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基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统
该成果每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息,同时进行人脸识别和活体检测,从而在不需要增加额外的专用硬件设备,仅借助现有的智能手机,便实现对相关社矫人员行踪的实时监管,并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。目前,该系统已与现有社矫系统(蓝信、律兜)无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。可以用于疫情中必要隔离人员的位置监控,提高人员移动的管控。
东南大学 2021-04-11
基于区块链数据挖掘的骗局预警模型
目前,有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示,inpluslab通过搜集各种骗局信息,利用区块链中记录的公开交易记录,使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。
中山大学 2021-04-10
城市路网评价诊断及预测预警系统
北京工业大学 2021-04-14
基于智能视频分析的疫情预警系统
新冠病毒已经造成了全国甚至全世界范围内的感染。在国家强有力的管控下,疫情防控已取得极大的成效,但是返工复学形势仍然十分严峻,信息化手段在疫情防控过程中非常重要,通过对人员管理,加强疫病预防,巩固防控成果,取得这场战役的全面胜利。本成果由智能门禁测温终端、多人人脸测温识别智能系统、聚集性、异常事件检测、疫情视频回溯系统、GIS系统展示与电子布控等系统组成。可有效完成疫情预警。
北京交通大学 2023-05-08
利用天然蚕丝研发防火预警功能离子皮肤
物质学院凌盛杰课题组在国际期刊《ACS Materials Letters》发表了题为“Flame-Retardant and Sustainable Silk Ionotronic Skin for Fire Alarm Systems”的科研成果。该成果由上科大物质学院凌盛杰团队独立完成,2019级硕士研究生刘强为第一作者,2016级本科生杨硕为第二作者。
上海科技大学 2021-01-12
2024年《国际期刊预警名单(试行)》正式发布
2024年《国际期刊预警名单》聚焦两类问题
中国科学院文献情报中心 2024-02-20
视觉人工智能火灾监测预警系统
基于智能视频分析,采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术,实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备,直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能,通过系统智能识别,发现火情实时向后端监控中心发送报警信号,同时会将火点位置在地图上精确定位,一旦火灾确定,决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案,达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员,对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象,减少因火灾造成的生命和财产的损失,是人们同火灾做斗争的有力工具。
江苏三棱智慧物联发展股份有限公司 2021-12-08
基于油液全谱的设备全寿命视情养护
本成果针对设备油液分析技术领域,提出了一套设备油液按需维护及故障诊 断方法,针对运行设备在其全寿命周期内提供了一套完整的监测检测服务,立足 于设备服役期内的健康状态,以在用油液(液压油、齿轮油等)为检测对象,以 油液全谱分析方法为核心,通过研究油液分析关键技术、优化分析流程、提高分 析技术的自动化程度等手段,实现了油液维护、状态评估、损伤修复于一体的闭 环式监测,充分降低了设备的突发性故障停机事件与维护成本。 优化油液磨粒制谱环节,自动、准确地提取油液中包含的与设备运行状态相 关的信息; 快速获取谱片的全域数字图像,得到谱片中的图谱信息; 实现谱片磨粒信息的智能提取,全方位地获取磨粒的尺寸分布、数量分布、 形貌分布等特征,完成油液信息的量化表征; 建立典型磨损颗粒的自动识别模型,获取油液中异常磨损颗粒的磨损类别, 结合尺寸、形貌特征判断磨损部位及磨损严重程度; 全方位地评估设备当前的油液性能与磨损状态,分别从润滑状态、磨损情况 出发,为设备的安全、健康运行提供相应的维护措施,动态地指导设备开展相关 的监测工作。
重庆大学 2021-04-11
物联网架构的能耗监管系统的研发与产业化
物联网架构的能耗监管系统实现了对水、电、燃气等主要能耗的感知、传输、监测、分析、管理。利用自主研发的 FrontView 物联网技术支撑平台,实现了校园用能定额管理系统,地下管网漏水检测系统,燃气用气安全监测系统,路灯智能化照明控制系统,网络化预付费水电管理系统,VRV 中央空调集群管理与控制系统,分体空调网络智能管理系统,变电所运行维护监管系统等。通过对以上系统的能耗数据分析与挖掘,实现科学用能和精细化管理。 1、创新要点 在物联网的体系架构下实现能耗的感知、监测和管理。首创物联网应用开发平台。设计研发了物联网应用网关和网络化能耗采集设备。 2、效益分析(资金需求总额 1000 万元) 2005 年系统建成至 2011 年期间,为江南大学累计节约水电支出 6800 余万元;推广后各使用单位通过该平台的管理,累计节约水电支出超过 3 亿元。通过公共机构等示范平台的使用取得了良好的社会效益。 3、推广情况 完成了科技成果的产业化。该系统的系统架构、智能数据网关、FrontView能源监管系统软件先后在全国 60 多个高校、企业等推广使用。 授权专利: 带恶性负载控制网络预付费单相电能表 200920256285.X 网络预付费三相电能表 200920256297.2 智能数据网关 200930299686.9
江南大学 2021-04-13
基于物联网技术的泥浆运输船监管系统研究
项目是针对特殊品(危险品)运输船运输过程的智能化监管于 2012 年 11 月27 日由江苏省交通厅立项开展研究,2014 年 7 月完成了一套泥浆运输船监管系统“示范工程”建设,实现了泥浆(特殊品)水上运输智能化识别和管理,2015年 11 月 16 日通过江苏省交通运输厅成果鉴定。项目在国内首次系统地提出并建立了实用性和可操作性较强的基于物联网技术的运河特殊品(危险品)运输船运输过程监管,采用二层结构,由前端(码头和运输船)信息采集系统和后台信息处理系统二部分组成,综合运用涉及信息采集、传输、处理和反馈控制的多种物联网技术进行系统设计。前端系统基于 RFID身份识别、Zigbee 无线传感网及航行轨迹跟踪、GPS 定位、视频监控和抓拍、GPRS 无线通信技术,以及 RS485、MODBUS 工业总线技术实现多模融合信息自动采集和无线传输;后台系统建立以实时监测及身份识别等为主要基础数据的装、运、卸三阶段数据分析模型,实现基于多模信息融合和多模显示技术的可控制和可管理的数据处理和监管平台。本项目研究成果可广泛应用于各类运输船运输过程的智能化监管。
江南大学 2021-04-13
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