综合汽车维修企业疑难病症解析(十九)——汽车维修企业“脑梗”病症的治疗(1)

从十七期和十八期对南方××汽车维修企业病症的检查结果与分析资料来看,该企业患有严重的系统病症,主要表现在以下几个方面:经营战略体系(脑部)的病症。例如企业没有发展目标、员工没有发展愿景、做事情没有动力,不愿意加班、执行力低等现象。组织结构体系(骨骼关节)的病症。例如:劳动力的结构不     

您开车,瞌睡我来提醒 解读FDS驾驶者疲劳识别系统

疲劳驾驶是一种极为常见的交通违法行为,也是引发交通事故的重要原因之一。有统计显示,因疲劳驾驶造成的交通事故60%是睡眠不足3.5小时引起的。有研究表明:"疲驾"危害堪比"醉驾",发生交通事故的可能性是清醒状态下的两倍。少睡4小时等于喝6罐啤酒。可见"疲驾"是十足的危险驾驶。因此,最近有识之士呼吁将"疲劳驾驶"等同"酒驾"纳入危险驾驶罪,认为进一步扩大危险驾驶罪的规范对象,促其实至名归已是客观需要。大众首创的FDS疲劳识别系统无疑对减少疲劳驾驶,起到了非常积极的作用。希望酒后驾驶识别系统能尽早日普及推广,以便进一步减少酒驾肇事和醉驾肇事。     

交互式多目标决策方法及其在海洋平台方案综合优选中的应用

提出了一种新的交互式多目标决策方法.它是在对指标有偏好信息及客观熵信息输出权重基础上,以严格的最小二乘法为工具,建立确定指标权重的优化模型,达到主观与客观的统一,从而为多目标决策问题寻求到一种行之有效的方法.通过将该方法应用于某海洋平台多目标决策,并与采用传统层次分析(AHP)方法相比较,结果表明该方法在应用于海洋平台方案综合优选等复杂多目标决策问题时是适用的和可靠的.     

基于多目标遗传算法的低温共烧陶瓷电路板典型结构优化

在热环境中,低温共烧陶瓷电路板会出现相当大的热应力和形变,造成它的表面出现裂纹,严重影响其使用功能.为此,提出了基于多目标遗传算法的典型电路板结构优化研究.在热环境中,热分析低温共烧陶瓷电路板典型结构,并在热分析的基础上,分析优化典型结构中易形变的部位,达到减小其热应力的目的,以提高在热环境中电路板的力学特性,改善其力...     

多技术融合的综合交通枢纽智能停车系统

针对综合交通枢纽的停车场车位引导难、停车拥堵、寻车难等问题,提出了一种基于三维全景建模、车辆识别、室内导航等多技术融合的智能停车系统。该系统通过车辆识别技术获取车辆品牌、车牌号码等信息,通过三维全景建模和室内导航技术实现停车场实景导航,做到快速停车、便捷寻车,提升用户体验。     

自激气动力有理函数系数的直接识别算法

有理函数系数识别是基于气动力有理函数逼近的桥梁颤振计算的前提条件. 有理函数滞后项的数量对其系数的识别结果影响较大，现有方法中一般仅考虑单滞后项的有理函数系数识别，易造成气动力描述上的失真，进而导致桥梁颤振计算结果不准确. 基于正弦信号的自激气动力在时域上与有理函数对等的原则，采用最小二乘拟合方法，提出了一种可计入多个滞后项的有理函数系数的直接识别算法. 以薄平板模型为对象，利用强迫振动风洞试验获得了自激气动力，采用该算法直接识别了计入不同滞后项的有理函数系数，并分析了滞后项数量对气动力重构精度影响以及对颤振临界风速计算精度的影响.通过自由振动颤振试验获得了实际的颤振风速，进而与采用识别出的有理函数计算的颤振风速进行对比，结果表明:颤振临界风速的试验值与计算值吻合较好，从而验证了本文所提识别算法的准确性；与现有的有理函数系数识别方法相比，本文提出的识别方法兼顾了效率和精度，可广泛用于实际桥梁断面自激气动力有理函数系数的识别中.      

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

大型科研基地三维可视化智慧安防立体防护 综合平台建设

在物联网技术、5G通信、AI人工智能技术的推动下,应构建一套三维可视化智慧安防立体防护综合平台,使大型科研基地安全防范系统具有更智能化、更人性化的功能,实现大型科研基地的安全防范做到立体防护、智慧管控、应急指挥、运维管理统一调度,统一管理。文章所提的三维可视化智慧安保综合一体平台,集GIS系统、三维仿真、结构化视频监控、大数据可视展示、人员定位、AI人脸识别技术、无人机巡查及无人机反制等系统应用为一体,结合了系统应用、事件应急处置、设备综合运维系统等物联网综合技术的安全防范智能化系统。     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度，提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络，通过引入图像注意力机制与动态元融合，能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索，有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题，增强对细粒度特征的识别能力；同时，引入外部神经知识的元选择网络，实现网络多阶段预测的自适应融合，以避免权重偏置现象。实验结果表明，文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难，有效提高识别准确率。