关键词： 机器学习算法   数据处理   模型优化  

摘要： 阐述智能审讯领域的机器学习算法应用及平台开发技术的要点。通过分析审讯需求,介绍算法选型、数据处理、模型训练的优化方法,以及平台架构的设计与功能实现。

关键词： 红外辐射计   辐射标定   数据处理  

摘要： 在非恒温室且进行宽温度范围(-50℃~300℃)标定时,为使非致冷红外辐射计在不同环境温度下保持较高的测量精度,建立了考虑探测器温度效应的辐射定标模型和标定数据处理方法。在不同黑体温度和不同环境温度条件下进行红外辐射计的辐射定标实验,得到黑体温度、环境温度与响应度之间的函数关系,建立相应的数学模型,并对标定结果进行了实验验证。结果表明不同黑体温度与环境温度关系式系数可做线性化处理。实验建立的数据处理模型可使非致冷红外辐射计的测量误差<1℃,在低成本的情况下,提高了非致冷红外辐射计在不同温度环境下的测温精度。

关键词： 智慧农业   人工智能   遥感数据   无线通信优化  

摘要： 随着农业智能化和精准化需求的提升,无人机遥感技术作为数据采集的重要手段,在农业监测中扮演着关键角色。然而,遥感数据处理和通信问题仍是制约其应用的主要挑战。本文旨在通过分析人工智能在遥感数据处理中的应用,如数据预处理、图像增强及基于深度学习的目标识别,提出解决农业大范围监测中的通信延迟、丢包等问题的优化方法。研究采用了AI算法和适应性信号传输技术,在提高数据传输稳定性与准确性的同时,优化了无人机网络的资源调度与干扰管理。研究表明,基于AI的通信优化技术显著提升了无人机系统在农业领域中的应用效率,推动了农业管理的智能化。本文的研究成果为智慧农业的发展提供了新的思路,未来的研究可以进一步探索更高效的算法和通信协议。

关键词： 地下管线   探测方法   测量质量   优化策略   数据处理  

摘要： 针对地下管线的主要材料类型及特点,分析金属管线和非金属管线的探测难点与现有方法的局限性。以及阐述地下管线探测的基本原则,强调勘探与测绘结合、明显点与隐蔽点全面探测以及管道特征点选取与标记的重要性。通过对比野外勘探方法与仪器勘探方法,提出针对不同材质管线的有效探测手段。为确保测量质量,通过讨论测量过程的质量控制要求,从数据采集的标准化与规范化、数据存储与备份的安全性以及数据分析与应用的智能化三个方面,提出数据处理与管理的优化策略,以此提升地下管线测量的准确性和可靠性。

关键词： 公交优先   数据处理   数据分析   状态识别  

摘要： 稳定性和效率是用来衡量系统能力的两个关键指标,对于公交优先系统而言,准确识别其运行状态并对系统效果进行评价对了解系统能力至关重要。因此,本文提出一种系统状态识别和评价方法。基于车路协同技术,获取公交优先系统的运行数据,使用MapReduce批处理模型将运行数据划分成数据chunks,通过字段匹配算法完成数据的清洗、加权表决完成不同数据源的融合、DBSCAN方法完成数据的聚类提取,再将处理后的数据进行整合统计得到最终的分析数据,帮助了解公交优先系统的运行状况并对优先系统进行评价。最后,根据实际案例进行研究分析,本研究的方法能对系统运行异常识别率达94%以上,并获取公交优先系统的效率评价指标,有效帮助运维工程师了解系统能力,及时维护。

关键词： 火灾图像   特征提取   深度学习神经网络   灾情分析   数据处理  

摘要： 研究结合Darknet-53的火灾图像特征提取技术的应用方法,通过大量火灾图像的收集,采用像素点尺度直接计算方式,确定图像数据中的火灾运动目标。在火灾图像的连续帧序列变化下,对火灾图像中具有代表性的特征进行分解,分别按照颜色特征、动态特征进行划分,区分与归类火灾的具体特征向量。选择Darknet-53作为特征提取模型,在模型内对预处理图像进行训练,以Darknet-53的深度神经网络传播模式,针对颜色与动态火灾特征向量建立目标矩阵,实现火灾图像不同目标特征的提取。以不同场景下的火灾图像作为测试数据进行验证可知,所研究的方法可以实现火灾特征的完整分割,并且可以准确地提取到连续帧图像中的火灾特征数据值,具有较高的应用价值。

关键词： 路基路面   长期性能监测   识别技术   传感器   数据处理  

摘要： 针对传统人工巡查技术手段检测频率低、对交通影响大、检测数据滞后,无法获得服役状态下道路结构的真实应力状态,难以科学分析路面结构与材料破坏与损伤过程,也无法准确评价路面使用状况的衰减等问题,文章介绍了路基路面监测技术中常见的传统传感器、光纤传感器和智能传感器的适用场景和功能,阐述了动态称重系统的优缺点及应用效果,论述了监测数据在识别效率、精度、异常检测和修复等方面的处理方法,为路基路面长期性能健康监测研究提供参考。

关键词： 网络安全防护   安全防护策略   数据处理   工业互联网   深度学习技术   数字化时代   网络安全问题   创新策略  

摘要： 在数字化时代,工业互联网蓬勃发展,成为推动工业转型升级的关键力量。然而,随着其规模的不断扩大和复杂程度的日益提高,网络安全问题对工业生产的稳定性和可靠性构成严重威胁。传统的网络安全防护手段在应对工业互联网的新型威胁时已逐渐力所不及。在此背景下,深度学习技术的崛起为网络安全防护带来了新的曙光。其强大的数据处理和模式识别能力,为构建面向工业互联网的创新安全防护策略提供了前所未有的机遇。

关键词： 信息系统   大数据   数据源   数据处理   线损管理  

摘要： 线损管理信息系统能够结合大数据处理能力,对线损情况进行精准分析和预测。本系统采用分层与微服务架构,分为表现层、业务逻辑层、服务层、数据访问层和数据源层,确保结构清晰且灵活。模块设计包括数据采集、处理与分析、线损管理和用户界面四大核心模块,实现数据的实时采集、高效处理与深度分析,以及线损的精细化管理和优化。系统实现涵盖数据采集与预处理、大数据处理与分析、系统开发与集成等关键环节,采用先进技术和方法确保数据的准确性、完整性和时效性,并从海量数据中挖掘有价值信息为线损管理提供决策支持。系统还具备高度灵活性、可扩展性和安全性,与现有配电网管理系统无缝对接,为降低电能损失、提高能源利用效率提供了有力支撑。

关键词： GNSS控制网   数据处理   高程拟合  

摘要： 输电线路工程中为满足对高海拔长距离线路中控制点精度的要求,对全球卫星导航定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)控制网进行了研究。在GNSS控制网中海拔与基线长度对平面精度的影响较小,可以满足规范要求,而高原山地区域高程拟合结果能否达到规范要求有待验证,因此通过平面拟合和曲面拟合两种方法对高程拟合结果进行验证分析。经过数据处理、分析及现场校正检查,曲面拟合精度优于平面拟合,且两种结果皆能满足规范要求。研究表明对于高海拔长距离的输电线路,应优先选择曲面拟合方法进行拟合,若起算点不足可采用平面拟合方法进行拟合,但拟合结果需经过检查方可作业。