不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。
随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题,建模目的明确,过程灵活,形成的混合模型有着更好的整体性能,是近年来过程建模技术的重要发展趋势。
针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题,提出一种基于改进 YOLOv5的安全帽检测新算法。首先,针对安全帽尺寸不一的问题,使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层;其次,在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块,使网络能够自主学习每个通道的权重,增强特征间的信息传播,从而加强网络对前景和背景的辨别能力;最后,在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像,以此增强算法的泛化能力。
对于钢铁制造业、煤矿行业及建筑行业等高危行业来说,施工过程中佩戴安全帽是避免受伤的有效途径之一。针对目前安全帽佩戴检测模型在复杂环境下对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法来对安全帽的佩戴进行检测。
目的 在施工现场,安全帽是最为常见和实用的个人防护用具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。 但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中,经常出现难以检测到小目标,或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。
湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用。由于湿地独特的水文特征,传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力,对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重。
针对现有的对安全帽佩戴检测算法的参数多、网络复杂、计算量大、不利于在嵌入式等设备进行部署,且对遮挡目标辨别度差等问题,提出了一种改进的轻量级的安全帽检测算法YOLO-M3,先将YOLOv5s主干网络替换为MobileNetV3来进行特征提取,降低了网络的参数量和计算量。
数控机床是装备制造业的工作母机,是国家综合国力的象征,其可靠性已成为制约行业发展的瓶颈。数控机床可靠性建模是可靠性工程的基础,主要对数控机床可靠性建模方法和技术的研究进展进行综合评述
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基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
5G, 助力工业园区智慧化升级, 满足不同用户应用场景需求, 高便捷、 快响应、 超高速、 高可靠 5G结合新一代信息化技术, 实现与园区不同智慧应用场景需求深度结合、 沉浸式智慧应用
如今信息化应用深入到一定程度,已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段,自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
家庭养老 即老年人居住在家庭中,主要由具有血缘关系的家庭成员对老人提供赡养服务的养老模式。 居家养老 即老人居住在家中,由社会来提供养老服务的一种养老方式(80%)。 机构养老 即将老人集中在社区专门的养老机构中养老的模式。 自助养老社区(DIY)
地磁方式记录园区内所有装卸车位总数 物流车辆进入时进行园区车位引导,方便指挥调度 对单个车位进行车位抓拍相机抓拍,并按一定周期巡检,记录卸货车辆停留时间并录入系统 多个场区、或者异地运输时,通过系统内记录的发货时间,计算运输过程是否顺利,监管司机运输行为’
随着人口老龄化程度的不断加深,养老服务需求不断增加,解决好老有所养日益紧迫地摆在了各级党委和政府的面前。为此各级政府多次发文规划养老产业,并出台各种优惠政策及补贴政策。
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