关键词： 高压走廊   竣工测量   数据自动化处理  

摘要： 在对高压电力走廊进行竣工测量时,发现近年来高压铁塔的塔位增加了几种如π型杆、圆型钢管的杆塔,通过对塔杆的实地测量与研究,提出了一种高压铁塔及电力走廊数据自动识别及成果图自动绘制的新方法。通过在VBA中使用ActiveX对象与Excel对象的通信技术,成功实现了Excel数据文件的读取;介绍了通过π型杆点、横梁点是否在塔位中心直线的右侧的计算,实现了高压走廊线路两侧边线、最低弧垂的连线点的自动生成的流程图;采用图形裁剪算法,实现了1∶2000图的自动分幅。该研究成果对电力基础设施、管线信息系统等方面的信息化研究具有一定的参考价值。

关键词： 电子地图   数据采集   数据处理   数据建库  

摘要： 为了确保电子地图数据的现势性,需对电子地图数据进行采集及建库工作。综合利用已有基础地理信息,形成一套行之有效的电子地图数据采集及建库方案,能够有效指导外业数据采集、内业数据处理和建库工作,加快电子地图的更新周期,提高用户满意度。

关键词： Qt   销量分析   数据处理   QAxObject   Excel操作  

摘要： 商品各地销量分析系统基于Windows操作系统,利用Qt中QAxObject读写Excel文件的特性,实现向该软件导入商品原始订单信息后,软件可以准确、便捷、快速地分析商品各地销量,并支持导出。为营销人员针对地区开展营销策略提供了数据支持,有利于提升商品销量。

关键词： 多维定位   3DDV-Hop   双通信半径法   加权平均法   最小最大法   数据处理  

摘要： 针对传统测绘定位卫星信号易被地形遮挡的缺点,文中基于卫星信号建立了多传感器定位系统,对使用的3DDV-Hop算法从跳数、跳距及坐标计算三方面进行改进。采用双通信半径法对最小跳数进行修正,使跳数计算更加精确。并通过引入加权平均法对跳距进行改进,降低了锚点与未知节点距离较近所带来的误差。同时使用最小最大法对节点坐标进行计算,在不增加计算量的情况下提升了系统精确度。实验测试从三个方面进行了对比,所提算法的平均误差分别降低了2.1%、6.8%及5.4%,表明该算法的性能较优,可提升传统测绘定位算法的精度。

关键词： 上海外环隧道   GPS数据   重型货运车   轨迹识别   行驶特征  

摘要： 上海货运交通量和运输量不断增长,使得货运交通尤其是重型货运交通管理日益成为城市综合治理领域的重点工作。该文基于重型货运车GPS数据,利用轨迹数据处理的多种技术对通过外环隧道的车辆轨迹进行识别、提取和停驻点判别。分析发现,隧道内上行(自东向西)方向货运车流量高峰集中在04:30—07:00,下行(自西向东)方向集中在10:30—13:30和14:30—16:30;货运车在隧道内上行方向的拥堵强度和拥堵时长均高于下行方向;浦西停驻密集地区分布在宝山杨行、淞南镇和高速公路省界出口处,浦东停驻密集地区分布在外高桥港区。研究结果对于优化隧道货运车管理及流量调控具有一定参考意义。

关键词： 隧道工程   影响因素   自动化变形监测   数据处理  

摘要： 为保证隧道工程的施工安全性,需做好隧道变形监测工作。文章依托某实体工程,展开了隧道自动化变形监测技术的应用研究,首先总结了隧道变形的主要影响因素,然后从监测系统构成、监测数据处理等方面对自动化监测技术进行了详细介绍,最后进行了实体工程应用,监测结果显示,该隧道工程在整个监测期间一直处于相对稳定及安全的状态。

关键词： 大数据技术   移动警务   数据处理模型  

摘要： 阐述基于移动通信技术的警务系统特点,以及基于大数据技术的移动警务中的问题原因,探讨移动警务体系应用,包括移动警务数据处理模型、移动警务诊断与边缘计算节点的设计。

关键词： 皮带运输机   巡检机器人   数据处理系统  

摘要： 数据处理系统是皮带运输机巡检机器人控制系统的核心,为保证巡检机器人安全、高效、稳定运行,在分析皮带运输机巡检机器人特征的基础上,设计了基于STM32控制器的巡检机器人数据处理系统。重点介绍了数据处理系统的总体设计以及软、硬件设计方案,并进行了试验室验证。验证结果表明:设计并实现的巡检机器人数据处理系统满足设计要求,可保障皮带运输机巡检机器人高效、安全运行。

关键词： 民用飞机   运行支持   运行可靠性   数据处理  

摘要： 结合民用飞机运行可靠性研究的技术现状与发展趋势,根据现有的型号设计、研制和在役飞机的具体情况,阐述了民用飞机运行可靠性研究需求。通过梳理民用飞机运行可靠性理论研究进展及工程应用现状,从运行数据采集与处理、运行可靠性分析方法、运行可靠性预测反馈技术、运行可靠性的优化设计、优化维修任务、运行可靠性综合管理平台六个方面,详细阐述民用飞机运行可靠性研究现状及面临问题,展望了民用飞机运行可靠性研究未来发展方向。

关键词： 油气勘探开发   Python   数据处理   地质建模   深度学习   可视化  

摘要： 勘探开发领域数据正在呈指数级增长,只有发展更高级的数据处理方法才能适应其增长速度,具备易于学习、可读性高、拥有海量第三方库等优点的Python在这一领域中的应用愈发广泛。详细讨论Python在数据处理、地质建模、深度学习和可视化等方面的应用,举例强调Python在这些方面取得的突出成效,展望了油气勘探开发行业未来的发展方向,包括数据科学、人工智能和自动化等领域,指出Python对油气勘探开发的帮助与影响是巨大的,油气勘探开发行业与Python在数据科学、人工智能和自动化等多领域的结合也将愈发紧密。同时软件开发人员也需要了解Python的局限性,从而使Python与软件开发人员两者相辅相成,以期在油气勘探开发领域取得更加显著的成效。