铁路客运是当前我国民众长途出行的主要方式之一,面对密集的铁路上下客人流和频次,对于铁路站台的安全巡查与防护也是保障铁路交通安全运行的重要环节。 针对铁路站台安全监测的需求,可以部署基于智慧杆的入侵监测及自动报警系统,实现对站台端头、路侧等范围的全天候、自动化、高精度监测,节省巡查人力物力,提高安全保障效率。 图片铁路站台入侵监测方案设计通过在车站站台合适位置部署多功能智慧杆,智慧杆上搭载包括摄像头、红外传感器、雷达、告警喇叭等设备,综合运用视频分析技术、雷达检测技术、设备联动协同技术等,对站台进行实时监测。 图片智慧杆功能应用1、摄像头:实时采集现场视频数据,抓拍报警图片,识别站台人员滞留和违规跨越、穿越铁路线等情形。 工业级可靠性,经久稳定:通过严苛耐高低温和电磁干扰检测,使用复杂恶劣工况条件,支撑智慧杆全天候可靠响应,不间断监测,节省人工成本。
工地扬尘智能监测系统算法模型通过yolov7网络算法模型技术,工地扬尘智能监测系统算法模型利用AI视频智能分析技术,并将数据传输到数据中心进行分析。 工地扬尘智能监测系统算法模型之所以选择YOLOv7,是因为YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。 工地扬尘智能监测系统算法模型在训练过程主要涉及以下几个方面:1) 设计了几种可训练的 bag-of-freebies 方法,使得实时目标检测可以在不增加推理成本的情况下大大提高检测精度;(2) 对于目标检测方法的演进 在工地扬尘智能监测系统算法模型训练过程遇到问题时,提出了实时目标检测器的「扩充(extend)」和「复合扩展(compound scale)」方法,以有效地利用参数和计算;该研究提出的方法可以有效减少
现在,让我们谈谈我们在本示例中要监测的指标。 大多数指标将借助外部库来计算,比如rouge、textstat和huggingface模型,其中大部分都封装在LangKit库中,LangKit是一个用于监测语言模型的开源文本度量工具包。 这种方法基于以下论文:ChatLog:记录和分析ChatGPT跨时间 性别偏见 社会偏见是公平和负责任的AI讨论的中心话题[2],[7],它可以被定义为“语言选择的系统性不对称性”[8]。 情感分析 监测情感可以让我们评估回应的整体语调和情感影响,而毒性分析提供了在LLM输出中存在冒犯、不尊重或有害语言的重要度量。情感或毒性的任何变化都应该受到密切监视,以确保模型的行为符合预期。 为此,我们探索和监测了七个不同领域的指标组,以评估模型在性能、偏见、可读性和有害性等不同领域的行为。 我们在本文中对结果进行了简要讨论,但我们鼓励读者自行探索结果。
噪音信息监控 平台通过接入物联监测元件,将获取到的数据与二维场景进行联动,可实时显示机电设备、铁轨、通信设备等关键部位的分贝参数和来源统计。 人流进出 HT 平台内能够实时监测并呈现多个站台的平均人流量,并将人流量较高的站台以红色字体标注,人流量较少的站台以绿色字体标注。 重点能耗 支持聚焦 1 号、2 号、3 号等主要站台的平均耗电量信息。对于收集到的站台能耗数据,进行 7*24 小时实时监测。用户通过面板底部数值变化快速识别哪些站台的能耗超出正常范围。 图扑 HT 可视化监测界面简化了管理人员的操作步骤,也减少人工判断的误差。 列车承载状态 页面围绕“运行状态”、“承载状态”、”工作环境”三个主要方面进行展示。 供电状态 通过对站台和设备设立多个监测点,收集关于站台用电、设备供电的实时数据,应用图扑 HT 数据可视化多样化图表、图形、设计元素,将各车站目标因素运行数据进行图形化和可视化。
智能物联网已经融合进生活的方方面面,例如最常见、分布最广泛的公交站台,也能够通过物联网实现升级换代,为居民提供更丰富、更便捷的服务。本篇就为大家介绍基于佰马边缘计算网关的智能公交站台方案。 智慧公交站台应用设计 1、视频监控:公交站台部署摄像头,可实现候车人数监测、人脸识别、行为识别等,为公交车辆调度提供依据。 3、站台照明系统:边缘网关具备智能照明管理策略,包括循环定时策略、智能感应策略等,实现自动开启和关闭站台的照明,以及根据站台候车人数自动调高或降低照明功率,节能降耗。 5、智能温控座椅:智能网关支持接入温湿度、空气质量、风速风向等多类型传感器,实时监测站台环境温度,自动开启或关闭座椅加热,自主保持恒温等。 6、便捷充电:智慧公交站台还可设计充电接口,为候车民众提供应急充电服务。佰马智能网关支持弱电输出、用电监测等功能,可统一管控站台的照明、信息屏、零售终端等能耗设备,实时统计能耗信息,从而优化运行策略。
本文提出一种融合计算机视觉与深度学习的智能监测系统,通过YOLOv7目标检测算法与RNN时序分析技术的协同创新,构建起"实时感知-智能研判-分级预警"的全链路防控体系。 改进的YOLOv7骨干网络配置示例model = YOLO('yolov7-custom.yaml')model.load_state_dict(torch.load('yolov7-pretrained.pth 山体滑坡灾害监测报警系统核心优势在于其精准的识别能力与高效的报警机制。 山体滑坡灾害监测报警系统通过部署在关键区域的监测设备,系统可以识别出桥梁塌陷、边坡落石以及泥石流滑坡等潜在危险迹象,一旦系统识别到危险迹象,便会立即触发报警机制。 随着5G通信与边缘计算技术的普及,此类智能监测系统将在智慧交通、国土安全等领域发挥更大价值。
---- 新智元报道 来源:Techchurch 编辑:Emil 【新智元导读】自动驾驶又有新玩家入场!在今年Waymo、Cruise这样的大咖们普遍唱衰的背景下,这家新公司还能讲出什么新故事? Uber自动驾驶部门ATG和Aurora的合并刚刚落下帷幕,昨天,来自ATG的首席科学家Raquel Urtasun宣布建立一家名为Waabi的自动自动驾驶公司。 据悉,合并时Aurora与ATG 75%的员工签订了新的合同,但这其中并不包括Urtasun的团队。 Raquel Urtasun 所以,
不过秦晓宁知道,她未来的业务就该有这样的“范儿”,一种互联网式的“范儿”;尽管她要“带”的货再传统不过了——服务器。
我们的舆情分析系统主要包括舆情总缆分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警六大功能模块以及管理员系统配置模块。针对舆情总览分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警我们的分析数据来源于多个网站关于某一事件的报道文章的爬取,如微博、今日头条、知乎等,但主要集中于微博。管理员配置模块配置的是爬虫的爬虫间隔、舆情事件的展示参数以及系统日志查看。
来源 lintcode-雷达监测 描述 一个2D平面上有一堆雷达(雷达有x, y坐标,以及能探测到的范围r半径)。现在有一辆小车要从y = 0和y = 1的区间里面通过并且不能被雷达探测到。 // Write your code here for (int i=0;i < coordinates.length;i++){ //如果圆心的y轴绝对值减去半径小于等于0,说明被监测到
一、VOCs在线报警监测系统概述 VOCs在线报警监测系统能把污染源精准监测和追溯,实现靶向治理:实时颗粒物、空气四参、气相五参的情况监测,确定影响区域空气质量的主要因素,把控重点污染源,实现定向治理 四、VOCs在线报警监测系统功能 1、实时数据入库系统 实时数据入库系统主要实现园区企业内所有VOCs监测点产生的测量数据实时存到监测平台数据存储中心,可以对接不同类型的监测因子。 图片4.png 2、数据存储系统 原始监测数据,将全部存储在监测平台分布式文件系统,用于存储海量的非结构化数据。 五、VOCs在线报警监测系统优势 VOCs环保设备在线监测系统除满足环境安全监控要求外,还具备预警预报功能,形成完整的监测、监控、预警、预报体系,以信息化推动环保业务管理的现代化,全面提升环境安全监测能力以及对突发事故的应急处理能力 实现环境安全监测信息从采集、传输、分析、处理,到输出、共享等全过程的数字化管理。 六、VOCs在线报警监测环保数采仪 图片7.png
窨井在城市排水管网中扮演着重要的角色,窨井水位监测可以及时掌握窨井的水位情况,准确反映出城市排水管道运行状态。 受限于监测设备:传统的窨井水位监测设备可能存在一些限制和不足。例如,传感器的精度和稳定性可能会受到环境条件(如湿度、温度等)的影响,导致监测结果的可靠性受到影响。 传统监测设备的安装、维护和更换也会带来一定的困难和成本。数据处理复杂:传统的窨井水位监测可能产生大量的数据,如何对这些数据进行有效的处理和分析,并从中提取出有用的信息,需要专业的数据处理和分析能力。 数据处理和分析的复杂性可能会增加监测工作的难度和成本。窨井水位监测终端图片产品特点:定时采集:支持自定义采集时间和频率,做到定时采集与上报。 图片低功耗远程采集终端M4315有效解决传统监测设备井内环境复杂、数据采集困难等问题,为城市排水提供准确的监测数据,助力管理人员日常维护和城市防涝工作。
建立智慧交通可视化决策平台是解决问题的核心,它可以有效整合交管部门现有信息平台的数据资源,覆盖交通日常监测监管、应急指挥调度等多个业务领域,凭借先进的人机交互方式,实现数据融合、数据显示、数据监测等多种功能 ,可广泛应用于监测指挥、分析研判、展示汇报等场景。 7. ——摄像头 4) 单兵监视层(individual)——单兵巡检 5) 水务层(waterAffairs )——水表+水泵 6) 环境监视层(envAffairs )——温湿传感器/烟感/异味传感器 7) 13.照明分区 公共区(站厅、站台)设置两个变量点,项目提供三种模式状态,开灯/暗光/关灯。 表现:开灯为正常状态,暗光颜色稍暗,关灯颜色再暗一些,但是不是全黑。
电池安全监测 锂电池具有较高的能量密度,较高循环寿命,无记忆效应,具有较高的单体供电电压(3V)等优势,如下图所示,其出现推动了相关产业的发展,使得手机、电脑以及新能源汽车逐渐走向千家万户,获得了2019 年诺贝尔化学奖;然而,电池发生爆炸、鼓包的情况时有发生,大大降低了企业在公民心中的可信度,因此,电池的安全监测具有显著的意义,本文针对具体的工程问题(新能源汽车电池安全监测),依据课题组前期的技术积累, 提出相关的解决方案,具体内容如下所示: 传感器为中科院力学所柔性力学与器件课题组科研成果;项目来源为:慨哥、中信重工(洛阳),企业在电池安全监测方面有相关需求。 01拟采用的方案 课题组在大应变传感器和曲率传感器方面做出了大量的工作,前期调研可知,两种传感器都能够应用于电池安全监测,其优缺点分别为: 大应变传感器使用过程中需要粘贴于待测物体表面,当电池鼓包现象发生后 ,通过对封装材料发生的变形进行测量,反推出电池的运行状态,为系统安全监测提供重要的技术参考。
本文提出一种基于YOLOv7目标检测与CNN行为分析的智能监测报警系统,通过“实时感知-智能研判-联动控制”闭环机制,实现车间高危区域的主动安全防护。 (二)算法层:双模型协同分析 核心采用“YOLOv7目标检测+CNN行为分类”两级算法:YOLOv7目标检测:定位画面中人体目标,输出 bounding box 坐标与置信度; CNN行为分类模型:基于 (三)应用层:联动控制与管理平台 本地联动控制器:接收算法层指令,触发语音告警器(分贝≥90dB)、输出24V开关量信号切断行车动力; 云端管理平台:实时展示监测画面、报警日志、设备状态,支持历史数据回溯与报表导出 cfg = 'yolov7-workshop.yaml' # 自定义配置文件(含CBAM模块) weights = 'yolov7s.pt' model = Model(cfg, ch=3, 四、系统工作流程与核心优势 (一)全流程监测机制 实时检测:相机每40ms采集一帧图像,边缘节点并行执行YOLOv7检测与CNN分类; 分级预警: 一级预警(闯入禁区):语音告警+行车急停+图像抓拍;
已经很晚了,祝愿大家做个好梦。如果你也如我一般,对Canvas 或者 Css 有着独有的情愫,加入我,让手中的代码变得生机勃勃,我是 “ 我不是费圆 ”,一个正在努力的前端程序员。
各类安全设备只要是现场有的都应该利用起来,特别是要求高的金融行业、运营商、能源,这些重点对象现场安全防护等级极高,安全设备多如牛毛,对各类安全设备熟悉也是师傅们的必修课,简单点点收个尾: ①web多的、对外服务多的联动waf监测 敏感行为告警; ③公司内部部门划分多、员工多、非技术人员极多的联动ac,排查内部入侵和新用户上线; ④内外网隔离不严格、业务数据互通频繁的联动网闸看隔离情况; ⑤有移动办公、灵活办公、外地办公情况的,重点监测
雷达水位监测系统:水利监测的智慧之眼 【BF-LDSW】在水利领域,水位监测是保障水安全、合理调配水资源以及预防洪涝灾害的重要基础工作。 传统的水位监测方法存在诸多局限性,而随着科技的飞速发展,雷达水位监测系统应运而生,以其卓越的性能和优势,正逐渐成为水位监测的主流技术。 一、雷达水位监测系统的工作原理雷达水位监测系统主要基于微波测距原理。系统中的雷达水位计向水面发射微波信号,当微波信号遇到水面后会发生反射,雷达水位计接收反射回来的信号。 在偏远的山区河流、无人值守的水库等区域,都能可靠地进行水位监测。三、多元应用场景(一)防汛抗旱在汛期,雷达水位监测系统对河道、水库、湖泊等水体的水位进行 24 小时不间断实时监测。 在工业领域,对于化工、电力等行业的冷却塔、储罐液位监测,雷达水位监测系统能够保障生产过程的安全稳定运行。
该监测系统既是专门为通讯企业和铁塔公司能实时监测通讯铁塔的倾斜及振幅频率等情况,及时了解运行通讯铁塔的安全、可靠状况,根据监测数据发展趋势,对超标铁塔状况及时进行多种方式预报警,指导检修和维护,提醒运行维护人员加固地基 系统优势1、自动数据采集和测量,铁塔状态实时掌控为实现无人值守,系统周期性采集被监测铁塔的运行状态,进行处理、存储和上报,一旦出现倾斜异常情况立即上报监测中心且可随时接收并响应监测中心的相应命令,通过监测模块对相应监测指标进行查询和信息传送 6、实时监测方便和完备,铁塔资产安全保障铁塔安全监测系统具有体积小、精度高、安装方便、功能完备等优势,可对铁塔进行全天候实时的安全监测,可有效地保障铁塔安全,提高通信铁塔资产的信息化管理水平。 软件监测平台主界面软件监测平台设备信息界面NFC巡检平台报警数据模型该系统的监测平台软件能定时自动接收数据采集单元的数据;可基于传感器后台自动报警呈现,直观、便捷;把巡查设置管理与维护人员终端结合搭建NFC 巡检平台,由人工被动维护提升到自动、主动维护;通过对监测的数据进行大数据整理分析,帮助运管部门及早发现隐患排除故障;采用智能化大范围远程分布式数据实时监测在线传输方式,不受距离限制,系统组网方便,并提供监测中心多级管理功能
前几个月换了一个新工作,Windows端完全转入了Linux服务器端,语言也彻底变成了C,偶尔夹杂着C++。对于我来说,之前的Vxworks,Qt,VS之类的IDE之下的调试定位也完全都没用了,最近一直在做提测项目,对问题定位,查找问题也有了一定的了解。 在这简单说一下,最近的定位调试命令。