阶段知能检测2-1.2

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人工智能在计量校准领域应用的探讨

抚东机械厂113000陆军某单位113000工业和信息化部电子第五研究所510000摘要随着科技的飞速发展，人工智能已在各个领域取得了显著的发展，其中包括计量校准领域。

人工智能技术的发展为计量校准领域带来了前所未有的可能性，其应用将为计量校准领域带来新的机遇和挑战。

本文首先对人工智能的基本概念和技术进行了阐述，然后分析了人工智能在计量校准领域的主要应用场景，最后探讨了人工智能在计量校准领域面临的挑战和未来的发展趋势。

关键词：人工智能，计量校准，发展分析1.人工智能与计量校准1.1 人工智能人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新兴技术科学，是一个以计算机科学为基础，在计算机、控制论、信息论、数学、心理学、哲学等多学科交叉融合的基础上发展而来的一门交叉学科。

[1]人工智能最早源于1936年，由英国数学家A.M.Turing在论文《理想计算机》中提出了图灵机模型，随后提出了机器讷讷感狗思维的图灵实验。

随着科学技术的发展和大数据时代的到来，人工智能的应用迎来了新的发展热潮。

1.2 计量校准计量是实现单位统一、量值准确可靠的活动。

校准是在规定条件下，为确定计量器具示值误差的一组操作。

计量校准确保了测量设备准确、可靠和一致，其准确性对于科学研究、工业生产和日常生活等领域具有重要影响。

2.人工智能在计量校准领域的应用人工智能在计量领域的应用主要是在智能检测、智能视觉、智能控制、智能分析、智能系统等五个方面。

[2]2.1 智能检测人工智能在计量校准领域中的应用还处于初级发展阶段，多为利用人工智能的运算优势进行大量的数据自动采集和实时分析。

湖北省计量测试技术研究院随州分院通过人工智能软件实现了核酸提取仪校准过程中的测量数据自动读取，提高了计量校准工作的自动化水平和检定结果的稳定性，解决了人工校准方法中数据记录和计算量大带来的易错和效率低下等问题，同时降低了计量校准过程中因防护不当带来的感染风险。

基于改进YOLOv7的线虫智能识别研究

山东农业大学学报(自然科学版),2024,55(1):100-107Journal of Shandong Agricultural University ( Natural Science Edition )VOL.55 NO.1 2024 doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2024.01.014基于改进YOLOv7的线虫智能识别研究牛成文1，侯华鑫1，谢雯媛2，王秀丽1*，殷汝枭3，曲建平4，王己光5，周波4，5*1. 山东农业大学信息科学与工程学院，山东泰安 2710182. 山东财经大学金融学院，山东济南 829110863. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨 1500014. 山东农业大学生命科学学院，山东泰安 2710185. 山东未来生物科技有限公司，山东泰安 271000摘要：线虫存活率是杀线试剂活性测试的重要指标，目前线虫计数多以显微镜下的人工识别方式为主，存在耗时长、准确率低、工作量大等问题，利用卷积神经网络实现线虫的智能识别与计数是解决上述问题的重要途径。

本文基于YOLOv7网络架构进行了三方面改进：主干网络添加ECA注意力机制；用EIoU替换原模型损失函数；将原本的激活函数替换为Mish激活函数。

对比试验测试发现，改进后YOLOv7模型的mAP达到了95.3%，与SSD、Faster-RCNN等经典目标检测算法相比分别提高12.3、6.2个百分点，在准确率、召回率和F1因子上分别提高了0.6、2.4和1.5个百分点，且减少了冗余信息的干扰，增强了多尺度目标的特征提取能力；提高了重叠黏连线虫目标的检测能力和回归精度。

此外，本文基于Vue、SpringBoot等技术开发了一款线虫存活状态检测系统，将该系统与本文改进后的模型部署到服务器，为研究人员提供了方便、高效的线虫死/活状态在线智能识别与计数服务。

关键词：目标检测；注意力机制；损失函数；激活函数；线虫中图法分类号：S154.38+6； TP391.41 文献标识码： A文章编号：1000-2324（2024）01-0100-08 Intelligent Identification of Nematodes Based on Improved YOLOv7 Neural NetworkNIU Cheng-wen1, HOU Hua-xin1, XIE Wen-yuan2, WANG Xiu-li1*,YIN Ru-xiao3, QV Jian-ping4, WANG Ji-guang5, ZHOU Bo4,5*1. College of Information Science and Engineering/Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China2. School of Finance/Shandong University of Finance and Economics, Ji'nan 250014, China3. College of Computer Science and Technology/Harbin Engineering University, Ha'erbin 150001, China4. College of Life Sciences/Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China5. Shandong Future Biotechnology Co. Ltd., Tai'an 271000, ChinaAbstract: Nematode survival rate is an important indicator for assessing the effectiveness of nematicidal reagents. Currently, nematode counting relies heavily on manual identification under a microscope, which is time-consuming, inaccurate and labor-intensive, etc. The use of a convolutional neural network to achieve intelligent identification and counting of nematodes is a crucial method to solve the above problems. We proposes an improved YOLOv7 neural network model with three improvements: adding ECA attention mechanism modules to the main network; optimizing the loss function of the original model by EIoU and replacing the original activation function with the Mish activation function. Comparative experimental tests reveal that the mAP of the improved YOLOv7 model reaches 95.3%, which is 12.3 and 6.2 percentage points higher than that of the classical target detection algorithms, such as SSD and Faster-RCNN, and 0.6, 2.4 and 1.5 percentage points higher than that of SSD, Faster-RCNN and other classic target detection algorithms in terms of the accuracy rate, the recall and the F1 factor, respectively. Additionally, the model reduces redundancy, enhances multiscale feature extraction, and improves detection and regression precision for overlapping nematodes. In order to implement the research, the improved model was deployed to the server, and an application system for nematode survival status detection was developed using Vue, SpringBoot and other technologies, these provide the convenient and efficient nematode identification and counting service for researchers.收稿日期：2023-12-12 修回日期：2024-01-05基金项目：一种线虫高通量智能识别系统；供港叶菜土壤连作障碍预警与综合修复技术研究（2021BBF02006）；马铃薯疮痴病发生机理及防控关键技术研究（2023BCFO1015）第1作者简介：牛成文（2003-），男，本科生在读，专业方向：计算机视觉与深度学习. E-mail：***************通讯作者：Author for correspondence. E-mail：****************.cn；******************第 1 期牛成文等：基于改进YOLOv7的线虫智能识别研究Keywords: Object detection; attention mechanism; loss function; activation function; nematode根结线虫会对多种类型的作物产生负面影响，包括蔬菜（如番茄、黄瓜、胡萝卜等）、果树（如柑橘类、苹果等）以及经济作物（如棉花等），线虫防治是一个全球性的问题，目前化学防治方法仍是根结线虫病防治主要手段之一。

基于三维激光扫描的矿山法隧道超欠挖及平整度智能化检测

基于三维激光扫描的矿山法隧道超欠挖及平整度智能化检测齐成龙（中国铁路设计集团有限公司土建工程设计研究院，天津300308）摘要：为了提高矿山法隧道施工过程中的超欠挖及平整度检测水平，将三维激光扫描与其他信息化手段结合，取得了一定的研究成果。

但是，超欠挖检测主要采用断面法实现，未充分发挥三维技术优势；平整度检测主要通过最大凹凸点到拟合平面的距离进行计算，不符合现行规范的靠尺法要求。

针对上述问题，利用切割、去噪、补全、降采样等算法，进行激光扫描点云预处理；通过聚类及BPA算法，将点云转化为空间三角网；借助三角网格投影及棱柱体体积积分，统计三维超欠挖情况；综合运用k-d树和八叉树算法，模拟靠尺法平整度计算流程，完成三维平整度计算。

在实际工程项目中进行应用验证，最终实现矿山法隧道施工阶段的智能化超欠挖和平整度检测。

关键词：隧道；点云；平整度；超欠挖；靠尺法；k-d树；智能化检测中图分类号：U455 文献标识码：A 文章编号：1672-061X（2024）02-0099-07 DOI：10.19550/j.issn.1672-061x.2024.01.29.0010 引言由于矿山法隧道在测量及施工过程中会产生误差，需要进行超挖或欠挖检测，以确定净空是否符合要求。

传统的隧道超欠挖检测主要利用断面仪、全站仪等设备，逐点、逐面测量开挖断面，易导致点位离散、采样间隔过大，常发生欠挖或漏测等情况。

同时，尽管我国多项技术标准对隧道初期支护阶段的混凝土表面平整度检测提出了明确规定，但一直采用人工靠尺手动测量，通过计算凹凸点的“矢高-弦长”比值形成平整度检测指标，导致初期支护阶段隧道混凝土表面的平整度检测基本停留在“范围小”“精度低”“速度慢”的状态。

为此，国内外学者将激光扫描与其他信息化手段相结合，开展了一系列超欠挖及平整度检测技术研究。

在超欠挖检测方面，李瑶等［1］通过三维激光扫描采集隧道开挖断面数据，根据断面超欠挖算法计算超欠挖的体积、面积、平均线性值以及每延米超挖、欠挖体基金项目：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目［N2023G070、N2023G080-A（JB）］作者简介：齐成龙（1986—），男，高级工程师。

高铁接触网异物自动化智能检测方法

高铁接触网异物自动化智能检测方法摘要：铁路接触网是指修建在铁路线路上专用供电线路，用于向列车来进行特殊供电线路。

随着我国铁路线路的快速发展和运营里程的不断增长，铁路接触网的安全问题日益突出。

其中，因高铁接触网异物引起的接触网安全生产事故时有发生。

为减少异物对接触网的不利影响，接触网位置分散，异物位置不固定。

因此，单纯依靠人工检查的方法存在成本相对较高、稳定性较低的缺陷。

现阶段，人工检测方法主要用于检测接触网侵入的异物，但这项工作仍需要人工参与，实用性较差。

为了改进铁路接触网的智能识别技术，提高检测效率，明确提出了接触网异物自动智能检测方法。

关键词：高铁接触网；异物检测；自动化检测1接触网悬挂异物风险分析1.1接触网悬挂异物的产生原因接触网的异物容易在较宽的区域出现，特别是高架桥段，当外部环境发生变化（如大风等极端天气）时，异物往往随时出现。

此外，接触网上靠近轨道表面的轻质物体也可能掉落。

根据气候特点，在每个城市的多风季节，当接触网设备中有许多异物悬挂时，异物大多放置在接触网、承力索、吊绳、支撑点定位设备等线索上。

1.2接触网悬挂的异物类型根据接触网机械设备悬挂异物的面积，可分为一般异物和大型异物。

一般异物主要包括气球、纸风筝、孔明灯、包装袋、和印刷纸等面积或体积较小的轻型物品；大中型异物主要包括大面积遮阳网、大横幅、包装袋等面积或体积较大的物体。

1.3可能造成的后果和引发的次生事件鉴于高铁接触网设备裸露，且没有“隧道施工”的安全防护空间，当有异物悬挂在架空接触网上或异物侵入限界时，会阻碍列车，甚至造成交通安全事故。

此外，当异物危及行车安全时，可能会造成受电弓与接触网接触不良、导致受电弓和接触网短路故障、起弧或断开等安全事故，导致配电站停电，从而影响列车的正常运行。

2线路异物处理及检测分析原则2.1异物检测识别原则根据线路上异物的类型和处理原则以及快速识别异物的需要，可以确定异物检测和识别的原则：一是不识别不影响列车运行的异物；其次，它可以检测和识别可能影响驾驶的异物，而不会影响检测效率。

台式智能散射光浊度仪操作规程

文件制修订记录型号：TSZ－400B1. 使用要求1.1 仪器就在干净、无尘、不潮湿、空气流通的环境中，无剧烈的振动，无强电磁场干扰。

1.2 电源电压：220V±10%；频率：50Hz±10%。

1.3 环境温度：0~40℃。

1.4 量程：0~400NTU。

2. 开启电源开启仪器背后的电源开关，等待仪器进入工作状态。

仪器显示屏显示，起初显示“……”数秒后显示数字，预热10-15分钟后开始测定。

3. 操作步骤3.1 采样。

用一清洁的容器采集有代表性的样品，倒入样瓶至刻度线。

注意：拿样瓶的上端，不可用手拿瓶体，避免指印进入光道，并拧上瓶盖。

3.2 擦净样瓶。

用不落毛软布块擦净样瓶上的水迹和指印。

3.3 将样瓶放入样池。

样瓶的箭头对准样池上的尖角凸出标记，然后盖上盖子。

3.4 仪器显示屏显示。

仪器起初显示“……”数秒钟后显示数字。

此时，由于样液还会波动，显示数字也会有一些不稳。

稍等若干秒钟后，数字便会稳定下来，此时即可读出样品的浊度值。

（也有可能数值一直不稳定，这是样品中气泡过多或悬浮的杂质引起的）3.5 清洗样瓶。

样瓶必须清洗得非常干净，避免擦伤，留下划痕。

用实验室的洗涤剂清洗样瓶内外，接着用蒸馏水反复漂洗，在无尘的干燥箱内干燥。

使用时间长了，可用稀盐酸浸泡二小时，然后用蒸馏水反复漂洗。

拿取样瓶只能拿瓶口，不可拿瓶体，避免指印进入光路。

4. 仪器校准4.1 在下列情况下要校准4.1.1一般情况三个月校准一次4.1.2更换样瓶或灯泡时一定要重新校准4.1.3标定灯亮时一定要重新校准4.2 标准溶液的配制4.2.1 标准液4000NTU配制4.2.1.1 将5.000克硫酸肼溶解于零度水,并用零度水定溶到500ml。

4.2.1.2 将50.00克六次甲基四胺溶解于零度水,并用零度水定溶到500ml。

4.2.1.3 将上述两溶液等体积混合，在25℃±1℃温度下放置48小时即成。

基于深度学习的机械智能制造质量控制

第58卷0引言随着机械智能制造技术的不断发展,制造行业对产品质量的要求也越来越高。

传统的质量控制方法在面对大规模数据和复杂生产过程时面临着挑战,因此需要引入新的技术手段来解决这些问题。

深度学习作为人工智能领域的重要分支,在图像、语音和自然语言处理等领域取得了显著的成果,并且在质量控制领域也具有广阔的应用前景。

本文旨在通过基于深度学习的机械智能制造质量控制研究,提供一种新的解决方案来改善传统的质量控制方法。

1基于深度学习的机械智能制造质量控制的关键技术1.1深度学习算法基础深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法,它通过多层次的神经网络结构来对数据进行学习和表示。

深度学习算法基础包括以下几个关键要素。

首先,神经网络模型是深度学习算法的核心。

它由多个神经元组成的层次结构,每个神经元都以加权和的方式接收输入,然后经过非线性激活函数进收稿日期:2023-07-25;修订日期:2023-08-10基金项目:2023年度江苏高校“青蓝工程”资助;2023年度江苏高校哲学社会科学研究项目研究成果(2023SJ Y B0826);南京机电职业技术学院种子基金项目研究成果(LD 202301)作者简介:袁芬(1983—),女,硕士,讲师,主要研究方向电气自动化基于深度学习的机械智能制造质量控制袁芬(南京机电职业技术学院自动化工程系,江苏南京211306)摘要:基于深度学习的机械智能制造质量控制是当前工业生产中关注的热点领域。

本文系统地探讨了基于深度学习的机械智能制造质量控制的关键技术和主要流程,提出了基于深度学习的机械智能制造质量控制的应用策略,包括基于智能传感器的实时质量监测、基于预测分析的故障检测与预警、基于远程监控的分布式质量控制,以及基于知识图谱的知识推理与决策,以供参考。

关键词:机械智能制造;质量控制;深度学习;数据处理;实时监测中图分类号:TP391文献标识码:AD O I :10.16316/j .i s sn.1672-0121.2023.06.029文章编号:1672-0121(2023)06-0128-04第58卷第6期V ol .58No.6C H I N A M ETA LFO R M I N G EQ U I PM EN T &M A N U FA C TU R I N G TEC H N O LO G Y2023年12月D ec.2023A nal ys i s of ul t ras oni c f l aw det ect i on def ect s i n col d-rol l edT C 4t i t ani um al l oy t ubes and pi pesD A N G Y ongf eng(Shi z ui s han I nst i t ut e of I ndus t r y and Tr ade V ocat i onal and Techni cal Col l ege,Longde 753000,N i ngxi a Chi na )A bs t ract :The di s t r i but i on char act er i s t i cs and t ypi cal wavef or m pat t er n of com m on def ect s of a ki nd of TC4t ubes wer e s t udi ed t hr ough ul t r as oni c f l aw det ect i on and m et al l ogr aphi c anal ys i s t es t s .I t i s f ound t hat t he m ai n t ype of def ect s i n col d r ol l ed pi pes i s cr ack def ect s ,cr acks appear i n bot h t he i nner and out er wal l s ,and t he di s t r i but i on di r ect i on i s m ai nl y i n t he l ongi t udi nal and t r ans ver s e di r ect i ons and t he obl i que 45°di -r ect i on.A m ong t hem ,t r ans ver s e cr acks ar e t he m ai n t ypes of cr acks ,and t he par t s wi t h cr ack def ect s us ual l y have or gani z at i onal abnor m al i t i es .The t est r esul t s s how t hat t he us e of ul t r as oni c wat er i m m er s i on l i ne f ocus-i ng f l aw det ect i on t echnol ogy,by adj us t i ng t he appr opr i at e i nci dence i ncl i nat i on and pr obe dept h l engt h can m eet t he col d r ol l ed TC4t i t ani um al l oy pi pe on-s i t e qual i t y i nspect i on.K ey w ords :Ti t ani um al l oy pi pe;U l t r as oni c f l aw det ect i on;D ef ect di s t r i but i on第6期行转换,输出到下一层。

智能仪器的组成及特点

智能仪器的软件分为监控程序和接口管理程序两部分。监控程序是面向仪器面板键盘和显示器的管理程序；接口管理程序是面向通信接口的管理程序，接收并分析来自通信接口总线的远控命令。
一、智能仪器的典型结构
一、智能仪器的典型结构
一、智能仪器的典型结构
硬件部分主要包括：主机电路、模拟量输入/输出通道、人机接口电路、通信接口电路。
二、智能仪器的主要特点
(2) 微处理器的运用极大地提高了仪器的性能。
例如：利用微处理器的运算和逻辑判断功能，按照一定的算法可以方便地消除由于漂移、增益的变化和干扰等因素所引起的误差，从而提高了仪器的测量精度。例如：传统的数字多用表(DMM)只能测量电阻、交直流电压、电流等，而智能型的数字多用表不仅能进行上述测量，而且还能对测量结果进行诸如零点平移、平均值、极值、统计分析以及更加复杂的数据处理功能，使用户从繁重的数据处理中解放出来。
⑴、基于PC机内部总线的仪器系统
⑵、基于独立仪器总线的仪器系统
⑶、基于统一标准的VXI总线仪器系统
⑵、基于独立仪器总线的仪器系统
为克服基于PC机内部总线的仪器系统的缺点，许多仪器生产厂家各自生产专门的扩展仪器卡箱并定义仪器总线，并普遍将微处理器装入仪器插卡而构成多微机分布式系统结构。不仅提高仪器系统的速度，还简化系统的组建和测试软件的开发。
自动测量系统 2、自动测试系统
GP-IB仪器总线
…
被测器件或过程
典型自动测试系统
一、独立式智能仪器及自动测试系统
2、自动测试系统
智能仪器几乎都配有GP–IB(或RS–232C)通信接口。 GP–IB是国际电工协会(IEC)1978年正式推荐的一种标准仪用接口总线，已被世界各国普遍采纳。凡是配有GP–IB 这种标准接口的仪器和计算机，不分生产国家、厂家，都可以借助于一条无源电缆总线按积木式互连，灵活地组成各种不同用途的自动测试系统，以完成较复杂的测试任务。

智能建筑工程检测

1.3我国智能建筑的发展与现状
发展阶段：20世纪90年代后期，建筑智能化技术发展为集成系统。包括建筑设备管理系统（BMS）、办公自动化系统（OAS）、通信网络系统（CNS）。
当前阶段：21世纪初期至今，建筑智能化技术发展为一体化集成管理系统，即智能建筑管理系统（IBMS）。其中，控制、信息两大部分可通过数据库实现数据的共享、分析及决策；彩色界面可立体化动态显示，并可使用互联网、Web网页和Web浏览器。
3.2 检测单位和人员
系统的检测应由省级以上的建设行政主管部门或质量技术监督部门认可的专业检测机构组织实施。
检测人员应取得相应的岗位证书。现场检测应至少由2名检测人员承担。
3.3 检测方案、检测方法
智能建筑工程系统检测方案应根据相关标准要求并结合系统的具体情况、建筑工程的特点、委托方的要求编制。在检测方案中, 应明确系统的检测项目、检测数量、检测方法、检测仪器以及时间和步骤及人员安排。
1.3我国智能建筑的发展与现状
智能建筑已成为我国建设行业技术较为密集的新型产业。
建筑智能化系统工程的投资约占总投资的５％～８％，有的可达１０％。
智能建筑工程
智能化系集成
通
信
建筑
信
息
பைடு நூலகம்
设备
网
网
监控
络
络
系统
系
系
统
统
安
火灾
住
全
报警
宅
防
及
智
范
联动
能
系
控制
化
统
系统
通信系统(电话交换系统、、会议电视系统及接入网设备）
2.3 原因分析

211287964_排水管道检测机器人研究进展

排水管道检测机器人研究进展吴迪张云超崔苗苗裴海富阎睿（北京城市排水集团有限责任公司，北京 100044）摘要：排水管道检测机器人是一种能够快速准确地检测排水管道在长期服役过程中产生的腐蚀、裂缝破损、淤泥堵塞、坍塌等安全隐患的检测装备。

文章通过调查研究国内外多款排水管道检测机器人产品，对比分析国内外主要排水管道检测机器人的特点，以北京城市排水集团和中国矿业大学（北京）团队合作研发的排水管道检测机器人为例，阐述现阶段国内管道检测机器人的研究进展，重点介绍该型管道检测机器人在检测通道数、管内视频去雾、病害目标识别和三维成果输出等方面的研究成果，为排水管道检测机器人的研发与创新提供参考。

关键词：管道检测机器人；视频去雾；病害目标识别；三维成果输出中图分类号：TP242 文献标识码：B 文章编号：2096-1936（2023）04-0019-04DOI：10.19301/ki.zncs.2023.04.006管道是一种便捷、高效的物料运输通道，在社会经济活动中应用广泛。

管道运输的化学物质以及外部环境影响易导致管道出现腐蚀，甚至裂纹、渗漏等现象[1-3]。

随着科技的发展，管道检测机器人的出现在一定程度上能够解决管道腐蚀、裂纹、渗漏问题。

管道检测机器人携带多种操作工具和传感器，可以深入管道内部，通过外部人员操作或程序控制完成预定操作任务[4]。

管道检测机器人最早出现于法国，1978年法国工程师提出轮腿式管内行走机构模型IPRIV[5]。

20世纪80年代福田敏男等研究人员以美、法等国的研究成果为基础，研发多种不同结构的管道检测机器人。

日本钢管株式会社开发用于管道X射线探伤的管道的轮式管道检测机器人Beagle 200[6]。

德国西门子公司研发利用支腿在管壁内行走的微型管道检测机器人，该系列产品有4、6、8支腿三种类型。

韩国研制MRINSPECT系列管道检测机器人，主要应用于天然气管道的检测[7]。

我国管道检测机器人发展较早，19世纪80年代我国部分高校和科研院所已经展开管道检测机器人的研究，其中比较有代表性的单位包括哈尔滨工业大学、清华大学、天津大学、中原油田等[8]。

智能化系统调试与试运行

第一节、智能化系统调试与试运行1.1 调试阶段的现场管理组织调试阶段现场管理组织和与调试有关的业务由公司技术经理和项目经理负责主持，设备监理负责调试进度和质量的监控，业主负责有关施工单位的协调，为调试工作提供方便。

1.2 调试阶段的划分调试阶段可随工测试（包括线缆测试、设备安装质量检验）阶段、单体设备调试阶段、单项系统调试阶段、系统联动调试阶段、系统集成调试阶段等五个阶段。

1.3 系统调试主要任务整个调试过程中，可分为以下主要阶段：1．设计阶段1）编制项目调试大纲、调试计划；2）参加项目主进度计划编制；3）熟悉设计院、相关工程公司、设备供应商提供的设计文件、控制方案、平面布置图，并作审核，使设计要求得以充分合理地体现；4）审核设备供应商和相关工程公司提供的设备资料、数据接口格式和要求、操作说明、使用手册；5）指派项目调试经理，组织调试服务机构及人员。

2．调试准备阶段1）审核设备、管线是否按设计要求施工；2）线缆导通、绝缘等性能测试；3）向监理、业主递交调试计划，经审核批准后执行。

3．调试阶段1）从系统调试、运行角度检查施工安装工程质量，在调试运行、日常操作、安全保障等方面应保证符合设计要求，对存在问题列出清单，提交施工单位进行整改，直到完全符合要求为止；2）组织专业技术人员进行系统调试；3）填写系统调试记录和日记，做好调试总结和资料归档。

1.4 调试计划/调试大纲1．编制说明1）项目调试计划有项目经理负责编制；2）项目调试计划是项目实施计划的深化和补充，应在项目初始阶段即着手编制；3）项目调试计划中的进度应符合项目总体进度计划要求，并应对施工安装进度、装修进度提出要求，使之与调试进度相互协调一致；4）在进入现场调试前，应组织业主和施工单位根据项目进展情况对调试计划进行一次讨论和调整；5）项目调试计划是编制项目试运行方案的依据之一。

在编制调试计划时，要充分考虑系统的特点，合理安排调试程序，对相关工程、辅助设施提出要求，使项目调试阶段能平滑过渡到项目试运行阶段。

复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用

复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用1. 引言1.1 概述在当今社会，智能检测与跟踪技术在各个领域中扮演着重要的角色。

然而，在复杂环境下进行多目标跨域智能检测与跟踪任务仍然是一个具有挑战性的问题。

复杂环境包括但不限于光照变化、噪声干扰、目标形态变化等因素的影响，这些都给传统的算法带来了困难。

因此，本文旨在研究和应用关键技术，以解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题。

1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、多目标跨域智能检测与跟踪技术研究、复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究、跨域智能检测与跟踪关键技术应用案例分析以及结论与展望。

其中，第二部分将综述当前多目标检测与跟踪技术的研究进展；第三部分将对复杂环境特点进行分析，并研究噪声抑制算法和鲁棒性增强算法；之后，第四部分将通过具体案例来展示跨域智能检测与跟踪关键技术的应用；最后，第五部分将总结本文的主要发现和贡献并对未来的研究方向进行展望。

1.3 目的本文旨在系统研究复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术，并通过应用案例进行实际验证。

具体而言，我们将综述当前多目标检测与跟踪技术的进展，并重点研究在复杂环境下的问题。

我们将探索噪声抑制算法和鲁棒性增强算法，并考察它们在跨域智能检测与跟踪任务中的表现。

最后，我们将通过实际应用案例来验证这些关键技术在道路交通监控系统、工业生产监控系统和智能安防系统中的有效性。

这样一篇长文旨在为解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题提供全面而深入的研究与应用。

我们将致力于提高智能检测与跟踪系统的性能和鲁棒性，并为相关领域的实际应用提供有力支持。

2. 多目标跨域智能检测与跟踪技术研究2.1 多目标检测技术综述多目标检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是通过计算机算法自动识别并定位图像或视频中的多个目标。

在传统的多目标检测方法中，常用的技术包括基于特征提取和分类器判断的方法，如Haar-like特征、HOG 特征和Cascade分类器等。

智能网联汽车封闭道路测试评价方法及要求

智能网联汽车封闭道路测试评价方法及要求1 范围本标准规定了智能网联汽车封闭道路测试的术语和定义、缩略语、通用要求、测试项目、测试方法和评价方法。

本标准适用于具有自动驾驶功能的M1、M2、N1、N2智能网联汽车封闭道路的测试与评价,其他车型可参考执行。

2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。

凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

ISO 15623:2013(E）智能运输系统—前车碰撞预警系统—性能要求和测试规程ISO 17361:2017(E）智能运输系统—车道偏离预警系统—性能要求和测试规程Euro-NCAP-AEB-C2C-Test-Protocol-V302-2019 欧盟新车评估规程自动紧急制动系统-车对车测试规程GB 7258-2017 机动车运行安全技术条件GB 5768.3-2009 道路交通标志和标线第3部分:道路交通标线GB 15089-2001 机动车辆及挂车分类GB/T 20608-2006 智能运输系统自适应巡航控制系统性能要求与检测方法GB/T 33577-2017 智能运输系统车辆前向碰撞预警系统性能要求和测试规程GB/T 3730.2-1996 道路车辆质量词汇和代码T/CSAE 53-2017 合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用层数据交互标准T/CSAE 125-2020 智能网联汽车测试场设计技术要求3 术语和定义ISO 15623:2013(E）、ISO 17361:2017(E）、Euro-NCAP-AEB-C2C-Test-Protocol-V302-2019、GB/T 33577-2017、GB/T 20608-2006、T/CSAE 53-2017、T/CSAE 125-2020界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1静态参考点 static reference point测试车辆在无干扰情况下变道行驶时，车辆行驶轨迹与车道线交点为静态参考点（见图1）。

智能化系统施工工艺与质量标准

智能化系统施工工艺与质量标准一、总则1范围本标准规定了建筑智能化系统集成的施工工艺要求、方法和质量控制标准。

本标准适用于民用建筑智能化系统集成的施工。

2、规范性引用文件下列文件中的条款通过本工艺的引用而成为本工艺的条款，内容随最新版本更新适用于本工艺。

GB50300-2013《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50303-2015《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50314-2015《智能建筑设计标准》GB50339-2013《智能建筑工程质量验收规范》二、施工准备1、技术准备：1.1智能化集成系统是应基于通信技术、协议管理技术、网络交换技术、软件开发技术之上的，面向建筑智能化系统的，集各子系统的主要的功能、数据在统一软硬件平台上的，实现跨系统的数据共享、传递、转换、联动控制的管理系统。

1.2接到施工任务后，首先应对图纸进行会审，同时熟悉结构图、建筑图、装修图及其它专业的有关图纸，找到影响施工的设计问题组织设计交底，解决设计施工方面存在的问题.1.3根据图纸要求准备相应的施工图集和质量记录表格。

1.4编制施工技术方案或措施并报审批准。

1.5编制技术交底并向作业班组进行书面交底。

2、物资准备2. 1材料进场验收：对进场的施工材料实行建设单位、监理工程师、施工单位三方共同确认的方式进行进场材料验收。

2.2智能化集成系统由软、硬件两部分构成，其主要组成包括服务器、工作站、集成管理软件、接口软件、网关、接口硬件、网络交换机及集成系统所需要的网络物理链路等。

根据集成平台的不同，其组成是不同的。

2.3施工前对运到施工现场的器材，应进行清点及外观检査，检查各种器材的规格、型号及质量是否符合设计要求。

2.4在存储运输过程中，有无损坏变质等情况，如发现包装有损坏或外观有问题，应作详细检验。

2.5凡具有出厂证明的设计器材，应核对证明书上所列内容是否符合现行质量标准及设计文件的要求。

凡质量不合格的各种设备和材料一律不得在工程中使用。

智力测量的方法及标准

智力测量的方法及标准智力是人类认知能力的重要组成部分，对于个体的发展和社会的进步都具有重要意义。

智力测量是对个体智力水平进行客观评估的方法，通过测量智力可以了解个人的认知能力、学习能力和问题解决能力等。

本文将详细介绍智力测量的方法及标准，帮助读者对智力测量有更全面的了解。

一、智力测量的方法1. 传统智力测量方法传统智力测量方法主要依靠标准化测验来评估个体智力水平。

其中最具代表性的是斯坦福-比奈智力量表（Stanford-Binet Intelligence Scale）和韦氏智力量表（Wechsler Intelligence Scale）。

这些测验会通过一系列任务和问题来测量被试者的智力水平，如言语理解、抽象推理、数字运算、空间构图等。

2. 非传统智力测量方法随着心理学的发展，出现了一些非传统的智力测量方法。

其中之一是情商测量，在评估个体智力的同时，还考察个体在情绪管理、社交互动和人际关系等方面的能力。

除此之外，还有注意力测量、创造力测量等可以综合评估一个人智能多个方面的方法。

二、智力测量的标准智力测量的结果应该具有较高的精确性，即在重复测量中能够得到相似的结果。

为保证测试结果的精确性，需要采取严格的测验操作规范，确保被试者在相同的条件下进行测试，而且测试环境要具备良好的控制。

同时，还需要考虑测验的信度，以确保测验结果的可靠性。

智力测量应该具有标准化的特点，即在选择被试者、进行测验和评分时要按照统一的标准进行。

在传统智力测量中，已经形成了严格的测试流程和评分标准，以确保评估结果的公正性和可比性。

标准化还包括标准化得分，通过与同龄人对比，可以了解被试者的相对强弱势，为进一步发展提供指导。

智力测量需要保持高效性，以便能够广泛应用到各个领域。

测验的流程和完成时间应该合理，避免给被试者带来过大的负担。

此外，评分的便捷性也是提高效率的关键，可以借助计算机程序或自动化设备来加快评分过程。

智力测量是评估个体智力水平的重要手段，通过选取适当的测量方法和标准可以获取准确、客观的结果。

基于智能手机的多通道电化学检测装置

基于智能手机的多通道电化学检测装置韦漪，陈星，许少腾，高跃明*（福州大学，物理与信息工程学院，福建，福州，350108；福州大学，福建省医疗器械和医药技术重点实验室，福建，福州，350108）摘要：目的：设计了一款基于智能手机的多通道电化学检测装置，能够极大地简化操作步骤、提高检测效率，满足多种场景下的即时检测需求。

方法：开发出多通道电路，各通道均可独立运行、实现多种电化学测试方法；设计出两级放大电路，电流检测灵敏度提高至10-8A；同时在智能手机APP上实现了各通道检测量程自调节功能。

结果：实验表明，多通道电化学检测装置能够准确地进行电化学方法的检测，装置的变异系数小于1.9765%（n=3），证明该装置具有较好的可重复性和稳定性；通道之间的检测差异小于0.745%（n=3），证明该装置的通道间一致性高。

装置和电化学工作站的检测差异小于1.671%（n=3），证明该装置的可靠性好。

结论：该装置在进行电化学检测时具有较高的灵敏度和准确性，具有极大的应用价值。

关键词：电化学检测，多通道，量程自调节，智能手机中图分类号：R318.0 文献标识码：A DOI:DOI:10.11967/20232102111120 引言现场快速检测(point-of-care testing, POCT)是指在采样现场进行的、利用便携式分析仪器及配套试剂快速得到检测结果的一种检测方式。

POCT可以广泛应用于临床检验[1,2]、健康管理[3, 4]、疫情控制[5, 6]、食品安全监控[7]、毒品检测和酒精检测[8, 9]等公共卫生领域。

其中，由于电化学检测技术具有可选检测方法多、检测范围宽和灵敏度高[10]的优点，且电化学传感器能够以低成本适应手持式及可穿戴式的小型设备[11]，它成为了POCT的重要检测方法。

便携式电化学POCT装置的研发是现阶段电化学的研究热门。

Alar Ainla等人报道了一种“通用无线电化学检测器”（UWED），这是第一个可以与智能手机和平板电脑连接的开源无线通用恒电位仪[12]。

智能巡检机器人在隧道养护管理中的应用

智能巡检机器人在隧道养护管理中的应用作者：***来源：《西部交通科技》2023年第10期作者简介：黄蔚（1973—），工程师，主要从事高速公路运营管理等工作。

针对公路隧道养护难度逐年增大，传统隧道养护方法不能很好地适应当前大规模隧道养护需要的问题，文章以克服传统隧道养护工作的缺陷为出发点，提出采用智能巡检机器人取代人工检测隧道健康状态，探讨智能巡检机器人的科学技术原理及在隧道养护管理的应用，为隧道科学养护提供数据支撑，提升隧道运营公司的科学养护管理水平。

公路隧道；科学养护管理；智能巡检机器人U456.3A5217630 引言近年来，随着《广西高速公路网规划（2018—2030年）》的正式颁布，广西高速公路建设行业迅猛发展，到规划期末，广西将建成“1环12横13纵25联”的高速公路布局。

目前，越来越多的高速公路向山区扩展，山区特长隧道的数量与日俱增。

在隧道通车运营期间，由于衬砌质量缺陷、外部环境恶化、养护管理不规范等多种原因，隧道会出现渗漏水、衬砌脱落、掉块、开裂等病害，严重影响隧道使用寿命与交通安全［1-3］。

除隧道病害外，其他突发状况也会影响隧道交通安全，如路面抛洒物、路面积水、隧道火灾等。

因此，逐渐增多的隧道，尤其是特长隧道，大幅度增大了隧道的养护管理难度。

为解决当前隧道养护管理难度大的问题，新技术、新设备逐渐被应用到隧道养护管理领域中。

本文依托賀州至巴马高速公路（都安至巴马段）的发瑞隧道（隧道长度为5 334 m），结合《公路隧道养护技术规范》（JTG H12-2015）［4］（以下简称《规范》）的隧道养护技术要求，探讨了智能巡检机器人的科学原理及在特长隧道的应用。

研究表明，该智能机器人实现了特长隧道检测的智能化、自动化。

1 公路隧道的养护管理现状1.1 隧道的养护管理要求《规范》规定了隧道土建结构的养护工作分为日常巡查、经常检查、定期检查、专项检查。

日常巡查通过人工与信息化结合的手段，与道路巡查同时进行；经常检查要求专业隧道养护人员采用人工与信息化结合的手段，辅以简单的检查工具，对隧道进行详细检查，及时发现隧道病害或其他异常情况，是隧道养护的关键性工作；定期检查通常由运营公司委托具有检测资质的专业团队利用先进的技术设备进行，检查结果的专业性、权威性好；专项检查由具有检测资质的专业团队根据《规范》要求开展，检测出特定隧道病害的详细信息，为是否实施处治措施及如何实施处治措施提供科学合理的依据。

基于物联网技术的山西古建筑健康智能监测系统

物联网技术 2023年 / 第9期200 引言中国古建筑是中国历史文化重要的见证者，是光彩夺目、风格鲜明的文化瑰宝，是研究包括传统文化史、社会发展史、科学技术史和建筑史等各门历史科学的实物例证[1-3]。

其中作为文物大省的山西，所拥有的古建筑数量占据了全国古建筑类文物的七成以上[4]。

但由于千百年来岁月的侵蚀，加之当前自然环境的不断恶化，大量古建筑的现状不容乐观，亟需有效保护。

近年来，物联网技术不断发展并在各行各业中得到广泛应用，侯绚昕[5]提出了基于物联网技术的建筑物监测预警系统，实现了对城镇老旧建筑的安全预警。

李滨[6]研究了物联网技术在高层建筑消防监督管理中的应用。

但针对古建筑的安全状态监测还处于初级阶段，充分利用物联网新技术对古建筑进行健康监测和预警保护具有重要研究价值。

本文以山西古建筑为研究对象，运用物联网技术，探讨一种能够远程监控、智能化、持续稳定监测古建筑健康状态的解决方案。

1 山西古建筑健康概况及监测要素山西古建筑以木材结构为主[7]，木材易腐易燃，且容易受自然因素影响发生变形、裂缝坍塌等。

基于以上影响因素，确定山西古建筑健康监测包含两方面安全要素。

（1）环境安全环境安全监测要素包含环境的温湿度、烟雾浓度、震动。

高温环境和较大的温差变化会加速木结构老化，高湿环境会引起木结构的腐朽加剧，破坏木结构古建筑的稳定性。

烟雾浓度监测能够预警古建筑火灾隐患。

（2）建筑物自身安全建筑物自身安全监测要素包含木结构建筑含水率、倾角、裂缝等。

含水率反映建筑物的潮湿程度，含水率过大会引起木结构收缩和膨胀以及霉菌的增加，进而使得建筑物发生变质和强度损失。

古建筑的倾角、裂缝反映建筑物发生下沉、倾斜、坍塌的概率。

2 基于物联网技术的山西古建筑健康监测系统2.1 系统总体设计山西古建筑健康监测系统通过各类传感器实现对建筑物自身和周围环境的监测，以STM32微处理器为核心，对传感器数据进行处理，通过WiFi 模块将实时监测数据上传至OneNET 云平台，终端系统可以实时查看监测数据并对异常情况进行预警。

2022年-2023年质量员之设备安装质量专业管理实务题库及精品答案

2022年-2023年质量员之设备安装质量专业管理实务题库及精品答案单选题（共40题）1、智能建筑分部工程验收，应由（）组织工程验收小组，负责对分部工程进行验收。

A.建设单位B.监理单位C.施工单位D.检测单位【答案】 A2、子钟与母钟的时间显示偏差不大于（）s。

A.0.5B.1C.2D.5【答案】 B3、公共广播系统检测语言清晰度主观评价时，评价人员应独立评价打分，评价结果应取所有评价人员打分的算术平均值，评价结果不低于（）分的应判定为合格。

A.2B.3C.4D.54、根据《电梯工程施工质量验收规范》GB50310-2002规定，电梯轿厢当距轿底面在1.1m以下使用玻璃轿壁时，必须在距轿底面（）m的高度安装扶手，且扶手必须独立地固定，不得与玻璃有关。

A.0.7~0.9B.0.9~1.1C.1.0~1.2D.1.1~1.3【答案】 B5、检测智能化集成系统报警监视及处理功能时，每个被集成系统的抽检数量不应少于该系统报警信息点数的（）。

抽检结果全部符合设计要求的，应为检测合格。

A.5％B.10％C.20％D.100％【答案】 B6、通风与空调工程施工质量的保修期限，自竣工验收合格日起计算为（）供暖期、供冷期。

A.一个B.二个C.三个D.四个7、每一个质量控制具体方法本身也有一个持续改进的问题，就要用（）循环原理，在实践中使质量控制得到不断提高。

A.看、摸、敲、照四个字B.目测法、实测法和试验法三种C.靠、吊、量、套四个字D.计划、实施、检查和改进【答案】 D8、复合材料风管的覆面材料必须为不燃材料，内部的绝热材料应为（），且对人体无害的材料。

A.不燃B.不燃或难燃B1级C.难燃B1级D.不燃或难燃B级【答案】 B9、施工组织设计应由（）主持编制，可根据需要分阶段编制和审批。

A.项目负责人B.施工员C.质量员D.技术负责人【答案】 A10、刚性导管经柔性导管与电气设备、器具连接，柔性导管的长度在动力工程中不宜大于0.8m，在照明工程中不宜大于（）m。

智能巡检系统方案

目
录项目背景 TD-SCDMA RAN智能巡检系统Cruiser概述系统功能运用介绍
主要功能介绍应用实例效益测算
综述与展望
27
智能巡检系统Cruiser系统—效益测算（1.1）经济效益
使用传统人工送检方法耗时 (网元所有检查项) 人力使用TD RAN智能巡检工具
4小时/基站，10小时/RNC 70秒/基站，5分钟/RNC 一个人只能同时巡检一个一个人可同时巡检TD RAN 基站或RNC 全网设备每台车平均百公里油耗10 升，平均行程约20公里，无成本 93#汽油时价计，约15元/ 基站
Cruiser巡检系统完全依托现有网络设备，对组网的要求相对简单，节点少、零成本投入。同时降低了系统本身运营故障的风险。
13
目
录项目背景 TD-SCDMA RAN智能巡检系统Cruiser概述
智能巡检系统原理与巡检项介绍智能巡检系统网络拓扑介绍智能巡检系统优势分析
系统功能运用介绍综述与展望
IPOA 通道
板
卡
PRU GPS
NODEB
自动巡检
OMC
RNC
监控
网管系统
各个功能点
即时检测
板卡DSP 风路扇由
小区资源
7
智能巡检系统—主要巡检项（RNC）
Cruiser应用于RNC
内存占用率检查处理器占用率检查定时器占用率检查 E1链路占用率检查小区资源检查 RNC与CMC通信的通断状态查询单板口状态、时钟状态对于小区状态，只报异常状态 IMA状态查询，按板卡级或RNC级查询接口带宽占用率（按Tub、Iu-Cs、Tu-PS分类）
TD-SCDMA RAN CRUISER智能巡检系统