关键词： 智能传感技术   水闸安全   监测系统   数据融合   物联网  

摘要： 智能传感技术在水闸安全监测中的应用日益广泛,研究采用层次化系统架构设计,通过DATA-9201系列智能终端设备采集闸门开度与扬压力与沉降缝及水位监测数据。应用小波变换与中值滤波进行数据预处理,结合D-S证据理论实现多源数据融合分析,采用支持向量机与LSTM神经网络构建异常识别模型。基于分布式数据采集网络与光纤通信技术,实现了设备互联与数据实时传输,系统运行数据表明各项监测指标可靠性超过99.5%。实践证明,该系统显著提升了水闸安全管理的自动化与智能化水平。

关键词： 北斗系统   地质灾害   GIS   监测与预警  

摘要： 地质灾害的频发及其对社会、经济的巨大影响,使得有效的灾害监测与预警体系成为紧迫需求。北斗卫星导航系统与地理信息系统(GIS)的结合为地质灾害监测提供了高精度、实时性强的技术支持。本文探讨了北斗与GIS在地质灾害监测与预警中的应用特点、存在的问题以及优化对策。北斗系统的高精度定位能力与GIS强大的空间数据分析功能,在灾害的精准识别、风险评估和应急响应中发挥了重要作用。数据传输与处理的延迟、系统集成与兼容性问题、技术人才的短缺,依然是制约其广泛应用的瓶颈。针对这些问题,本文提出了加强数据传输技术研发、推动系统标准化与兼容性研究,以及强化技术人才培养等优化对策。

关键词： 光伏电站   支架变形   窄带物联网(NB-IoT)   预警方法  

摘要： 提出一种基于窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)技术的光伏电站支架变形预警方法,通过多参数实时采集、NB-IoT高效数据传输、多层级融合预警分析3个关键环节,实现对支架变形的精准监测与预警。实验结果表明,该方法在预警准确率、时间提前量、误报率及通信可靠性等方面均显著优于传统方法,为光伏电站支架安全监测提供高效、可靠、低成本的解决方案。

关键词： 血氧监测   血压监测   可穿戴设备   MKB0805   STM32   MAX30102  

摘要： 在后疫情时代,公众对健康的关注度有了显著提升,特别是对于那些疫情后更易患上其他疾病的人群,持续对心脏功能进行监控变得尤为重要。为此,设计了一款面向心率及血氧的健康监测系统。系统核心包括采用血氧采集模块、血压采集模块和温度感应模块实时记录血压、血氧水平、心跳速率及体温,并支持波形数据的即时采集与分析。与传统设备相比,该系统实现了多功能集成,方便用户对健康状况进行全面监测。

关键词： 大中型   调水泵站   智能安全监测系统  

摘要： 本文分析大中型调水泵站安全监测常见的弊端,针对存在的问题,提出构建大中型调水泵站智能安全监测系统,可从智能预警体系、智能管理机制、智能运维体系3方面进行系统构建,并对大中型调水泵站智能安全监测系统的应用展开详细探讨,如调水泵站全场景智能预警技术的应用,泵站自动化系统与智能无人巡检相结合的泵站少人值守关键技术应用,泵站自动化系统全链条故障监控与定位技术应用等。

关键词： 煤炭供电监测   LoRa   ESP-NOW   无线传感网络  

摘要： 在当前的能源行业中,煤炭作为一种重要的能源,在全球能源供应中占有不可替代的地位。随着环保要求的提升和生产效率的不断追求,煤炭供电系统的高效、安全运行直接关系到煤炭的生产安全,是保证开采过程中生产连续性的重要环节。此外,煤矿环境独特,存在粉尘、高温和高湿等特殊条件,对煤炭供电监测系统提出了更高的要求。而传统的煤炭供电监测系统存在布线复杂、通信距离受限和数据传输不稳定等缺点,故设计一种基于LoRa和ESP-NOW的煤炭供电监测系统,旨在提高煤炭供电监测系统的可靠性和覆盖范围。系统选择STM32微控制器作为主控芯片,利用LoRa组网技术,引入ESP-NOW协议,通过构建低功耗、远距离传输的无线传感网络,实现了对煤炭供电系统运行状态的实时监测。实验结果表明,该系统具有数据传输可靠性高、传输距离远和功耗低的显著优势,能够为煤矿安全生产提供有效的技术支持。

关键词： 多类别害虫   害虫识别   YOLO v8-STSF   监测系统   Android  

摘要： 水稻害虫危害十分巨大,不仅对水稻造成直接的生理破坏,还传播病害,严重时导致稻田绝收,造成难以估量的损失。水稻害虫精准识别与实时监测是减少农业损失的关键,针对虫情测报灯图像中害虫密集、体态差异细微及小目标漏检等问题,提出一种基于YOLO v8-STSF模型的水稻害虫智能识别方法。通过引入Swin Transformer模块增强骨干网络的多尺度特征提取能力,结合分布移位卷积(DSConv)优化颈部网络特征融合,并采用Focal EIoU损失函数提升密集小目标定位精度。构建了包含多类水稻害虫的7000幅图像数据集进行识别验证,YOLO v8-STSF模型在测试集上的精确率为95.45%、召回率为90.45%、F1值为90.03%,较原YOLO v8模型分别提升2.13、0.33、3.09个百分点,在PC端的推理速度为32 f/s,满足实时需求。同时以Web端监测系统为基础,设计基于Android移动端的虫情监测系统,在田间测试中系统平均响应时间为1.38 s,识别准确率为96.34%,漏检率为3.86%。研究结果可为水稻害虫精准防控提供高效技术支持,推动农业病虫害监测智能化发展。

关键词： 高速公路   光伏发电   YOLOX   异物检测  

摘要： 为解决西北荒漠地区高速公路服务区光伏发电板异物遮挡问题,提出一种基于YOLOX算法的光伏发电板异物监测系统。对于YOLOX算法原理进行详细介绍;对基于YOLOX算法的光伏发电板异物监测系统的组成及功能进行详细介绍并建立了检测算法的评价体系。以某一实际高速公路服务区为例进行算例分析并与其他算法进行对比,可以证明该文搭建的系统能够准确识别光伏发电板的异物遮挡情况,进而提高高速公路服务区光伏发电容量,具有可行性和优越性。

关键词： 煤矿   瓦斯传感器   监测系统   大数据   人工智能  

摘要： 针对井下复杂的巷道结构,国内外学者研究了不同的瓦斯传感器布设方法。文章结合某煤矿实例,提出了一种瓦斯传感器布设优化模型。应用效果表明,该模型在煤矿监测系统中具备有效性。研究成果不仅增强了井下监测系统的性能,还为未来传感器布置优化提供了参考。

关键词： OpenMV   卷积神经网络   虫害识别   沙棘   智慧农业  

摘要： 沙棘作为改善土地沙漠化的重要植物,在环境保护和生态恢复中具有重要作用。然而,沙棘生长过程中易发生虫害,严重制约其生态效益和经济效益。为应对这一问题,本文提出了一种基于OpenMV的沙棘虫害监测系统,助力智慧农业与数字赋能,推动“三农”发展。该系统以STM32F103核心板与OpenMV视觉模块为基础,采用卷积神经网络(CNN)实现虫害智能识别,并集成A*算法优化巡检路径。实验结果表明,该系统可识别5种常见病虫,最终识别精准度可达86.6%。本研究为沙棘林的高效管理提供了技术支持,对推动智慧农业发展和生态环境保护具有重要意义。