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一种实现列车完整性远程监控的系统和方法
一种实现列车完整性远程监控的系统和方法，涉及车载设备和地面控制中心两部分。包括列尾设备和机车设备：列尾设备，用于监控列尾风压检测装置的工作状态以及列尾位置信息，包括GPRS无线通信模块；微处理器，通过接口与无线通信装置相连接；GPS卫星定位模块；安全监控模块，包括无线通信装置；微处理器，通过接口与无线通信装置相连；GPS卫星定位模块；告警装置，通信控制器，获取车载设备通过GPRS传输来的数据，向车载设备转发控制台发来的指令；地面数据库服务器，存储通信控制器接收到的数据，供控制台用户软件使用。通过上述系统，可实现列车完整性的远程监控，还可以利用GPS信息辅助列车完整性检查，从而达到保障行车安全的目的。
北京交通大学
2021-04-10
基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统
在国家自然科学基金的支持下，“基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统”深入研究了复杂环境下的人脸识别算法，并形成了一套可实用的实验系统样机。 该系统提供了多种人脸识别算法选择的功能，一方面可以使本系统能够在特定场合迅速融合多种特征或识别结果，形成特定任务域的人脸识别实用系统；另一方面本系统可以作为一个通用人脸识别算法评测系统，以便在统一的环境和标准下评测各种人脸识别算法的性能。 目前，该系统在室内可控环境下的识别率可以达到99%以上，可以用于门襟、考勤等领域。在自然环境下，该系统也有较高的识别率，尤其是在考虑Top-n (n>10)识真率的条件下，可在公安、交通、机场、车站等监控及追捕逃犯等领域的有效辅助手段，可大大提高安全性和工作效率。 主要应用范围： 公安、交通、机场、车站等场所的监控，银行及重大安全部门的身份鉴别，日常门禁及考勤系统等。
北京交通大学
2021-04-13
现代有轨电车道口安全防护与监控智能系统研发
成果简介：现代有轨电车是国家十三五规划的重点发展方 向，在全国大中型城市中将大量兴建现代有轨电车，道口安全 防护系统是用于有轨电车道口、ERT 及 BRT 快速公交系统的安 全防护与智能监控，也可应用于城市平交道口、铁道道口等交通关键节点的安全防护。 其主要功能包括：对有轨电车与城市道路交通交叉口进行 安全防护，当轨道车辆通过路口时道口安全防护系统自动启动 升起，将轨道车辆运行与道
合肥工业大学
2021-04-14
一种针对复杂曲面构件的激光焊接实时在线监控系统
本发明公开了一种针对复杂曲线构件的激光焊接实时在线监控 系统。该在线监控系统的硬件平台包括激光焊接头、机器人、影像采 集设备、图像处理单元、数据处理单元、反馈调节单元、机器人控制 单元。该系统的目的是通过实时拍摄焊接头与工件的相对形位，将实 际形位与规划行位比对，计算回归规划路径所需的补偿矢量，继而将 该矢量加载于机器人上以调节机器人按照预定轨迹进行焊接。
华中科技大学
2021-04-14
分布式计算机系统的预测性监控技术
针对大规模分布式计算系统例如云计算系统、数据中心等的运维需求，研发了针对大规模计算系统的预测性监控技术。并开发了一个可扩展的监控系统。该系统的特点为：1）基于语义事件表达监控信息，开发了复杂事件处理器，可以支持用户定义针对复杂模式的事件探测组件，从而使系统能够对自动探测复杂的状态变化；2）基于发布订阅模式的事件传输网络，使得监控系统可以规模扩展，因而适应了大规模计算系统的监控需求；3）开发了多种性能预测算法和异常探测算法，实现了对计算机和应用性能的长期预测。 本项目的成果已经应用到多个企业的系统监控上。项目的成果也发表在INFOCOM、IFIP Networking，IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems, Journal of Systems and Software, Software: Practice and Experience等著名会议和期刊上。项目成果已经申请了10项专利。
上海交通大学
2021-04-13
分层检测空移键控传输系统接收端数据检测
包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。
电子科技大学
2021-04-10
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11
一种甜菜收获机具状态数据采集系统
本实用新型公开一种甜菜收获机具状态数据采集系统，包括电源模块、传感器模块、信号处理模块和数据采集模块；所述电源模块包括稳压降压电路和驱动电路，为传感器模块提供稳定驱动电源；传感器模块包括扭矩传感器、拉力传感器与旋转编码器；信号处理模块包括微弱电压信号放大电路与滤波电路，控制传感器输出0～5V的电压信号并输入进数据采集模块；数据采集模块将采集的数据上传上位机平台。本实用新型能够实现甜菜收获机状态参数
青岛农业大学
2021-01-12
基于大数据技术的患者医疗健康信息服务系统
北京工业大学
2021-04-14
一种基于BS的数据传输系统
本新技术成果提供了一种基于B/S的数据传输系统，包括数据分析系统和数据管理系统，所述数据分析系统将需要调用的函数和参数通过HTTP请求传输到数据管理系统，数据管理系统根据接收的函数和参数调用相应的数据，并运行函数，将执行函数得到的数据返回到数据分析系统。本技术基于B/S的数据传输系统，减少了数据的传输量和数据传输的次数，从而提高了数据传输率。
西南交通大学
2016-06-27