计算机图像识别的烟气自动监测

介绍了计算机图像识别的烟气排放自动监测方法，它由监控点图像处理系统和监控中心自动监控系统组成。该方法可应用于工业企业烟气排放的自动检测，若有超标排放，系统自动发出警告，显示出该超标排放的点位和烟气林格曼黑度的级别，特别适用于网络信息化管理。     

汽油清净性快速检测方法与监管方案研究

车用汽油清净性与汽车尾气污染物排放水平、燃油经济性等密切相关。为提高汽油清净性检测效率、提升相关职能部门的监管能力,提出了一种车载移动式多通道汽油清净性快速模拟检测方法（简称多通道快速模拟检测法）。与我国法规推荐的汽油机进气阀沉积物模拟试验方法（简称快速模拟检测法）相比,多通道快速模拟检测法的单个油样检测总耗时降低77.8%,多个油样检测总耗时降低94.4%,检验用油量减少约80%,成本降低约90%;多通道快速模拟检测法与快速模拟检测法具有较好的相关性（皮尔逊相关系数为0.4～0.8）,可用于汽油清净性的快速检测。最后,提出了汽油清净性的现场监管检测方案。     

滇西某铁路拟选线路地质灾害遥感解译特征研究

以SPOT-4/5卫星影像为信息源,以ERDA S 8.7软件为处理平台,运用多种图像处理方法对影像进行综合处理,在此基础上对滇西山区某铁路选线勘察进行了实例研究。根据滇西山区地质灾害的分布规律及遥感影像特征,结合地学知识对该线路部分区段的地质灾害进行遥感解译,查明了区段内滑坡、泥石流及崩塌对线路的影响,为该铁路拟选线路的建设提供了科学依据。     

人体中的“身份证”

生命科学的一个重要组成部分就是生物识别技术,各大IT公司的算法正将指纹检测术武装进ATM、蜂窝电话、网络金融交易和防盗门等各个领域。但科学家们发现,人体上的“身份证”不仅限于指纹,在眼睛、嘴唇、大脑、血液等各部位都有“身份证” 眼纹:眼纹是指人眼内视网膜的图纹。因为人的视网膜结构都存在差异,所以眼纹也各不相同。通过电子照相机可取得人的眼纹,用来做身份鉴定,其可靠性可与指纹相媲美。 唇纹:唇纹就是人的口唇图形。人的唇纹各不相同,而且人的唇纹并不随着年龄的变化而变化。     

基于视频识别的直接作业环节安全管控

概述了石化行业现场直接作业环节的安全管控现状,分析了现场管控过程中存在的问题。考虑现场安全管理和监督监控的实际需要,设计了石化行业直接作业现场智能化管控系统,并深入研究作业现场违章行为图像识别的关键技术。现场应用表明,系统充分体现了日常管理、实时监控、智能报警、统计分析等方面的便利性和有效性,各类违章行为图像识别准确率达到80%以上,具有一定的推广价值。     

人工智能与专家的故事

人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始。这一年,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的Alex Net采用深度学习算法,在Image Net图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别率下降10多个百分比,同期的其他神经网络每次的成绩提升很少达到5%,立即引起业界对深度学习的极大关注。之后的两年时间,深度学习网络进一步把整体错误率下降至5%以内,达到了人眼的水平。随后,Google、Micro Soft、Facebook先后开源了自己的深度学习框架Tensorflow、CNTK和Caffe。一时间,国内外涌现了大量的人工智能创业公司。除了深度学习技术,GPU芯片、分布式计算、计算位数压缩等新的优化技术也加快了神经网络的训练和使用效率,人工智能应用从高性能数据中心向嵌入式设备发展。     

宁波:停车场试水“ETC模式”——出入免停“智能”付费

正从宁波市中心支行获悉,随着"惠停车ETC"项目在该市的试行、推进,市民有望共享移动金融应用于停车场带来的便利。周末,市区各大广场、电影院地下停车场入口就像节假日的高速公路入口,过杆取卡、结算缴费的速度过慢常导致车辆接踵而至,造成拥堵。如果停车场也有如高速公路ETC一样的通道,那么出入口"堵车"现象便可大幅缓解。记者昨天从人行宁波市中心支行获悉,     

铁道线路智能高危监视系统的设计研究

铁道线路智能高危监视系统通过分析所采集的监视图像,快速判断出铁道线路上由落石、山体滑坡或其他自然因素、人为因素所形成的障碍物,并及时有效地将报警信息传至区段值班室和区域控制中心,实现对铁道线路的高智能、全自动实时险情监控。该系统使铁路局、工务段,尤其是工区的监控人员能随时掌握沿线危险地点的现场情况,及时汇报和处理险情,提高了行车安全系数,有利于国民生产和生活。     

关于在我国推行智能垃圾分类终端和模式的刍议

为了解决目前我国居民普遍存在的"不想分类、懒得分类、分类标准难把握"等垃圾分类痛点问题以及打破市面上的智能垃圾分类装置难以实现垃圾精准分类导致的"垃圾投放‘分了类’,垃圾处理一锅烩"的尴尬局面。本文介绍了一款基于条码识别、二维码识别以及图像识别技术的智能垃圾精准分类系统,并探讨了基于智能垃圾精准分类系统的从业人员来源及如何利用"互联网+"、大数据等资源条件实现垃圾分类行业的创收,为加快建立分类投放、分类收集、分类运输、分类处理的垃圾处理系统提供参考。     

智能巡检机器人在自然环境试验中的应用探讨

目的 探索建立自然环境试验智能巡检系统,使用机器人替代部分人工巡检工作。方法 通过分析巡检作业环境和巡检任务,确定智能巡检机器人的功能要求和技术参数,进而开展机器人本体结构设计,融合控制后台、远程数据库等设备,实现智能巡检系统构建。结果 开展了智能巡检数据采集的使用验证,巡检机器人采集的样品图像对焦清晰、分辨率高,样品在图像中的位置大小合理,腐蚀特征展示清楚。巡检系统可对样品图像进行自动分割和智能识别,对蚀点、流痕等损伤特征识别准确,精度可达0.1%。结论 智能巡检系统可以满足自然环境试验的巡检要求,替代人工完成部分巡检工作,智能巡检数据便于入库和使用挖掘,对于自然环境试验的数字化转型有积极的推动作用。