简介：

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简介：摘要随着当前社会经济的飞速发展，我国在智能化信息技术方面取得了一定的成绩，智能化建筑的发展在开始渐渐步入正轨。在智能化建筑中，电系统的应用范围是非常广泛的，同时，信息系统的集成化又是智能建筑的主要特点。系统的集成化能够通过管理，将一些列的指令与操作集成信息传输到控制中心，以此来实现智能化楼宇建筑的正常运作。本文针对智能楼宇的弱电系统集成展开了探究与分析，希望能够提出一定的建设性意见，来促进智能化楼宇建筑的发展。

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简介：摘要：本文简单介绍 RFID技术的工作原理及应用范围，并结合市场条件分析了智能仓储管理系统设计过程中所应遵守的原则与带有的功能，并以此为基础完成了智能管理系统基础结构架构。

简介：摘要：针对智能视频监控系统在城轨车辆上的应用进行研究，如疲劳驾驶监控、拥挤度分析、遗留物检测等。其次，阐述了智能视频监控系统的设计与实现原理，对智能视频监控系统的应用奠定基础。

简介：摘要：本文介绍了一款基于传感器检测、物联网通讯、大数据分析和可视化等技术研发的一套智能头盔与可视化平台相结合的安全监管系统。头盔采用人体红外线传感器检测佩戴情况，利用加速度传感器检测到瞬间加速度大于 80m/s2时自动报警，运用 GPS进行精准定位、 NB模块传输信息上传至可视化平台。该系统解决外卖骑手骑行过程中频繁操作手机，发生事故时无法及时救助的问题，具有广阔的应用前景。

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简介：【摘 要】信息技术的飞速发展和广泛应用，使得智能监控技术在我们的日常生活中随处可见且它的发展极具挑战性，与此同时，随着云物联网技术的高速发展，将智能技术与云技术相结合已经成为了许多产业的终极目标。针对提升住宅及公司的安全性能，完成智能安保系统的设计与实现，本文基于 Arduino控制板系统，经过多方分析和研究，在本文所构想的系统中实现了人脸识别、实时追踪、智能预警等等多项具有一定难度的功能，并且能在云端对系统的数据进行方便快捷的处理。针对“云”特点和“智能”性，人脸识别功能、目标检测实现摄像位置的摆放、对敏感数据的实时检测、 Zigbee传感器模块的建设以及云监控的事项均为本文构想系统的主要内容。不同的环境，无人机放置的位置、报警方式也应不同，经过仔细分析考察各种实际案例，提出了自己的一些构想。

简介：摘要随着科技的发展，以计算机网络为载体的人工智能已经被广泛地应用于各行各业中，将其应用到摩托车的设计中可以实现摩托车系统的智能化和专业化。同时，通过对摩托车设计系统的自主研发可以提高产品质量，从而为企业带来更大的经济效益。本文先对摩托车智能设计系统研究与开发的意义进行了分析，然后分别从摩托车智能设计系统的结构、摩托车设计知识库系统和参数化设计这三个部分入手探究了摩托车智能设计系统的研究与开发。

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简介：摘要： 目前我国的工业化进程很快，很多新型技术都被运用到 煤炭 企业当中，尤其是 新增的 智能化系统，在 煤炭 生产中起到重要作用。 智能化系统的应用 ， 可以 实现 最终的 生产自动化，且生产过程处于实时监控下，避免不必要的损失。下面围绕此系统展开讨论，对其组成、应用以及注意事项进行详细介绍，希望对相关企业优化生产工艺提供参考。  关键词： 智能化 ; 工业生产 ; 应用  　 　

简介：摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题，提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上，利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取，从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控，极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词：目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕，减轻了工作人员的负担，并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸，并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上，还增加了以下功能： 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 （ 1）视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对，若信息不匹配，则智能启动无人机，无人机将进行目标追踪。 （ 2）系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统，数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法（ YOLO v3） YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取，且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫： passthrough layer，假设最后提取的 feature map的 size是 13*13，那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接，有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强，在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法（最后融合了 3个 scale，其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52），在多个 scale的 feature map上做检测，对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍，将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接，这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息，将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图

简介：摘要：智能运维的运用不仅方便了现场员工的检查，对于管理人员更是意义重大。管理人员利用智能运维系统可以实时掌握每辆车的状态，对于故障处置也不在像以前那要需要待车回库后才能处理；管理人员也可通过获取的大量数据进行全面分析，其对优化维修策略，降低维护成本，有着积极的作用。本文基于智能检修系统在动车车辆检修中的应用展开论述。

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简介：摘要：工业的快速发展为国家经济发展做出了巨大贡献，但当前工业生产面临管理模式粗放、生产效率不高及安全事故频发等问题。因此，智能管理工作人员和监测工业企业环境势在必行。本文在总结分析工业企业安全管理普遍存在的问题的基础上，采用基于信号到达时间差的定位方式，对 工业智能管理监测系统进行研究。本系统提高安全管理生产和工作管理效率，减少安全生产事故的发生。

简介：摘要随着国家电网公司提出建设坚强智能电网的战略构想，将传统变电站改造成先进的智能化变电站就作为智能电网建设环节的重要一环。一次设备智能化、电子式互感器与数字化采样、一次设备状态监测、实时系统中高速的计算机网络等技术的发展与成熟，使得全站信息采集、传输、处理和输出等过程完全数字化。未来变电站的建设将朝着综合自动化、数字化的方向发展。

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简介：摘 要：现代社会是一个离不开科技的时代，科技使生活更美好，人工智能的发展如火如荼，智能家居应运而生，满足了人类社会生活方方面面的需求，使人类生活越来越便捷。作为人工智能的一部分，智能城市住宅小区使人类住宅区的生活品质有了质的提高，种种智能网络手段极大地提高了小区的安全保障性能，为人们的幸福生活提供了一站式服务。笔者结合多年工作经验，深入分析城市住宅小区智能化系统的设计与实际应用，首先阐述城市小区智能化的定义与特点，然后探讨智能化城市住宅小区的设计原则，最后重点研究城市住宅小区的智能化系统应用，希望为相关专业人员提供借鉴与参考。

简介：摘要随着社会的发展和进步，在现代社会中，电力需求已经成为人们生活工作的必须，因此在实际的电网能源调度和电力分配方面就显得尤为重要，其不仅可以决定着人们的生活质量和工作效率，也能够代表着一个社会的发达程度，所以，电网智能调度自动化系统的发展受到了社会的广泛关注。电网智能调度的自动化程度能够实际的电力系统做到远程监控和调度，也可以对其实际的运行状况进行了解，使得电网的运行在很大程度上得到了技术和管理上的保障，使其能够平稳安全的运行。