无线传感器网络基于分簇路由的火灾探测

无线传感器网络节点能量消耗是其路由协议设计的重要目标.分簇式的拓扑结构使网络中的节点相对均衡地消耗能量,显著地延长整个网络的生存时间.在大范围的防火区域中安放传感器节点,通过具有明确位置信息的节点采集并向簇头传送,可有效地发现及控制火灾.     

无线射频识别技术RFID及其应用

该文简述了无线射频识别技术RFID的概念、分类与工作原理.并介绍了RFID在智能交通领域的应用,重点介绍了RFID在矿井管理系统中的机车调度和井下人员的安全跟踪中的应用.设计了基于矿井的计算机网络监控系统.     

中国加快推动无线射频识别技术的产业化

据新华网10月26日报道:我国首个“国家射频识别产业化(上海)基地“当天在上海张江高科技园区正式揭牌,一批RFID技术相关企业人驻基地,至此,无线射频识别(RFID)技术产业链在张江初见端倪.国家科技部副部长马颂德在揭牌仪式上表示,科技部支持上海张江高科技园区建设国家RFID产业化(上海)基地,为中国RFID相关企业提供创新和发展的条件,促进中国RFID产业集群的形成和发展,更好地满足我国RFID技术应用和市场的需求.……     

无线射频识别技术防盗器用手机控制汽车

车辆会为你打开车门，遇到有人偷车时，会用短消息通知你，甚至拨打110报警等等，这可能是很多车主的“奢望”，但在现代科技面前这成为现实。从北京实华开电子商务公司了解到，应用无线射频识别技术的汽车防盗用品就可以实现以上功能。     

RFID无线射频识别技术在出入口控制领域的应用

RFID技术现已广泛地应用于医疗、金融、服务及零售等多项领域,起到安全防范、定位跟踪、防伪等很多先进的功能效果。其中安全防范功能是RFID在社会中占用比例最高,成熟度最高的应用之一,而出入口控制又是RFID在安全防范中占用比例最高,成熟度最高的应用系统。因此,本文将重点介绍RFID在出入口控制方面的应用,便于大家认识RFID技术,熟知出入口控制系统,理解二者之间的结合运用。     

基于无线射频识别(RFID)技术的肉制品安全监控系统模糊综合评价

在无线射频识别(RFID)技术的肉制品安全监控系统中肉制品物流流程和影响因素分析的基础上,运用模糊综合评价给出主因素权重的计算原理;结合企业肉制品安全监控系统的具体情况,选择了评价指标并进行综合分析,建立了肉制品监控体系安全现状评价模型;在确定因素权重时,采用定性和定量相结合的层次分析法(AHP),其结果表明:权重的赋值科学合理,较好地反映了各因素对企业安全程度的重要程度和评判等级,所建立的多层次评价体系客观地反映了肉制品企业的安全状况,对肉制品加工企业安全监控具有重要的参考价值。     

相控阵检测技术在架梁设备检测中的应用

随着国内高铁高速发展和建设,相关架梁施工设备也在不断变化。目前架梁设备结构复杂多样,且规格和承载越来越大,检测的要求也愈加严格,常规A超检测越发难以满足现场检测的要求,而相控阵技术因其具有声束自动偏转、位移、聚焦、工件仿真及声束模拟等功能,在各行各业广受推崇,笔者也通过在架梁设备上进行试验验证及现场应用,验证了相控阵技术在架梁设备检测中应用的可行性。     

基于RFID技术的无线门禁系统的设计

针对有线门禁系统布线繁琐的缺点,设计了一种基于无线传输的门禁系统.系统采用RFID技术,以SPCE061A为核心控制器,对用户刷卡信息和密码进行认证.门禁控制器通过无线数据传输模块连接到管理计算机,对用户信息和卡信息进行文件和数据库管理.实际应用结果表明,系统运行稳定,实时性好.     

无线射频识别技术及其在安全防范领域中的应用

无线射频识别技术利用射频方式进行非接触双向通信。以达到自动识别目标对象并获取相关数据的目的，它具有安全可靠、使用方便、识读速度快等特点。目前射频识别技术广泛应用于出入控制、汽车防盗、物品监控等安全防范领域中。[编者按]     

基于图像融合技术的步态识别

步态识别作为一种新型的生物特征识别技术,主要是通过人的步态特征进行身份识别。而一般提取出的步态特征往往不是很清晰,为了获得比较清晰的步态特征,利用图像融合技术中的小波变换融合对步态序列图像进行分解,将其分解到不同的频率段上,并采用不同的融合规则进行融合来获取比较清晰的步态特征。在此基础上进行了仿真实验,通过实验结果分析证实小波变换融合相对于其他融合方法确实能有效提高步态特征识别率,能够获得比较好的识别效果。     

基于红外、紫外和可见光融合检测输变电设备缺陷技术

输变电设备在运行过程中受综合因素影响,会出现发热、放电等缺陷,影响设备的安全运行,现有的红外测温、紫外电晕检测及可见光成像手段单一。研究放电电信号与紫外成像图像参量之间的关系,建立紫外成像电晕测试模型,实现放电强度的量化,设计光学系统和电子集成电路,联合红外成像技术,实现红外、紫外及可见光三波段共光路检测技术,集成度高,可获得设备检测的多维信息,从而提高检测的准确度和有效性,及时发现设备的绝缘缺陷。     

无线加速度测试技术在过山车检测中的应用

过山车运行速度快,乘客承受加速度情况复杂,计算加速度与实测加速度相差较大,开展加速度测试非常必要。本文介绍了游乐设施加速度测试要求和无线加速度传感器测量系统工作原理,基于GB8408—2008开发了加速度分析与判别软件,开展了某过山车的加速度测试、分析与判别工程应用。最后,总结了经验和教训。     

基于ZigBee技术智能家居无线报警系统设计

本文根据ZigBee技术和家居报警系统的特点,设计了基于ZigBee技术智能家居无线报警系统,设计了该报警系统的硬件结构,并完成了报警系统的软件设计.经实验证明:该报警系统使用方便、稳定可靠,具有一定的实用价值.     

基于网络分区和路径能耗的深井无线传感器网络多簇首路由算法

为解决深部矿井无线传感器网络因节点能量受限导致网络生存时间短及由多跳传输引起的“热区”问题,提出1种以分区结构和能量多路径为基础的带状无线传感器网络多簇首路由算法(NPPEC)。算法采用跳数泛洪方式建立带状网络分区结构,将节点分布密度加入主簇首竞选机制中,通过主簇首和副簇首的分工配合,使簇首能量更均衡地消耗;依据路径能耗、节点当前能量及位置计算路径选择概率,并通过控制跳数改善数据传输的实时性。经仿真比较,NPPEC算法网络生存时间约为LEACH算法的1.807 2倍、HEED-EELD算法的1.198 4倍,同时也有效改善了网络“热区”问题,为深部矿井无线传感器网络的构建提供1种更有效的解决方案。     

5G时代看未来无线技术及设备测试发展趋势

正一、引言5G时代的无线通信正朝着ICDT(信息、通信、大数据技术)融合、开放、云化的方向发展。其中ICDT融合的基础与核心是基础设备硬件共平台;开放指无线网元组件间接口的规范化和一致化,即标准组件化;无线云化类似核心网云化的思路,在基础设施共平台的基础上将无线的相关网元软件化后,统一以云的方式做资源的编排调度和管理。目标是推动无线网络由传统封闭模式向开放、云化及智能方向演进。从而促进无线产业生态更丰富、更健壮,降低网络建设成本和运营复杂度,     

1种基于视频的油田危险区域入侵检测智能综合识别技术研究

为解决油田日常生产作业中缺乏危险作业区域的等级划分与自动识别方式以及缺乏人员踏入危险区域的识别方法。提出1种基于视频智能综合识别技术的全天油田危险区域入侵检测算法,该算法首先结合油田危险因素对油田危险区域进行危险等级的划分与危险区域的识别;然后,针对光照条件良好的白天场景,在训练数据集中融合油田作业区视频数据和公开行人数据集,弥补油田作业区入侵样本不足的问题,有效地增加模型的泛化性;针对光照条件差的黑夜场景,使用三帧差分法,背景减除法等算法对运动目标进行检测。研究结果表明:本文提出算法较YOLOv5方法的精度更高,在不同油田场景下精度可达91.83%,已在油田作业现场进行部署与应用。     

无损检测技术在承压设备接头检测中的应用研究

由于承压类设备输送物质的特殊性,接头部位非常容易出现松动。针对传统的接头检测方法受场地影响存在劳动强度大、检测效率低、结果可信度较低,非常容易引起泄漏或爆炸等问题,本文通过对传统的接头检测方法进行分析,提出了一种基于无损检测技术的承压设备接头检测方案,对多种无损检测技术进行了介绍,对硬件模块进行了设计,经现场应用表明本次设计方案检测新技术检测效率高、效果好、系统误判率≤0.30%,取得良好的应用效果。     

基于无线传感器网络技术智能家居报警系统设计

目的针对无线传感器网络技术和智能家居报警的特点,研究一种基于无线传感器网络技术的智能家居报警系统.方法通过搭建该报警系统结构框图,设计了报警系统的网络节点,利用许可证技术来保证信息的传输准确.结果通过软硬件的结合,设计了报警系统的软件,给出了报警系统的网络节点硬件设计方法,采用的许可证技术提高了报警信息传送的安全性和准确性.结论实验表明,该系统使用方便、稳定可靠,有一定的实用价值.     

基于Zigbee技术的无线防盗系统的实现方案

提出并实现一种基于Zigbee技术的无线防盗系统的设计方案,给出系统的硬件和软件的实现方案.试验结果表明,系统真正实现了对贵重设备的全天候、全空间的实时监控,具有重要的应用价值.     

基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究

为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重,增加对模型误判的惩罚,对模型进行优化;其次在算法主干网络中引入CBAM注意力模块提高神经网络对工人防护设备的感知能力;最后在算法Neck部分,将UpSample结构用于多尺度特征融合,加强网络的细节表达能力,从而提升对小目标困难样本的检测精度。研究结果表明：改进后的YOLOX模型平均精度均值达到87.24%,与已有YOLOX模型相比提升2.46%,具备有效性,适用于变电站工人防护设备检测。研究结果可为电气工人提供更高的防护装备检测精度。