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基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類搜索系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

圖像分類是根據(jù)圖像的信息將不同類別的圖像區(qū)分開來，是計(jì)算機(jī)視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。該系統(tǒng)基于Caffe深度學(xué)習(xí)框架，首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練分析構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，提取數(shù)據(jù)集圖像特征信息，得到數(shù)據(jù)對應(yīng)的分類模型，然后以bvlc-imagenet訓(xùn)練集模型為基礎(chǔ)，對目標(biāo)圖像進(jìn)行擴(kuò)展應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“以圖搜圖”Web應(yīng)用。

發(fā)表于：12/17/2019 2:26:00 PM

領(lǐng)域知識融合與共建研究[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為建設(shè)國家電網(wǎng)客戶服務(wù)中心的智能對話系統(tǒng)，需要從大量文檔、知識庫、對話等數(shù)據(jù)中提煉知識形成知識圖譜，提出一種融合事實(shí)圖譜和事理圖譜的新型知識圖譜框架，能夠基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共建新型知識圖譜，在國網(wǎng)領(lǐng)域精準(zhǔn)問答、客服系統(tǒng)知識支撐、對話管理引導(dǎo)、知識推理等方面均有較好性能。融合后的圖譜及應(yīng)用系統(tǒng)在國網(wǎng)客服中心問答平臺中投入使用，大幅提升了客服人員工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

發(fā)表于：12/17/2019 2:05:00 PM

基于LoRa技術(shù)的四表合一系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

目前，抄表系統(tǒng)采集方式各式各樣，布線方式雜亂無章，給小區(qū)及城市建設(shè)美化造成了很大的影響，并且重復(fù)的設(shè)備及通信線路的建設(shè)，增加了國家計(jì)量系統(tǒng)的投資及建設(shè)維護(hù)成本。每戶基本部署了四類表計(jì)，采集內(nèi)容及方式大致相同，應(yīng)建設(shè)統(tǒng)一的計(jì)量采集系統(tǒng)前端，通過融合通道將四表數(shù)據(jù)協(xié)同傳輸?shù)胶蠖烁髯灾髡?，但就已有的通信技術(shù)很難同時(shí)滿足覆蓋面、傳輸帶寬、時(shí)延、運(yùn)維等多方面問題?；谝陨闲枨螅岢龌谛碌耐ㄐ偶夹g(shù)LoRa來實(shí)現(xiàn)四表合一計(jì)量采集系統(tǒng)的傳輸。通過對LoRa性能進(jìn)行分析來判斷其應(yīng)用于計(jì)量系統(tǒng)的可行性，并設(shè)計(jì)傳輸架構(gòu)、軟硬件組成，最終通過實(shí)測完成傳輸性能驗(yàn)證。本方式開啟了四表合一部署方式的新紀(jì)元，為實(shí)際部署提供了理論及實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

發(fā)表于：12/17/2019 1:13:00 PM

PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪箱故障診斷[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對目前齒輪箱系統(tǒng)在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷時(shí)存在正確識別率低和依靠經(jīng)驗(yàn)選擇參數(shù)的問題，提出了基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法。簡要介紹利用齒輪振動原理提取特征參數(shù)建立故障模型，該模型以齒輪箱特征向量為輸入、故障類型為輸出，詳細(xì)分析了通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)齒輪箱故障診斷。仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱故障診斷收斂速度慢，故障識別率為82%；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型故障診斷識別率依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取spread值決定，故障識別率最大為98%；粒子群優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷分類識別率為100%且自適應(yīng)能力強(qiáng)。

發(fā)表于：12/16/2019 10:17:00 AM

面向制造大數(shù)據(jù)的安全存儲交換技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為解決制造大數(shù)據(jù)的安全存儲和交換問題，提出一種面向制造大數(shù)據(jù)的存儲交換模式，重點(diǎn)分析了制造大數(shù)據(jù)在存儲和交換時(shí)的安全風(fēng)險(xiǎn)，提出一種面向制造大數(shù)據(jù)的安全存儲交換模式。使用可搜索加密技術(shù)、基于屬性的訪問控制技術(shù)和進(jìn)程度量方法等關(guān)鍵技術(shù)解決數(shù)據(jù)存儲和交換時(shí)的泄露風(fēng)險(xiǎn)，并總結(jié)分析了這些關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀和不足，展望未來發(fā)展。

發(fā)表于：12/16/2019 10:07:00 AM

一起覆冰舞動引發(fā)線路故障的分析探討[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

目前，對輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行的要求較高，因此減少線路覆冰舞動跳閘對于提高線路運(yùn)行穩(wěn)定性及可靠性十分重要。針對一起由于線路覆冰舞動引發(fā)的線路故障進(jìn)行詳細(xì)分析，分析故障測距，探討現(xiàn)場情況，發(fā)掘事件發(fā)生原因，最終定位故障點(diǎn)，為后續(xù)有效控制線路覆冰舞動故障打下基礎(chǔ)。

發(fā)表于：12/16/2019 10:05:00 AM

面向5G的車聯(lián)網(wǎng)安全業(yè)務(wù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

簡要介紹了3GPP V2X通信安全技術(shù)現(xiàn)狀和遠(yuǎn)景。基于車聯(lián)網(wǎng)通信安全風(fēng)險(xiǎn)給出了相應(yīng)的安全需求，簡要介紹了實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)通信安全的基本方法，并據(jù)此提出了實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)通信安全的服務(wù)架構(gòu)、PKI架構(gòu)和多PKI系統(tǒng)互信機(jī)制。最后展望了國內(nèi)車聯(lián)網(wǎng)安全標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)發(fā)展遠(yuǎn)景。

發(fā)表于：12/13/2019 1:32:00 PM

基于QoS流的5G定制化網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對移動網(wǎng)QoS機(jī)制及發(fā)展歷程進(jìn)行了介紹，分析了3G的金銀銅、4G的QCI在定制化網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)上的能力與不足，介紹了5G網(wǎng)絡(luò)QoS設(shè)計(jì)思路、實(shí)現(xiàn)原理及突出優(yōu)勢，同時(shí)結(jié)合4G QoS能力在To B模式運(yùn)營的產(chǎn)品化經(jīng)驗(yàn)，對5G網(wǎng)絡(luò)的QoS能力進(jìn)行面向行業(yè)客戶的端到端產(chǎn)品化化封裝，實(shí)現(xiàn)了基于QoS流的5G定制化網(wǎng)絡(luò)能力。同時(shí)，結(jié)合業(yè)務(wù)特征與需求，如：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動駕駛、智慧交通等行業(yè)及應(yīng)用，設(shè)計(jì)了5G QoS機(jī)制的典型應(yīng)用解決方案及產(chǎn)品化思路。

發(fā)表于：12/13/2019 11:55:00 AM

會議電視MCU資源池組網(wǎng)及調(diào)度優(yōu)化設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

根據(jù)國家電網(wǎng)公司會議電視系統(tǒng)總體要求，國網(wǎng)湖北公司進(jìn)行了高清會議電視改造。針對地市公司MCU級聯(lián)方式存在的瓶頸，國網(wǎng)湖北公司提出了在省公司本部通過集中式組網(wǎng)方式部署MCU資源池的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，滿足了會議電視系統(tǒng)運(yùn)行安全性、穩(wěn)定性以及資源調(diào)配靈活性的要求。介紹了MCU資源池的設(shè)計(jì)思路并分析了其組網(wǎng)模式，在集中式組網(wǎng)方式下提出了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載自適應(yīng)的資源調(diào)配模式，根據(jù)此資源調(diào)配模式進(jìn)行全省會議電視的資源優(yōu)化分配以及資源自動備份。國網(wǎng)湖北公司以MCU資源池技術(shù)為核心開展了高清會議電視的優(yōu)化改造，極大提高了視頻會議的資源靈活調(diào)配能力，增強(qiáng)了會議電視的業(yè)務(wù)承載能力。

發(fā)表于：12/13/2019 10:47:00 AM

5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計(jì)算技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)前我國5G和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的熱點(diǎn)與焦點(diǎn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G中都引入了邊緣計(jì)算技術(shù)，但是著眼點(diǎn)有所不同。分析了基于5G邊緣計(jì)算的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和發(fā)展情況，總結(jié)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算技術(shù)架構(gòu)，在此基礎(chǔ)上給出云邊端協(xié)同的5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算技術(shù)架構(gòu)。

發(fā)表于：12/12/2019 9:30:00 AM