with the existing vehicle detection and path selection techniques. The results illustrate that the proposed Deep CNN-RS-GOA framework has improved performance with high detection accuracy (91.03%), high speed (53.9 fps), less running time (1,000 ms), less travel time, and faster convergence.     

基于DAB技术的智能交通车载终端

基于数字音频广播(DAB)技术,文章提出了一种交通诱导信息广播系统和一种车载智能终端。交通诱导信息广播系统将高速发展的广播数字化技术与城市交通智能管理相结合,是集信息采编、信息发布、信息移动接收、交通实时导航、娱乐于一体的信息处理平台;车载智能终端基于DAB技术,是用于对车辆现代化管理的设备。交通诱导信息广播系统依托移动网络可以从服务车辆上获得全球定位系统(GPS)定位信息,从而监控和跟踪车辆;车载智能终端可以接收DAB信道的实时广播、动态路况、车辆的导航路径等信息。     

车辆视频监控系统的构建及设计要点

针对客：运/货运车辆的车载无线视频监控系统是车联网技术的一个发展方向,通过该系统,除了可以监控车辆的移动轨迹和运行情况外,还能够实时获取车内以及道路的音视频信息,对公交客运、交通管理、运政执法、银行押运等行业的支持尤为重要。针对移动多媒体数据流的传输问题从传输效率和传输质量这两方面进行了分析,介绍了一种车辆视频监控系统的组织架构,并针对设计要点进行了阐述。     

WiST：磁阻式传感器设备构建的无线智能交通监测系统

磁阻式传感器通过对汽车经过时引起的地磁扰动精确地转换为清晰的电压信号,利用该信号可对车长、车速等多种车辆信息进行监测,从而为交通监管部门提供实时交通信息,构建智能交通监测系统。本文介绍一种利用磁阻式传感器构建的无线智能交通监测系统WiST的系统构成、设计细节,并对此系统中的主要设备磁阻式传感器设备做了详细的介绍。半实物仿真以及实地测试证明,此系统可较好的识别汽车在时速40km／h-80km／h时的车速与车长。     

一种基于多源触发行人过街控制系统研究

文章结合实际项目,研究一种基于多源触发的行人过街控制系统,解决目前很多路段行人过街路口行人等待时间过长和对机动车干扰较大等问题。系统通过机动车检测器、行人过街按钮、热成像行人等待检测器等多种检测器,采集不同交通流数据,进行综合判断决策,在兼顾绿波情况下,有效减少行人过街等待时间,缓解由于行人过街造成的交通拥堵,同时,减少机动车无效等待时间,缓解驾驶员的焦虑情绪,提高道路通行能力。