科达发布智能门店管理系统解决方案

大量连锁机构的门店数量多、地域分布广,传统的现场管理手段落后,不仅管理成本高,而且管理效率也非常低下。科达近期推出了全新的智能门店管理系统解决方案,可通过整合汇总企业各个门店部署的视频图像资源并进行数据的智能统计与分析,来帮助企业开展可视化的远程门店管理工作。     

浅谈视频监控系统在多校区高校安全保卫中的应用

随着信息化、数字化时代的不断进步,视频监控系统已越来越多地融入到我们的生活。其具备的实时监控、远程监管、记录、查阅、复核等功能将在高校安全防范过程中起到重要作用。     

城市报警监控联网平台架构系统设计与应用

一、报警监控联网系统的应用需求近些年来,随着"3111工程"和"平安城市"建设的迅速开展,视频编解码技术、视频网络传送技术、视频数字存储技术、视频通信调度技术等与视频监控相关的IT技术不断发展,并逐渐引入监控领域,使得IP网     

城市街景环境与社会安全事件的空间关系研究*

为研究城市街景环境与社会安全事件之间的空间关系,提出融合语义分割技术与地理加权回归方法,基于国内典型城市街景环境数据和社会安全事件数据,验证方法的可行性。研究结果表明:模型校正拟合因子R2在0.744～0.841之间,拟合效果较好,街景环境要素指标与社会安全事件存在显著空间相关性;绿视指数和天空开阔指数与社会安全事件在大部分区域呈显著负相关关系,交通信号指数、汽车指数和人群聚集指数与社会安全事件呈显著正相关关系,研究结果可为城市安全规划和社会安全风险防控提供决策支持。     

高灵敏度红外图像式烟雾相对浓度测试的研究和实现

为准确可靠的对大空间的早期火情做出监测,避免大规模火灾的发生,对烟雾情况进行研究,研制了图像式的高灵敏度红外烟雾相对浓度测试仪。该测试仪利用了烟雾粒子的光衰减原理工作,接收主动的矩阵式红外发射源发出红外光,将获得的CCD图像登信息传送到计算机,利用相邻帧平均滤波进行数字滤波处理,插值形成浓度的二维平面投影图,连续监测得到动态监测图。     

计算机图像分析系统在冶金废料的处理及环境保护中的应用

计算机图像分析系统用于含稀有金属的矿冶废料的技术评估,可以极大地加快这些物料的研究过程,并且获得大量量化、可靠的多种矿相的工艺特性。用计算机图像分析系统（这是一种快捷模式）获得的预测技术参数已被实验研究进一步证实,用机械选矿法从含金的选矿尾矿及冶金矿渣中提取稀有金属（金、铂族金属）,可达65％的的回收率。由此获得的各各上技术指标用于开发从冶金废料中提取有价成分的方案,并研究合理的废物利用途径。     

视频监控防范系统

视频监控防范系统是安全技术防范体系中的一个重要组成部分,是一种防范能力较强的综合系统。一般由图像信息采集、信号传输、遥控切换控制及显示记录四大部分组成。     

面源模式的通用算法探讨

提出了矩形面源扩散模拟计算的数值积分法和中心虚点源法,以及二者结合的综合法,并用算例进行了计算精度、计算速度和结果连续性的对比.结果表明:与传统的后置虚点源法及其改进算法——谷清经验法相比,该算法与理论真值的相对误差可从20%以上降低到3%以下,并且可以准确地反映风向和面源的形状,但在计算量上要增大十几倍到上百倍.对于任意不规则面源,提出了正方形分割算法,并对分割正方形的取舍采用简便的重心判断法,以准确方便地模拟其形状.综合运用笔者提出的适于机算的通用面源算法,对不同的计算任务权衡速度和精度采用合适的算法,可以处理各种气象条件下任意形状面源的扩散计算,并可取得理想的计算精度.      

基于ETM+图像的植被覆盖度遥感估算模型

植被覆盖度(VFC)的定量遥感是多种地表过程研究的迫切需要.文章选用南京市一幅Landsat 7 ETM 图像,经大气校正后提取了归一化植被指数(NDVI),与地面实测的植被覆盖度进行回归分析,建立了1～4次多项式关系模型.结果表明,NDVI与VFC呈极显著的正相关关系(r = 0.874, P < 0.001).在NDVI-VFC的1～4次多项式关系模型中,模型幂次越高,拟合程度越好.综合考虑模型的精度和稳定性,3次多项式模型作为最优模型推荐使用:VFC = -1.3438 NDVI 3 0.9774 NDVI 2 0.9988 NDVI 0.1507 (R2 = 0.7961, RMSE = 0.1094),该模型精度在植被中等密集区域(VFC＝0.4～0.8)最高,植被稀疏区域(VFC < 0.4)最低,植被密集区域(VFC > 0.8)居中.模型可直接用于全图像的VFC计算,并可通过植被指数的校准,进行推广使用.     

筛查全/多氟烷基化合物(PFASs)生物活性的卷积神经网络模型

全/多氟烷基化合物(PFASs)是一类备受关注的化学品,已在多种环境介质中检出。然而,目前PFASs的生物活性数据缺乏,限制了其危害性评价和管理,有必要构建PFASs生物活性的高通量筛查模型。本研究基于卷积神经网络(CNN)算法,采用分子灰度图像作为输入,构建了PFASs的23种活性终点的筛查模型(简称Image-CNN模型)。与使用分子指纹和分子描述符作为输入,采用随机森林和支持向量分类器算法构建的基准测试模型相比,Image-CNN模型预测效果更好,平均的受试者工作特征曲线下面积达0.96。与此前模型相比,模型性能更优。基于分子指纹相似性,表征了模型的应用域。筛查了已知最大的PFASs名录,其中3种PFASs在所有建模的活性终点中都被预测为有活性。