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71.
智能视频监控中运动目标检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C++6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。 相似文献
72.
银行尾箱智能交接系统是以RFID射频技术、有线网络和无线网络技术为依托而建立的。实现银行尾箱交接业务链信息的实时快速采集和上传,尾箱信息随时读取,提供安全可靠的押运人员身份认证,运钞押运节点过程动态监控、审计与监督管理,实现银行尾箱管理的自动化和电子智能化。 相似文献
73.
物联网[1]是指把物品通过射频识别(RFID)装置、传感器、无线数据通信仪器等信息感知、监测、传输设备与互联网结合起来而形成的网络生态体系。文章针对当前国内居民小区的实际特点,实现了一种基于物联网技术的智能家居数字网关系统,它具有低成本、互联性、多平台、自组织、可扩展性等特点。 相似文献
74.
通过对智能建筑弱电技术中的电线/电缆导管的敷设、电气照明安装、工程中的冲突以及弱电系统的施工计划等问题的研究,总结了智能建筑弱电技术中的综合布线系统、计算机网络系统、子系统间接口方面、母线的安装、弱电设备功能以及配电装置等技术问题的解决要点。所述内容对智能建筑整体运行和安全管理以及电气施工安装的质量监控等具有较强的参考价值。 相似文献
75.
针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题,提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题,并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划,而后在每个时域末,综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明,相较于传统的静态收运方案,动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时,显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。 相似文献
76.
水库大坝安全监测是工程安全的重要保障措施,亟需结合新一代信息技术,提升大坝安全监测能力。系统总结了长江科学院近年来在大坝安全监测智能感知与智慧管理技术方面的研究及应用工作,通过研发系列化智能传感器、智能采集单元和物联网感知平台,建设统一的大坝安全监测数据资源池,开发通用化安全监测云服务系统,搭建专业数据挖掘平台和综合可视化应用,实现了大坝安全监测数据感知、传输、管理、分析及展示全链路应用,形成了大坝安全监测全生命周期智慧解决方案。研究成果已在乌东德、溪洛渡、向家坝、大藤峡等100余项水利水电工程中成功应用,为保障工程建设及运行安全发挥了重要的支撑作用,具有很好的推广应用前景。 相似文献
77.
78.
针对传统的差压密度计和压力式液位计分别存在可靠性不高、不适用于介质密度经常变化的场合的问题,设计了一种基于Freescale MC9S08AW60微控制器的智能力敏传感器,详细介绍了该传感器主要电路的设计。该智能传感器实现了数据采集、信号处理、数据通信和电流环输出式数模转换功能。实际应用表明,在-20~+80℃的工作温度范围内,密度测量精度可达±5kg/m3,液位测量不受悬浮液回流和液位波动的影响,很好地满足了工业现场的应用。 相似文献
79.
基于SaaS的矿震远程预警系统关键技术初探 总被引:1,自引:1,他引:0
现有的矿震预警系统都是以独立形式运行于各矿区,相互之间没有关联,重复投资严重,且矿震数据海量繁杂,仅依靠现场分析无法满足实时预警需求。文章基于感知矿山物联网示范工程(夹河矿),对采用云计算SaaS模式构建的矿震远程预警系统关键技术进行了相关研究:首先给出了系统整体框架,然后重点探讨了该系统所涉及的三个关键技术,包括基于SaaS的矿震预警专家分析软件架构、多源SaaS数据库构建技术以及基于MapReduce的并发数据过滤接收技术。现场应用表明,所构建的系统已基本具备全国统一远程矿震预警系统的架构,能满足多矿区远程矿震预警的基本要求。 相似文献
80.
介绍了一种基于STM32F103RBT6微控制器的新型矿用智能水压传感器的总体结构、主要硬件电路及软件设计方案。该传感器采用低功耗电路设计方式以及分时上电的供电方式,在空闲状态下功耗仅为0.006 mA,在采集发送状态下功耗约为0.5 mA。 相似文献