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  • 简介:摘要本文以300名高职学生作为研究对象,对他们自我监控策略的使用进行了问卷调查,目的是了解高职学生自我监控能力的基本情况。问卷调查结果显示高职学生的自我监控意识不高。在分析调查问卷数据的基础上,本文对英语学习中的语言输入问题提出了一些建议。

  • 标签: 自我监控 语言输入 高职英语
  • 简介:摘要随着电子信息技术的发展,电子监控系统得到了更广泛的应用,其维护技术也在不断完善。人们生活水平在不断提高,警惕意识也越来越高,电子监控系统恰好可以通过摄像机等设备进行日程生活的管理,大大便捷了人们的日常生活。电子监控现在已经应用到许多行业,促进了我国社会的发展,这也使得电子监控系统维护技术变得尤为重要。本文基于电子系统的构成及相关维护技术展开论述,望可以起到参考作用。

  • 标签: 电子监控系统 维护技术
  • 简介:摘要:电力行业为供应充足的电力能源,需要转变传统的生产和运行模式,并且提高电力调度运行风险的防范能力,有助于电力系统安全稳定的运行。电力企业根据实际运行情况,全面分析电力调度运行存在的安全风险,以便实施有效的防护措施,包括加强安全事故预防和排除、建立智能变电站以及应用创新技术,有助于促进电力系统安全稳定可持续发展。

  • 标签: 电力调度 安全运行 监控管理
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  • 作者: 王朝中
  • 学科: 自然科学总论 > 科学技术哲学
  • 创建时间:2009-05-15
  • 出处:《西部科教论坛》 2009年第5期
  • 机构:洪镇涛先生指出:“语文教学中还存在着一个长期性全局性的失误”。误在何处呢?“简单地说,就是以指导学生研究语言取代了组织和指导学生学习语言,以对语言材料内容和形式的详尽分析,取代学生对语言材料的感受和积累”。洪先生还指出:“戊戌变法前后,我国接受西方文化的影响,语文学科开始注意运用分析;而解放以后,引进了苏联的凯洛夫教育学,语文教育就以分析教材为主了”。这种以分析教材为主的作法,实质上是以指导学生研究语言取代组织指导学生学习语言。洪先生的这一理论对我们整个语文教学体系中存在的失误,无疑是全局性的指控。语文教学是不是客观存在着这个误区呢?我们只要认真分析一下自己的教学就会了解,语文教学中一般存在以下几种倾向。一、以对语文材料的详尽分析,取代了学生对语文材料的感受领悟,这种倾向表现在教师大讲课文的思想内容和表现形式,大讲汉语知识,文化知识等上,该让学生感受的不给学生感受的机会,该让学生领悟的老师包办代替,就以小语三册最简单的课文。“天气凉了。树叶黄了。一片片叶子从树上落下来。天那么蓝,那么高。一群大雁往南飞,一会排成个人字,一会排成个一字。啊!秋天到了。“为例教此课文只要能让学生感受领悟秋天的特征:“秋天到树叶黄,叶子落下,大雁南飞,天高蓝等”而教学往往详细分析“大雁为什么要往南飞,文章分几段来写,甚至分析树叶为什么要落下”,这不就是教师的分析取代了学生的感悟吗?二、过分注重思想内容的理解,冲淡了对语言材料的学习。许多教师认为课文的思想内容分析理解清楚了,教学任务就完成了,所以他们把力都使在引导学生理解思想内容上,因而牵强附会地挖掘教材的思想内容,这种致力发掘的结果,正好冲淡了学生对语言的学习,起了喧宾夺主的不好效果。教材中思想性强的文章多,但语文教学的主要任务不单是对学生进行思想教育。倘若一味注重思想内容的分析,也就丢掉了学习这项语文教学的主要任务。象十二册《三人行》等类似的文章思想性强学生只要稍加阅读就会领悟红军战士互相关心,互相帮助团结一致的品质,如果教师大讲特讲红军战士的这些品质,深怕学生不能理解这“一长串大雁正排成人字形的队伍,轻快地向南飞”,从而尽力去为之铺垫,不就忽视了对课文内容及写法的学习这
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  • 简介:        摘要:在我国电力网络规模不断扩大的背景之下,电网调度工作所存在的问题逐渐显现,其滞后性、非智能化特征对电力网络的稳定运行造成了一定的阻碍。因此,加强对电网调度智能监控及防误技术的研究,对于推动国家电力事业的发展有着一定的现实意义。

  • 标签:         电网调度 智能监控 防误技术
  • 简介:摘要:针对智能视频监控系统在城轨车辆上的应用进行研究,如疲劳驾驶监控、拥挤度分析、遗留物检测等。其次,阐述了智能视频监控系统的设计与实现原理,对智能视频监控系统的应用奠定基础。

  • 标签: 智能视频分析 大数据 疲劳驾驶
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  • 简介:教学质量是学校的生命线,提高教学质量是学校永恒的主题。建立系统、规范、科学的教学质量监控体系是提高高校教学质量的基本保证。

  • 标签: 教学质量 评估 监控
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  • 简介:摘要随着社会经济的发展,交通行业承受的压力与日俱增,建立完善的轨道交通电力监控系统有助于监控城市轨道交通情况,保障供电安全。本文通过综述详细说明轨道交通电力监控系统的概念和设计要点,并通过实际案例分析其应用情况,希望对轨道交通电力监控系统的稳定运行有所裨益。

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  • 简介:摘要随着我国经济水平的迅猛发展,各种高速公路也渐渐建成和通车。各高速公路的营运管理单位为提高效率、减少损失、降低营运成本,在供电这方面均采用了电力集中监控管理。本文详细介绍了江苏锡张高速公路电力监控的系统构成、基本功能,以及该系统在实际工作中的运用。

  • 标签: 高速公路 电力监控结构 系统功能 应用
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  • 简介:摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题,提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上,利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取,从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控,极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词:目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕,减轻了工作人员的负担,并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸,并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上,还增加了以下功能: 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 ( 1)视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对,若信息不匹配,则智能启动无人机,无人机将进行目标追踪。 ( 2)系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统,数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法( YOLO v3) YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取,且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫: passthrough layer,假设最后提取的 feature map的 size是 13*13,那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接,有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强,在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法(最后融合了 3个 scale,其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52),在多个 scale的 feature map上做检测,对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍,将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接,这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息,将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图

    2.2人脸检测算法 (MTCNN) 所谓人脸检测,就是给定一张图像,找到其中是否存在一个或多个人脸,并返回人脸置信度和人脸框位置。它是从待识别图像上获取有用信息的第一步,是实现实时、高精度人脸识别系统的前提和基础。网络实现人脸检测(人脸分类、边框回归)和关键点定位分为三个阶段: 第一阶段:由 P-Net获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量,并用该边界框做回归,对候选窗口进行校准,然后通过非极大值抑制( NMS)来合并高度重叠的候选框 第二阶段: P-Net得出的候选框作为输入,输入到  R-Net,网络最后选用全连接的方式进行训练,利用边界框向量微调候选窗体,再利用 NMS去除重叠窗体。 第三阶段:使用更加强大的 CNN( O-Net),网络结构比 R-Net多一层卷积,功能与 R-Net作用一样,只是在去除重叠候选窗口的同时,显示五个人脸关键点定位。 ONet 是网络的最后输出。 图 2 人脸检测阶段流程图

    三、系统结构设计 ( 1)数据输入层。本部分通过采集或导入已有人脸数据库,为系统提供待测人脸数据及人脸比对基础库。涵盖一切提供数据源的前端及数据库。 ( 2)算法引擎层。人脸识别平台系统是人脸识别系统的核心 ,主要包括人脸数据的建模,比对分析和存储。 ( 3) 平台服务层。平台服务层向下对接算法引擎,向上提供业务数据接口。主要包括接受客户提出的任务,调用相关底层算法引擎,对算法层反馈的结果进行分析,并提供相关的业务服务。 ( 4)大数据业务层。大数据业务层主要负责数据仓储及数据检索服务。数据仓储及数据检索服务。数据仓储指将系统中产生的人脸图片、人脸特征数据、告警推送信息,包括目标数据库的相关数据进行结构化存储;数据检索服务指与平台服务对接,提供结构化的快速检索,与安防业务相结合,实现对数据时间、空间信息的充分利用,且平台业务功能可在庞大的数据库中快速反馈检索结果。 固定摄像头拍摄图像上传至数据处理系统,数据处理系统通过目标检测算法、人脸检测算法、人脸识别算法将图像中的人脸识别出来并与数据库中的信息进行比对,并根据比对结果决定是否报警,同时将处理后的数据上传至可视化一体平台。更为重要的一点,可以对监拍对象进行数据提取分析,形成对象分析报告,高效准确地将其信息提供给客户。 图 3 系统结构流程图

    小结 随着科学技术的不断提高,人脸实时识别监控系统在使用时,依据人面像本身所固有的生理特征 ,利用目标检测算法、人脸检测算法和人脸识别算法来达到身份验证和识别的目的。 参考文献 [1]严杰支持人脸检测的智能视频监控系统的设计与实现 [D].重庆大学 . [2]李苗在,谷海红 .人脸识别研究综述 [J].电脑知识与技术 :学术交流 ,2011,07(8X):5992-5994.

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  • 简介:摘要:KJ518矿井排水监控系统将计算机技术、自动控制技术和传感器技术融为一体,采用PLC可编程控制器对全矿井水泵成套设备的运行状态、运行过程进行实时监测和优化控制,具有远程监控、自动运行、实时报警、故障保护、统计分析等功能,通过智能调度算法根据水仓水位、水泵运行时间、矿井电力负载等信息对泵房内的所有水泵进行集中管理和统一调度。

  • 标签: 太平煤矿 井下主排水 监控系统 升级改造