基于AI的多模态融合感知综合决策系统设计实现

针对传统军事要地安防系统智能化程度较低,各自独立互不关联,缺少顶层数据综合治理等问题,选取外围周界、重要卡口、无人巡更和区域高点四种典型安防业务场景开展建模,通过数据标准化接入、智能研判分析、安防态势显示三个处理环节,构建基于AI的多模态融合感知综合决策系统,实现前端感知多维化、中台研判智能化、后端处置多样化,有效支撑了重要军事目标安全防卫,系统后续也具有良好的可扩展性与可维护性。

疲劳驾驶状态数据融合技术研究

疲劳驾驶已成为造成交通事故的主要原因之一,研究有效检测驾驶员疲劳的方法已刻不容缓。现研究集中在单一信号的采集,容易出现误操作,本文基于两个科研项目和七大专利进行多信号融合的研究与设计。用Kalman滤波算法、Welch算法和Adaboost与CamShift相结合的算法分别来分析通过车速、加速度、侧向位移、脉搏和CCD图像传感器采集进来的信号。最后应用D-S证据理论实行二级信息融合,综合判断驾驶员的疲劳程度并作出相应的措施控制机动车。

煤矿开采光纤光栅智能感知与安全决策 关键技术研究

智能化开采是煤炭工业高质量发展的必由之路。为加快智能化煤矿建设,针对智能化开采初级阶段存在的煤矿开采环境与装备姿态信息感知不全面、多维感知信息精度低、多源异构数据融合弱、安全决策滞后等关键技术难题,笔者及团队经过多年的理论研究与现场应用,提出煤矿开采环境与装备姿态高精度光纤光栅感知理论,以解决多参量感知不准确、可靠性低的瓶颈问题,为高可靠矿用光纤光栅传感设备的研发提供了理论基础;开发了煤矿开采多维感知的光纤光栅传感技术与成套设备,解决了煤矿开采环境与装备姿态感知不全面、传感设备难组网等难题,为煤矿开采多参量感知的实践提供设备支撑;构建煤矿开采环境与装备姿态信息融合的安全决策平台,创新性地建立了煤矿开采“智能感知动态响应前兆预警安全决策”关键技术体系。通过在40余座煤矿的实际应用表明,上述研究成果促进了煤矿开采的科技进步和产业升级发展,可有效解决煤矿智能化开采安全预警与融合决策的关键技术难题。

基于云边融合技术的乘客信息服务增强系统设计与实现

针对城市轨道交通运营线路增加与乘客服务多样化需求带来的信息处理实时性挑战,提出基于云边融合技术的城市轨道交通乘客信息服务增强系统。设计了系统架构,以及信息服务推送、智能导航与路径规划、紧急响应与安全预警、实时客流分析与管理、交互式信息服务、多模态数据集成、用户体验等功能。该系统通过云边数据协同处理、处理分析任务的动态调度策略及系统安全与可靠性等技术,实现了对海量多源异构数据的实时高效处理分析,助力城市轨道交通的智慧化、绿色化发展,为今后乘客信息系统的建设提供重要参考。