基于物联网的高速公路全路段气象检测与交通信息实时提示系统

恶劣的气象和道路条件易引发高速公路交通事故,造成人民生命财产的重大损失,因此很有必要提前向司乘人员发布前方路段的气象和路况信息,警示驾驶员提前绕道或做好防范措施。高速公路全路段气象检测与交通信息实时提示系统是为此目的而研制的一种基于物联网技术的可实现人、车、路互动的提高高速公路行车安全的新型设备。该设备近几年在多条高速公路使用,大大地降低了交通事故的发生率,提高了行车安全,取得了较好的经济和社会效益。

基于VC++实现某训练系统实时错误提示和考核评估的探讨

文章基于VC++工具,对某训练系统操作训练时,实时错误提示和训练结果评估这一难题的一种解决方法进行了探索。分析了该训练系统实时错误提示的过程,阐述了训练结果评估的设计方法,并在Windows操作系统和VisualC++6.0开发平台上,通过实例编程、上机试验,检验了该方法的有效性。

铁路GYK智能辅助系统研究

针对轨道车司机现场作业过程中操作繁琐,时间长且易出错,难以获取行车过程中的重要项点等问题,开展铁路GYK智能辅助系统研究。通过梳理整合轨道车运行径路中的GYK操作信息、开车对标点、GYK关键项点等数据,应用北斗定位技术,确定轨道车当前位置,及时提示运行径路中的相关信息,实现行车途中所需数据的高效查询、实时提示及预警,以及运行径路导航等功能,缩短GYK操作时间,降低错误概率,确保轨道车的运用安全。从设计原则、系统架构及功能实现等几方面,对GYK智能辅助系统进行详细介绍,并通过现场实际运用,验证其在运行过程中径路导航的准确性和有效性。

深度神经网络和WebRTC技术在视频监控工程中的应用分析

目前国内监控的集成平台功能大多以监控集成查看和简单的AI识别为主,由于技术路线的原因,视频回传具有延迟,AI识别功能无法真正的投入到实时提示的作用。针对现有的生产情况,需要安全管理人员及时了解现场安全情况,并在现场通过提示音提示附近有安全生产情况,使得现场工作人员能够及时避让,避免安全情况进一步造成伤害,通过深度神经网络技术和WebRTC技术设计了一个视频监控系统。设系统的延迟约200毫秒,安全情况识别率达到97%。满足了现场生产部门的要求。