基于激光扫描的无人堆料控制系统

<正>国内包括黄骅港在内的煤炭码头的堆料机操作一般都是采用人工操作方式实现的,无法实行自动作业的原因主要是煤堆的轮廓识别和料位高度检测很难解决。堆料机具体工作流程如下:司机根据中控指令,将堆料机开至指定位置;司机将堆料机大臂回转至堆场中间位置;根据场垛高低将堆料机大臂俯仰至合适位置;启动悬臂皮带机开始堆料作业;司机观察料堆与大臂的距离小于1.5m时;将大臂继续抬高;当大臂高度大于18m时,堆料机向堆场空侧行走3～4m,继续作业直至作业完毕。在上述的作业过程中,从开始作业到作业完     

IGBT动态di/dt控制电路实现方法

提出一种具体的IGBT动态di/dt控制电路。该di/dt控制电路通过调节电阻来调整门极-集电极电容的值,使di/dt被控制在一个较宽的范围。该控制电路能独立控制开关电流上升率和下降率,并且电路采用一个统一的24V电源供电,也就避免了外加电源太多,各节点电压出现变化而导致镜像电流源工作失效情况的发生。通过仿真结果验证了该电路的可行性和有效性。     

《国际消防安全系统规则》修正案7月1日生效

《国际消防安全系统规则（FSS规则）》第11-2章-FSS第9章“固定式探火和失火报警系统”修正案．修改具体内容如下： 1．“1适用范围”中新增了定义（分区、区域识别能力、单一识别）。 2、“2技术要求”中明确了系统不动作的情况、设计性能要求（包括控制监测所有探头和手动报警按钮、为驾驶室、连续有人值班集中控制站和船上安全中心提供输出信号、与其他消防安全系统有接口、可与管理决策系统连接的条件）：     

无线射频识别技术在公安涉车管理中的应用

介绍了无线射频识别技术（RFID）的工作原理及在国内外涉车领域的应用现状;从其技术特点角度出发,重点阐述了该技术在中国公安涉车管理中的潜在用途、应用特点及实施的现实局限性,进而提出无线射频识别技术在当前公安涉车管理中两个可尝试的应用试点。     

道路运输有毒气体罐车泄漏源强反算研究

及时准确地确定有毒气体泄漏源的强度和位置是进行应急决策的基础。文中根据罐车运行状态研究静止、移动罐车连续泄漏两类典型的泄漏情景,分别采用相应高斯扩散模型的计算浓度与泄漏源下风向传感器监测浓度的匹配度作为目标函数建立模型,并利用单纯形搜索算法进行优化确定泄漏源强,最后通过模拟监测数据验证模型和算法的可行性。     

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。     

基于RFID技术的调车推进防冒进系统设计与实现

基于射频识别（RFID）技术的调车推进防冒进系统为实现调车推进防冒进目标而设计,系统在传统数字平调设备基础上,采用RFID技术和平调设备的450 MHz无线传输技术,通过增加一台列首装置,以及埋设在股道上的RFID标签实现在列车推进过程中,当前方信号机为禁止越过时,系统自动产生报警信号或直接放风停车,达到调车推进防冒进功能。该系统已在神朔铁路黄羊城站试用,效果明显。     

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。     

深圳港引航员登离船安全风险识别及控制

介绍深圳港引航站对引航员登离船安全风险的识别与控制措施,包括引航员登离船装置存在的风险识别与控制、港区交通的风险识别与控制、从码头上下引航艇/拖船的风险识别与控制、在引航艇/拖船上的风险识别与控制、来自被引船舶的风险与控制以及应急措施。阐释安全措施的落实与保障机制的运行。指出安全措施的持续改进与完善需要将好的做法、好的措施引入,提升引航员登离船安全水平,以及发现问题、分析原因、制定整改措施,并将措施制度化。     

舰船大数据网络干扰信息高效识别方法

传统方法忽略了对船舶大数据网络干扰信息瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低,为此提出并设计了一种干扰信息的高效识别方法。对大数据网络中的不同干扰信息进行离散化处理,以提取准确的特征参数,对干扰信息进行修正与降噪处理后,采用决策分类的方式,对船舶通信过程中产生的干扰信息进行识别计算,实现干扰信息的高效识别。实验结果表明,高效识别方法能够将大数据网络中的干扰信号准确识别出来,较传统方法的识别精度高出了31.7%,具备极高的有效性。