关键词： 红外成像技术   人脸识别   体温测量   数据处理  

摘要： 基于红外成像技术和人脸识别,本文提出了一种体温测量系统的总体设计方案。该系统采用红外热像仪和高清相机等硬件组件,结合人脸识别算法实现非接触式的体温测量和人员管理。通过温度传感器进行环境校准,嵌入式处理器进行数据处理和分析,液晶显示器(liquid crystal display,LCD)和声音输出设备进行结果显示和警示提示。系统采用分层架构模式,包括表示层、应用层、业务逻辑层和数据访问层。该系统具有高效准确的体温测量和人员筛查功能,适用于机场、学校、工厂等场景。未来可以进一步与其他设备联动,实现非接触式的体温测量和人员管理的一体化解决方案。

关键词： 卫星平台   在役考核   数据采集   数据处理  

摘要： 在役考核数据是开展装备在役考核的根本和后续进行分析评估的基础,卫星作为新式的作战力量迭代速度正在不断加快,研究卫星平台数据采集对于分析卫星状态和服役性能具有重要意义。针对当前卫星平台试验鉴定较少的实际情况,对在役考核数据采集进行了概述,介绍了卫星平台数据采集的常用方法,最后对在役考核数据归一化和无量纲化处理进行了研究,为后续卫星平台评估做好铺垫工作。

关键词： 无人机   遥感测绘   地理信息系统   数据处理技术   数据采集   特征提取方法  

摘要： 无人机遥感测绘利用无人机搭载的传感器从空中获取地表数据,数据经过GIS的高效处理与分析,能够为城市规划、环境监测、农业管理等领域提供精确的空间信息和有力的决策支持。介绍了基于无人机遥感测绘的GIS数据处理技术,包括无人机数据的采集流程和GIS中的数据预处理、分类、特征提取方法,并通过技术测试验证了方法的有效性。通过详细的技术分析和实证研究,为遥感测绘领域的研究者和应用开发者提供关于如何高效利用无人机与GIS技术处理和分析地理信息的综合性指南。

关键词： 侧点接入   发电机   三维模型   数据处理  

摘要： 本文针对发电机性能优化中数据获取与处理的高精度、实时性需求,提出了一种基于侧点接入的三维模型数据获取与处理方法。该方法在发电机侧面或非正面接入点布置传感器,实时采集发电机的运行状态和性能参数,并采用三维激光扫描技术和边缘检测算法对采集的原始数据进行预处理,以确保数据的准确性。同时运用参数化建模技术构建发电机的三维模型,并通过高低阶模型转换,实现模型的轻量化和性能优化。该方法不仅提高了数据处理效率,还为发电机的设计和性能分析提供了精确的模型基础,对电力系统的稳定运行和能源效率提升具有重要作用。

关键词： 激光测振   经验模态分解   端点效应   去噪   固体火箭发动机  

摘要： 针对由激光多普勒测振仪测量得到的固体火箭发动机振动信号包含高频噪声的问题,提出一种基于经验模态分解的数据处理方法。通过对传统经验模态分解方法存在的端点效应的抑制,以及对本征模态函数的判定准则的修改,得到一种适用于固体火箭发动机振动信号数据处理的改进经验模态分解方法;同时基于相关系数以及自相关函数的特点对本征模态函数进行筛选,以备后续数据处理。对比显示,基于改进经验模态分解的数据处理方法的运行速度比传统经验模态分解方法提高了5%,去噪效果比传统经验模态分解和小波分解算法分别提高了7%和17%。这说明该数据处理方法高效、稳定,具有较高的工程应用价值。

关键词： 人工智能   高校财务管理   数据处理   自动化   风险管理   战略决策  

摘要： 本文深入探讨了人工智能技术在高校财务管理系统中的应用所带来的种种转型机遇与面临的挑战。分析指出,数据处理能力的显著提升、服务流程的自动化与智能化、风险管控的加强以及战略决策支持的增强,共同促进了高校财务管理效率和精度的大幅提升。然而,技术整合难题、员工技能与知识调整、数据安全与隐私保护以及道德伦理与责任归属方面的问题也随之浮现,这些问题需要系统性策略和长远眼光以确保平稳过渡。

关键词： 水平位移   监测控制网   相对湿度修正   折光系数   地球平均曲率半径  

摘要： 大坝水平位移监测网是大坝变形监测的平面基准,监测网的精度关系大坝变形监测结果的可靠性和大坝安全鉴定结论的正确性。为了提高监测网数据处理精度,依托大型水电站大坝监测网复测项目,研究分析相对湿度、斜距化平方法、地球曲率半径对边长改化的影响。结果表明:相对湿度修正对边长的影响值最大可达2 ppm,斜距化平时采用高差计算的边长比采用垂直角计算的边长精度高0.05~1.95 ppm,用测区地球平均曲率半径代替测距边法截线地球曲率半径对投影边长的影响值最大可达0.08 ppm;高精度大坝水平位移监测网数据处理时,应用相对湿度修正实测边长,优先选用高差斜距化平,可用测区地球平均曲率半径代替测距边法截线地球曲率半径。研究成果可为类似项目提供有益参考。

关键词： 神经网络   线损预测   梯度下降   自适应遗传算法   配电网络  

摘要： 为了提升电力网络中低压配电网网络线损的预测精度,文中对神经网络的结构、训练方法等基本理论进行了研究。针对传统神经网络在复杂结构下训练时梯度消失和陷入局部最优的现象,引入了一种自适应遗传算法(AGA)。该算法通过网络的基本结构来确定染色体上的基因位数,使用一种可变交叉、变异概率策略,从而有效提升了训练时的稳定性及效率。基于配电网的关键指标体系,对某10 kV配电网络完成数据采集,并使用量测数据进行了算法的性能仿真实验。实验结果表明,在相同的迭代条件下,改进后的算法相比传统神经网络算法对330条配电线路的平均预测精度提高了2.20%。此外,算法在迭代过程中的稳定性更强,即使在更低的目标精度下,也不会出现过拟合现象。

关键词： 升压站   智能分析   故障预测   数据采集   数据处理   人工智能  

摘要： 文章旨在探讨升压站智能分析与故障预测系统,以提升电力系统稳定性与运行效率。首先,通过先进的数据采集与监测技术,获取升压站设备的实时运行数据,运用数据处理与分析算法,结合人工智能技术,挖掘潜在的故障特征与趋势。其次,选取关键故障特征与指标,构建可靠的故障预测模型,并进行优化。最后,制定实施策略与系统建设,通过应用案例验证模型效果,评估其在升压站运维中的实际应用价值。

关键词： 西宁市   气象要素   数据处理系统  

摘要： 通过分析非常规气象要素的数据格式,利用Microsoft Visual Studio开发工具编程,实现了非常规气象要素数据的读取、计算、统计、排序、查询等功能,通过浏览器查询观测数据,如降水日酸雨、大气降尘量、辐射和气溶胶质量浓度等。处理系统的试运行,不但减少了业务人员工作量,而且提高了数据质量和工作效率,对保障西宁市气象站非常规气象要素观测业务稳定运行、推进气象高质量发展具有重要基本数据科技支撑作用。