利用粒子群算法求解管网污染源反向追踪模型

针对供水管网中突发污染事件的污染源识别问题,构建污染源反向追踪的模拟-优化数学模型,利用粒子群优化算法求解污染物的侵入位置、时间及侵入速度信息。分别以监测点处污染物模拟质量浓度与实际质量浓度为数据源,应用模型对试验供水管网进行污染源识别研究,分析管网拓扑结构、粒子群算法中种群规模及惯性权重参数设置对结果的影响。结果表明,当参数设置合理时,基于粒子群优化算法的污染源模拟-优化反向追踪模型具有较高的准确率和计算效率。     

油田科研部门职业病危害因素识别

<正>科研部门实验室安全管理已成为实验室建设与运行过程中首要的控制目标。实验室的职业危害也越来越得到企业的关注和重视。某油田主要的科研部门有地质科学研究、钻井工艺研究、采油工艺研究等,拥有为数众多的科学研究实验室,进行实验研究的过程中可接触到粉尘、有毒物质、噪声、放射性物质等多种职业病危害因素。现分别对各部门及实验过程存在的职业病危害因素进行简要识别分析。     

基于条码技术的特种设备检测数据溯源平台的研究和应用

利用先进成熟的计算机技术和自动识别技术对特种设备相关业务进行管理已经成为提高效率、节约资源、减少浪费的必要手段,本院研发的“基于条码技术的特种设备检测数据溯源平台”（以下简称溯源平台）,能够实现特种设备全过程的数据动态存储,并全部实现闭环管理,这是国内目前的检验软件没能实现的,本文对该软件的研究目的、研究过程及实现功能等情况作了较为详细的介绍。     

智能分析技术在集成领域的应用有待挖掘

正智能分析技术属于人工智能中的模式识别,起源于计算机视觉技术、综合应用图像处理、目标检测与跟踪、模式识别等技术,在几乎不需要人为干预的情况下,对视频场景中的目标进行检测分析,实现图像质量诊断、人脸识别、车牌识别、视频检索等功能,从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生时及时作出反应。近年来,人们对智能分析的需求更加强烈,不仅在大型平安城市、金融等系统性安防建设中应用普遍,一些中小型项目对智能分析的需求更是逐渐增多。其     

生物特征识别技术的实现原理与前景分析

生物特征识别技术作为身份鉴别的重要手段之一,已经越来越多地走进了我们的世界。小到个人办公笔记本电脑的启动、公司员工出勤的考核,大到机场、海关的通行、国家信息安全的保密等,生物特征识别技术在各个领域都发挥着无可比拟的作用。     

生物识别技术的最新发展与应用：虹膜识别在监所安全管理中的应用研究

虹膜识别是最具潜力的生物特征识别方法之一,具有识别率高、非接触、防欺骗性好等特点。本文介绍了虹膜识别的特征、原理及关键技术,并分析了虹膜识别技术在监所安全管理中的应用方案。     

首都国际机场牵手康保中国,实现自助登机新型服务

正全球领先的公共出入口控制系统领导者康保中国与首都国际机场牵手——Kaba自助登机设备应用于首都国际机场T3肮站楼,助力首都国际机场迈入"智慧"时代。首都国际机场是中华人民共和国和北京联外主要的国际机场,是目前中国最繁忙的民用机场,也是中国国际航空公司的基地机场。2004年,北京首都国际机场取代东京成田国际机场,成为亚洲按飞机起降架次计算的最为繁忙的机场;2012年,北京首都国际机场     

数字公安监所可视化智能监控系统设计

公安监所视频监控的建设目标从日常执法管理到监所整体安全保障,建设规模从零星监窒覆盖到全方位立体监控,取得了丰硕的成果。但用户的预期也随技术的发展而提高,如何在物联网技术的推动下,发挥监控系统更智能化、更人性化的功能,是本文立意所在。本文所提的数字监所可视化智能监控系统是集GIS系统、三维仿真、视频监控、综合安防、人员定位、可穿戴设备等物联网综合技术的系统。     

论智能分析技术在视频监控系统中的集成应用

在视频监控飞速发展的今天,视频监控画面的海量信息大大超过了人力有效处理的范围已经成为客观事实。智能视频分析系统以数字化、网络化、智能化、集成化视频监控为基础,用户可以设置某些特定的规则,系统自动识别不同的物体,同时识别目标行为是否符合这些规则,一旦发现监控画面中的异常情况,系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,最大限度的降低误报和漏报现象,切实提高监控区域的安全防范能力。可以看出,智能视频分析系统的应用充分体现了智能分析技术在视频监控中的重要作用。     

物联网在安防系统集成平台中的发展与应用

正前言随着安防技术的快速发展和国家政策的支持,越来越多的行业开始与安防系统进行集成应用,传统的安防系统各自为战的情况开始改变,安防系统横向和纵向的集成也越来越强,这其中,物联网技术在安防集成中的发展应用尤其受到关注。物联网产业作为一个朝阳产业越来越引人注目,如何才能更好的将物联网产业的相关技术运用到安防系统集成平台内,开始成为业内诸多企业思考的问题。