Study on video intelligent early warning and tracking system based on ARM

The protrusion of the planning of numerical intelligent early-warning and tracking system in this study which can ease triggerman's work strength,lay the next generation intelligence supervision system foundation and expand effectively the video resources use etc. In the numerical intelligent early-warning matrix sub-system,the authors have designed a kind dual-core system which includes both ARM and DSP,and designed detailedly traffic dynamics affairs early-warning arithmetic which bases on that system. And then,this system will carry quickly on fixing the right position of license plate,correcting the inclination degree of license plate,and thinning it to get the number of this license and severity grade. Secondly,in the rotated dome camera sub-system,the authors have designed three-dimensional trajectory mathematical model which makes use of a fuzzy PID controller to achieve the high- speed track. At last,Simulation shows that the proposed control method has high profile tracking precision,accuracy and robustness of the disturbance.

基于“社-校-家-生”四维的大学生学业预警影响因素相关性分析——以安徽中医药大学中西医临床医学专业为例

通过回归分析探讨“社-校-家-生”四维影响因素对学业预警机制的相关性,对安徽中医药大学中西医临床医学专业的421名学生展开调研,采用主成分分析法,建立多因素回归分析模型。建立模型后,发现其中影响最大的五方面因素分别是家庭、课外活动、学习基础、人际关系、就业情况。其中,重要性分析中,父母最高文化水平、生活费/月、挂科数目、户籍所在地、担任班委、辅导员联系家长情况排序前六。通过对四维因素进行逐步回归分析与交互分析,发现对学业预警影响最为显著的为家庭因素和学校因素,且两者不存在交互关系。基于回归分析结果显示对学业成绩影响的主要因素为家庭因素、学校因素,其中家庭维度方面主要是生活费/月、户籍所在地起主要作用,与学业成绩呈负相关,学校维度层面主要是辅导员与家长的联系情况以及相关制度的制定与开展影响较大,与学业成绩呈正相关。

油气行业作业人员不安全行为智能预警方法探讨

油气行业涉及领域广,从业人员在作业过程中通常面临复杂的生产工艺、恶劣的工作环境及高强度的工作状态等,油气行业事故发生率常年居高不下,其中人为失误等事故原因所占比例超过70%。实现油气行业作业人员不安全行为的智能预警,对于减少油气行业事故的发生具有重要意义。油气行业作业人员的不安全行为主要包括错误行为与安全隐患行为。针对作业人员的不安全行为识别和预警,目前主要采用人员检查、事后分析及视频监控等方法,但是上述方法分别存在无法实时识别作业人员的错误行为,无法识别和预警作业人员的安全隐患行为等。视线追踪技术是通过捕捉作业人员的注视点与注视时间的变化过程,从而判断作业人员当前工作状态的一项技术。该技术具有反应灵敏、准确度高、无死角与可穿戴等特点,在医疗健康、交通安全、心理学等领域均已有较好的应用。利用视线追踪技术在人员状态监测等方面的优势,将其引入到油气行业作业人员不安全行为的识别或预警方法研究,用以探讨在该领域实现作业人员不安全行为智能预警的可行性。

基于“互联网+POCT”家禽重大动物疫病预警平台的建立与应用

良好的抗体监测是目前预防和控制家禽动物疫病的关键环节,本研究以对我市家禽养殖业危害最严重的两大禽类传染病为研究对象,结合“互联网+”和荧光免疫POCT现场检测技术优势,构建了家禽重大动物疫病免疫智能分析预警平台,应用效果显示该平台可满足动物疫病预防控制中心的实时数据统计、技术指导服务以及决策分析等需求。

基于多源数据分析的大学生心理危机预警系统研究

当前,大学生面临的心理压力和挑战日益增加,需寻找有效的方法来预防和干预可能的心理危机.对此需要借助现代信息技术手段,通过分析学生的社交媒体行为、学业表现、日常活动等多源数据,来提早识别出可能的心理健康问题.多源数据分析技术能综合各种类型的数据,提供更全面、深入的洞察,从而使心理危机预警系统能更精准地识别出处于风险中的学生.文中首先对多源数据分析技术进行了概述,解释其在心理危机预警中的应用和重要性.然后,介绍了预警系统的设计,包括架构设计、用户交互设计以及安全性与隐私保护措施.在系统功能实现部分展示了如何通过数据收集与整合、数据分析与模型训练、以及风险评估与模型应用,构建一个能有效预测大学生心理危机的系统.

煤矿智能识别监测预警平台研究及应用

针对煤矿智能化建设中对少人化、无人化和标准化目标的诉求,依托先进的5G信息传输渠道,发展全方位远程监测、监控、视频预警技术是提高现场作业规范化和完善作业流程的关键。为了进一步提升煤矿生产的安全规范管理以及远程监测和监控,实现提前预警预报的目标,开发了煤矿智能识别监测预警平台。介绍了该平台的总体架构,详细阐述了该平台业务流程、智能视频模型以及智能视频识别设计。实际应用表明,该平台能够对现场违规行为进行有效监测、监控和预警,有效提高违章行为的精准辨识,能够明显减少因违规带来的损失,为矿井智能化建设提供有力支撑。

基于智能分析的油水井生产预警技术研究

利用油水井勘探开发过程中的海量数据,分析并识别出生产异常的油水井,对异常变化深入查探,据此提出针对性措施,对维持油田稳定开采、产量高效保持,实现最大化生产效益具有重要意义。通过大数据分析与神经网络预测方法,利用措施数据库进行机器学习、训练模型,建立不同增产措施的神经网络模型,形成基于静态油藏数据、动态生产数据和措施方案参数的增产效果预测评价系统。

煤矿智能管控平台的设计及应用

煤矿智能管控平台的设计和应用旨在实现煤矿生产的智能化、高效化和可持续发展。通过实时数据监测与采集、远程设备监控与管理、预警与风险识别、自动化生产计划优化、大数据分析与决策支持、安全监测与预警以及资源管理与优化等方面的应用,平台能够提供全面的监控、优化和决策支持,帮助煤矿管理人员实时了解煤矿状态、预测和识别潜在风险、提高生产效率和质量、降低成本和避免资源浪费。煤矿智能管控平台为煤矿生产提供了全面的技术支持和工具,促进了煤炭行业的转型升级和可持续发展。

新质生产力驱动下的高速公路安全标准体系分析与展望

随着科技发展和经济增长,车辆的增多带来了高速公路的密集使用,高速公路安全问题逐渐成为社会关注的热点。新质生产力的不断涌现,为改革高速公路安全标准化体系提供了新的驱动力和可能性。在此背景下,本文针对现行高速公路安全管理和技术标准体系进行深入分析,审视其在高速公路行车安全、事故应急处置与风险管理方面的现状和不足,并探索新质生产力如智能化技术、大数据分析、云计算等现代科技手段在高速公路安全标准化建设中的应用和创新思路。采用了定量分析和定性描述相结合的方法,基于多个省份的高速公路交通数据和事故案例,运用事故数据分析、风险评估模型和智能预警算法,构建了一个更加动态、精准和响应式的安全标准化评价和监管机制。实证分析表明,新体系能显著提升高速公路运营安全水平,优化事故防范与应急响应流程,降低安全风险。另外,通过在几个典型高速公路试点实施新的安全标准化体系,验证了体系的实际效果,对比分析了新旧标准化体系的安全性能差异,并确定了关键参数和最佳实施策略。研究结果对高速公路安全管理提供了科学化、标准化、智能化的创新方案,对提高高速公路设计、施工、运维全生命周期的安全管理水平具有重要的理论意义和实践价值。

基于“一通三防”的矿井智能管控技术研究与应用

针对煤炭开采领域中通防灾害严重威胁矿井安全高效生产的问题,围绕高危区域智能识别、通风态势智能分析、灾变时风流智能控制、封闭采空区煤自燃智能预警等4个方面,结合鄂托克前旗长城六矿现有矿井综合自动化系统,提出了基于子图同构的煤矿“一通三防”高风险区域智能识别方法,通过构建通风多元数据融合分析软件平台和智能装备控制系统,实现矿井多种高风险区域的自动智能识别;建立了基于云服务和中心式计算的“一通三防”安全智能管控平台架构,实现通风质量、流量网络自适应解算;深入研究了基于矿井用风点的通风网络安全分区方法,形成清晰的预警分析模式,实现灾变条件下通风网络参数的动态模拟预测、灾区信息智能分析及灾区风流的智能控制;整合了基于通风多元传感器的智能通风多元参数监测分析体系,实现了通风态势智能化分析模型;建设了密闭采空区煤自燃动态监测及分级预警系统,实现密闭采空区的动态监测、分级预警及隐患预测。

AI智能分析预警集控平台在中关铁矿的应用

为规范中关铁矿重大灾害风险防控,开展重大灾害风险防控建设,针对中关铁矿重点区域(采场危险区域、排洪设施、井下危险区域、井下皮带机头、机尾、井底车场、马头门等)在重要部位安装高清摄像机和图像智能分析设备,建设企业视频智能监控系统,实现了中关铁矿关键地点、重点部位重大安全风险的实时识别、监测和精准研判,该应用充分利用了人工智能技术、大数据技术、AI智能分析技术,建立安全生产AI诊断预警平台,实现数据共享与业务协同,提高了非煤矿山安全监管监察执法效能,提升了矿山数字化、智能化安全生产水平。

沥青路面施工智能化管控研究

随着高速公路建设的快速发展,沥青路面施工质量的提升成为工程管理的关键。传统的施工方法存在质量控制滞后、信息化水平不足等问题,亟需引入智能化管理以提高施工效率和质量。以某高速公路项目为例,采用沥青路面智能化管控系统,从拌合站生产、混合料运输、路面摊铺碾压、实验室数据监控四个方面入手,通过实时数据采集、分析和预警,实现对施工过程的精确控制。结果表明,沥青路面智能化管控系统在沥青路面施工中的应用,不仅提升了施工质量,还为后期运营阶段的质量溯源分析提供了重要的数据支撑。

压裂工程智能预警模块建设与应用

围绕高效勘探开发和智能油气田建设的目标,介绍了压裂工程智能预警模块的设计,以正常施工特征集、异常数据知识库、标准规程等压裂专业资料为基础,采用大数据监测技术、预警计算分析模型,初步实现压裂工程预警和方案优化,形成数据驱动增产模式。在某工区的示范推广应用取得了良好效果,为国内压裂生产数字化提供借鉴。

大数据驱动的网络安全智能分析与预警技术分析

随着大数据时代的到来,网络安全问题日益凸显,对企业的信息安全和国家的网络安全构成了严峻挑战。本文旨在探讨大数据驱动下的网络安全智能分析与预警技术,提高网络安全防护能力。本文总结了大数据驱动下的网络安全智能分析与预警技术的重要性和应用前景,并强调了网络安全防护的必要性。同时,对未来的研究和实践提出了建议,以期推动大数据驱动下的网络安全智能分析与预警技术的发展,提高网络安全防护能力。

智能监测技术在水闸施工过程中的实时监控与优化策略

文章研究在水闸施工中,通过部署多传感器监测系统,实时收集施工现场的多维数据,包括结构变形、应力应变、温度变化等关键参数。本文案例不仅实现了对水闸施工关键环节的实时监控与预警,同时通过绩效评估模型对采取的优化策略进行了量化分析。此外,深入探讨了传感器布置的优化模式和数据融合技术,以进一步提升监测数据的准确性和系统的可靠性。文章研究成果为智能化施工提供了新思路、新方法,对同类工程施工具有广泛的应用价值。

计算机视觉技术在智能监控系统中的应用

文中聚焦于计算机视觉技术在智能监控领域中的实际应用,阐述了计算机视觉的基本概念及技术脉络,分析了该技术在现代监控系统中的重要性及其发展趋势.针对现有智能监控体系误报频发、目标识别精准度不足等问题,创新性地提出了一套基于计算机视觉的智能监控解决方案,并通过实验证实了该系统在提升监控的精确度和效率中的有效性.

危化品安全风险监测预警系统建设

随着我国工业化进程的加快和经济的快速发展,危化品的使用量和储存量不断增加,由此带来的安全风险也日益凸显。为保障人民群众的生命财产安全,建立一个高效可靠的危化品安全风险监测预警系统显得尤为重要。基于某市危化品安全风险监测预警系统的建设,文章从监测预警系统业务流程、系统架构、功能设计、系统部署等方面进行详细探讨。实践表明,该系统通过视频监控及智能分析、物联监测和预警等功能,实现了对危化品企业的实时智能监管,提高了企业现场安全管理水平,为监管部门提升监管效能奠定了基础。

基于大数据分析的银行内部审计方法创新与应用

基于大数据背景下银行内部审计方法的创新与应用,文章针对金融环境复杂化及数据量激增带来的挑战,深入探讨了传统审计方法的不足。文章首先阐述了大数据技术与银行内部审计的基本概念及其深远影响,随后构建了基于大数据的银行内部审计方法综合创新框架。文章还探讨了大数据技术在数据处理层面的应用,并设计了内部审计模型。最后,提出了实施策略与保障措施,为银行内部审计实践提供新的思路和方法。

3维协调的新一代电网能量管理系统

为适应电网发展需要,提出了开发3维协调的新一代电网能量管理系统(EMS)。该系统的运行模式是自动预警型的,是在空间、时间和控制目标等3个维度综合协调的在线分析、预警和辅助决策系统,是全局协调优化后进行的闭环控制系统。文中给出了新一代EMS的系统设计,分析了其主要特征及其与传统EMS的主要区别,讨论了开发新一代EMS需要解决的若干关键技术问题,展望了新一代EMS的应用前景。

基于深度学习和公开来源信息的反恐情报挖掘

[目的/意义]反恐情报工作通常依赖于情报人员的智力和经验,但大数据时代对海量数据的处理仅仅依靠人力显然是不够的。为了提高反恐情报信息工作效率,从而全面提升反恐情报预警能力,迫切需要自动化智能化的情报处理技术来减轻情报人员的工作量。[方法/过程]利用人工智能领域最新成果深度学习技术对公开来源信息进行反恐情报挖掘和分类,并采用深度学习词向量工具Word2vec对大量开源中文语料库进行深度训练。[结果/结论]实验结果证明深度学习算法在反恐情报的挖掘分类精度上要优于传统情报分类算法;通过Word2vec计算相似词向量的余弦距离,利用已知的恐怖分子、恐怖组织名单来挖掘与其密切关联的潜在恐怖分子,对于反恐情报预警工作具有积极意义。[局限]深度学习算法需要大量样本进行训练,时间开销稍大。