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为了提高对港口设备的监控水平,秦皇岛港口对SOLAS模拟监控系统实施了数字化改造。介绍监控技术的发展现状、设备背景和改造思路,以及改造所需的设备和改造方法。采用模拟与数字化相混合的数字监控系统,高效、安全,满足了生产需求。 相似文献
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The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level etc.produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method based on data mining technology was proposed. The clustering method was used to classify the historical data in supervisory control and data acquisition (SCADA) database as several types. The data processing technology was impliedto treat the isolated point, missing data and yawp data in samples for classified groups. The measurement data which belong to each classification were introduced to the linear regression equation in order to gain the regression coefficient and actual parameters by the least square method. A practical system demonstrates the high correctness, reliability and strong practicability of the proposed method. 相似文献
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我国铁路经过6次大提速后,硬件设施水平得到了大幅提升,但与之配套的旅客信息服务体系却相对滞后。目前绝大多数铁路列车上的媒体终端是单向播发系统,研发适合铁路列车的车载移动信息服务平台已迫在眉睫。本文针对铁路旅客信息服务需求,运用系统分析法和功能分析法研发设计了集管理、服务、监控、娱乐四大功能于一体的列车车载移动信息服务平台,该平台的应用功能主要包括列车点餐、视频点播、音乐点播、电子书、新闻发布、广告发布、列车时刻表、整晚点信息发布、游戏、监控等。在车载信息服务平台的基础上,选择平台应用案例中点餐功能进行研究和开发,运用个案研究法实现了基于Android的列车订餐系统。 相似文献
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66.
论文分析了对信息传输系统在现代战中的重要作用,并通过分析研究作战系统上层应用对信息传输系统信息传输需求,提出了表征上层应用系统需求的技术指标,并阐述了各个技术指标测试意义,从而构建了作战系统信息传输能力的指标体系。 相似文献
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空间数据挖掘及其在海洋地理信息系统中的应用 总被引:3,自引:3,他引:0
空间数据挖掘是数据挖掘中的一个重要门类,空间数据挖掘的意义是在空间数据库或数据仓库的支持下,提取、推理出未知、有价值、可利用的关系、模式或趋势,从而为决策系统提供支持。随着海洋测量技术和电子地图技术的持续发展,以及计算机存储容量的不断扩大,使得海洋地理信息系统中出现了海量数据,如何对这些数据进行有效利用,从而进一步发现价值,是当前海洋地理信息系统研究的主要课题之一。本文介绍空间数据挖掘技术的主要原则,分析空间数据挖掘的实际效果,并研究空间数据挖掘在海洋地理信息系统中的应用,为今后海洋地理信息系统的完善和提高提供依据。 相似文献
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通过研究海上水声信号的产生和海上水声信号定位系统的构成,设计水声信号处理系统流程,指出陆地上的主控中心与水中的基站如何进行信号数据传递,以及环境噪声、传输损耗、多径传输、多普勒效应等物理特性对信号偏移产生何种影响。最后通过实验验证加入消除滤波器后可以有效地控制多普勒效应产生的频率偏移。 相似文献
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海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。 相似文献
70.
针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。 相似文献