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2024 - 08 - 07
雷達(dá)料位計(jì)在電廠中的應(yīng)用∵火力發(fā)電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計(jì)水汽的凝結(jié)現(xiàn)象。一直是物/液位測(cè)量的重大難題,本文主要詳細(xì)闡述了RBRDZB-71-6-C雷達(dá)料位計(jì)針對(duì)這一復(fù)雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個(gè)產(chǎn)煤大國,以煤炭為原料的行業(yè)比較多。如煤化工,煤制油,煤發(fā)電,其中煤發(fā)電的主要燃料就是煤,在電廠發(fā)電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動(dòng)汽輪機(jī)發(fā)電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰?!喟l(fā)電廠中的煤水灰監(jiān)測(cè)測(cè)量顯得尤為重要。標(biāo)志著發(fā)電的穩(wěn)定性,保證火力電廠的穩(wěn)定運(yùn)行。為了提高電廠的發(fā)電效率,以及穩(wěn)定的自動(dòng)化運(yùn)行水平,在生產(chǎn)過程中,煤/灰在輸送過程中產(chǎn)生的高粉塵,水經(jīng)過加熱流轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的凝結(jié)現(xiàn)象。給測(cè)量帶來了更高的要求。雷達(dá)料液位計(jì)RBRDZB-71-6-C可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的介質(zhì),軟件自帶增益功能,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)介質(zhì)的介電常數(shù)系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)節(jié)??梢源┩父叻蹓m,以及在水蒸氣凝結(jié)雷達(dá)天線的情況下,依然穩(wěn)定運(yùn)行。二.在選擇電廠物液位傳感器時(shí),需要考慮以下幾個(gè)因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導(dǎo)波雷達(dá)。非接觸型超聲波、激光,雷達(dá)。都需要一些場(chǎng)景限制。如選擇不當(dāng),要么維護(hù)量大。要么達(dá)不到測(cè)量效果。例如電廠中的料位測(cè)量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規(guī)則性,在進(jìn)料卸料過程中料面形狀為凹凸?fàn)畈в写罅糠蹓m。重錘物位計(jì)測(cè)量。(屬于間歇式測(cè)量)不間斷的利用重錘上下接觸測(cè)量,精度低,經(jīng)常出現(xiàn)埋錘斷纜現(xiàn)象,...
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2021 - 12 - 17
市場(chǎng)監(jiān)管系統(tǒng)城鎮(zhèn)燃?xì)獍踩挪檎蝿?dòng)員部署視頻會(huì)議召開,部署開展市場(chǎng)監(jiān)管系統(tǒng)城鎮(zhèn)燃?xì)獍踩挪檎喂ぷ鳌! ?huì)議深入學(xué)習(xí)貫徹習(xí)近平總書記關(guān)于防范燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)的重要指示批示精神,落實(shí)全國城鎮(zhèn)燃?xì)獍踩挪檎蝿?dòng)員部署電視電話會(huì)議要求,部署開展市場(chǎng)監(jiān)管系統(tǒng)城鎮(zhèn)燃?xì)獍踩挪檎喂ぷ?。總局黨組成員、副局長(zhǎng)田世宏出席會(huì)議并講話。  會(huì)議強(qiáng)調(diào),燃?xì)獍踩婕叭嗣袢罕娗猩砝?,關(guān)系國家穩(wěn)定發(fā)展大局,全系統(tǒng)要堅(jiān)持人民至上、生命至上,切實(shí)增強(qiáng)政治敏銳性,強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),立足職責(zé),舉一反三,標(biāo)本兼治,切實(shí)開展城鎮(zhèn)燃?xì)獍踩挪檎喂ぷ?。  ?huì)議要求,各地市場(chǎng)監(jiān)管部門要主動(dòng)擔(dān)當(dāng)作為,制定本地區(qū)本部門燃?xì)獍踩珜m?xiàng)排查整治工作方案,采取有針對(duì)性、務(wù)實(shí)管用的工作措施,著力開展燃?xì)鈮毫艿?、液化石油氣瓶、壓力容器等燃?xì)庀嚓P(guān)特種設(shè)備安全排查整治。要建立長(zhǎng)效機(jī)制,不斷提升壓力管道安全保障水平,加大燃?xì)饩叩犬a(chǎn)品安全風(fēng)險(xiǎn)和重大隱患排查整治力度,嚴(yán)厲打擊違法行為,高質(zhì)量完成市場(chǎng)監(jiān)管系統(tǒng)城鎮(zhèn)燃?xì)獍踩挪檎喂ぷ?。  總局有關(guān)司局、直屬單位負(fù)責(zé)同志,各省、自治區(qū)、直轄市和計(jì)劃單列市、副省級(jí)城市、新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)市場(chǎng)監(jiān)管局(廳、委)有關(guān)負(fù)責(zé)同志及部分市、縣有關(guān)同志共計(jì)2700余人參加會(huì)議。
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2021 - 12 - 29
精確的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息對(duì)于評(píng)估和預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量及價(jià)格十分重要,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和作物管理也需要高精度農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息。遙感技術(shù)已發(fā)展成為農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息提取的主要手段,高分遙感衛(wèi)星進(jìn)入商業(yè)化運(yùn)作為農(nóng)作物分布精細(xì)制圖提供了機(jī)遇。然而,高分遙感影像上農(nóng)作物光譜變異性大,傳統(tǒng)遙感分類方法較難獲取高精度的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息,迫切需要發(fā)展智能化的技術(shù)方法?! ≈袊茖W(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所地理信息系統(tǒng)學(xué)科組研究人員,針對(duì)高分影像復(fù)雜農(nóng)業(yè)區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)信息提取難題,提出了新穎的迭代深度學(xué)習(xí)方法(Iterative Deep Learning(IDL)),在國際上發(fā)現(xiàn)并利用不同作物層次之間相關(guān)關(guān)系提高農(nóng)作物遙感分類精度。IDL將作物按層級(jí)劃分為高層次作物(HLC,例如糧食作物、蔬菜作物等)和低層次作物(LLC,例如玉米、大豆等),并將HLC和LLC的分類結(jié)果納入統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)遙感分類框架。LLC作為HLC分類的條件概率,而HLC聯(lián)合遙感影像作為L(zhǎng)LC分類的條件概率,如此迭代策略構(gòu)成馬爾科夫鏈,使得LLC和HLC分類在迭代過程中協(xié)同進(jìn)化、彼此修正,實(shí)現(xiàn)了LLC和HLC分類精度的共同提高?! ⊙芯咳藛T使用UAVSAR(S1)和Rapideye(S2)兩種高分遙感影像對(duì)研發(fā)的IDL有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。研究表明,迭代深度學(xué)習(xí)IDL方法可同時(shí)提高LLC和HLC分類精度,且算法效率高,僅用四次迭代LLC和HL...
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傳感器助力環(huán)境檢測(cè) 自動(dòng)駕駛時(shí)代即將到來

發(fā)布日期: 2021-11-22
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  第四次工業(yè)革命與智慧出行論壇在上海第四屆中國國際進(jìn)口博覽會(huì)舉行。而“智慧引領(lǐng)未來已來”的論壇主題,也暗示著自動(dòng)駕駛的時(shí)代即將到來。


  從無自動(dòng)化到完全自動(dòng)化


  自動(dòng)駕駛技術(shù)根據(jù)系統(tǒng)的智能程度可以分為多個(gè)等級(jí)。目前,業(yè)界主要采用美國國家公路交通安全管理局和美國高速公路安全管理局對(duì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的定義,主要分為L(zhǎng)0、L1、L2、L3、L4和L5,即從無自動(dòng)化到完全自動(dòng)化?,F(xiàn)階段各廠商和研究組織主要專注于L2-L4的研究,當(dāng)然也會(huì)聽說L2.5、L2+的概念,它們是介于L2和L3之間的分級(jí)。


  高級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要包括建圖和定位、感知、規(guī)劃和控制這四大模塊,另外無人駕駛系統(tǒng)還會(huì)安裝各種傳感器。一輛具備高級(jí)別自動(dòng)駕駛功能的車輛會(huì)安裝各種傳感器,包括相機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、慣性導(dǎo)航等。

傳感器助力環(huán)境檢測(cè) 自動(dòng)駕駛時(shí)代即將到來

  相機(jī)可以提供場(chǎng)景中豐富的紋理信息,激光雷達(dá)可以提供更加精確距離信息,毫米波雷達(dá)可以對(duì)雨霧等極端天氣進(jìn)行更穩(wěn)定的觀測(cè),慣性導(dǎo)航設(shè)備可以提供更高頻率的車輛位姿信息。不同傳感器之間特性互補(bǔ)、互為冗余,就像人類使用不同感官去感受周圍世界一樣。


  在現(xiàn)階段高級(jí)別自動(dòng)駕駛智能系統(tǒng)中,高精地圖是一個(gè)重要的技術(shù)依賴,各廠商所走的技術(shù)路線主要包括幾類:


  在自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)范圍內(nèi)進(jìn)行自主采集、構(gòu)建、更新地圖。這條路線運(yùn)營(yíng)成本相對(duì)較高,比較適合有限區(qū)域或者特定場(chǎng)景內(nèi)的自動(dòng)駕駛,比如固定園區(qū)、機(jī)場(chǎng)等。


  利用諸多終端車輛進(jìn)行眾包建圖。這些終端車輛為云端服務(wù)器構(gòu)建、更新高精地圖的數(shù)據(jù),同時(shí)也共享更高質(zhì)量的高精地圖服務(wù),形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。這條路線比較適用于當(dāng)前比較火熱的Robotaxi或者乘用車領(lǐng)域。


  一種比較激進(jìn)的路線,即自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不會(huì)過度依賴高精地圖,車輛具有很高的局部區(qū)域感知能力,結(jié)合道路級(jí)的普通地圖就可以支撐自動(dòng)駕駛功能,特斯拉是這條路線的代表之一。

傳感器助力環(huán)境檢測(cè) 自動(dòng)駕駛時(shí)代即將到來

  感知模塊主要通過傳感器信息解決“周圍環(huán)境是什么樣”的問題。當(dāng)前火熱的深度學(xué)習(xí)技術(shù)推動(dòng)了感知技術(shù)的發(fā)展,感知技術(shù)又可以細(xì)分為檢測(cè)、跟蹤、預(yù)測(cè)。


  檢測(cè)主要是將不同傳感器的觀測(cè)信息輸給深度學(xué)習(xí)模型,可以檢測(cè)出車輛、行人、交通標(biāo)識(shí)等目標(biāo)物;跟蹤的作用是給每個(gè)目標(biāo)物一個(gè)track ID,以實(shí)現(xiàn)對(duì)這個(gè)目標(biāo)的持續(xù)觀測(cè),進(jìn)而計(jì)算出這個(gè)目標(biāo)的速度以及預(yù)測(cè)未來軌跡。預(yù)測(cè)基于時(shí)序上的檢測(cè)和跟蹤結(jié)果,結(jié)合道路信息預(yù)估目標(biāo)物未來可能的運(yùn)動(dòng)軌跡,可以為路徑規(guī)劃提供更多的信息,也使系統(tǒng)更加智能。


  模擬給予數(shù)據(jù)支撐


  除了傳感器、定位、感知、規(guī)劃和控制幾大核心技術(shù)之外,還有仿真技術(shù),它是自動(dòng)駕駛技術(shù)中容易忽略的一部分。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“長(zhǎng)尾”問題是急需解決的問題,比如基于深度學(xué)習(xí)模型的各種感知技術(shù)。現(xiàn)階段,深度學(xué)習(xí)模型對(duì)于“見過”的或者類似的場(chǎng)景能夠準(zhǔn)確感知,但對(duì)于未見過的場(chǎng)景大概率會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的感知,這對(duì)于自動(dòng)駕駛尤其是高級(jí)別自動(dòng)駕駛來說是很致命的。


  仿真技術(shù)中一個(gè)很重要的應(yīng)用就是可以虛擬化很多逼真的場(chǎng)景,為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù),而且可以針對(duì)一些不常見的極端場(chǎng)景進(jìn)行足夠的數(shù)據(jù)生產(chǎn),從訓(xùn)練樣本的數(shù)量和多樣性給予深度學(xué)習(xí)模型足夠的支撐。


  此外,仿真技術(shù)還有很多其他應(yīng)用,比如可以模擬一些危險(xiǎn)的駕駛場(chǎng)景,包括碰撞、各種交通事故等,一定程度上使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測(cè)試不再強(qiáng)依賴于真實(shí)場(chǎng)景的測(cè)試驗(yàn)證,很大幅度降低測(cè)試驗(yàn)證成本、提升效率。


  目前,高級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然仍不夠成熟,存在爭(zhēng)議,但相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,經(jīng)過一代代人的努力,自動(dòng)駕駛技術(shù)定會(huì)走進(jìn)千家萬戶,改善人們生活。

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