五星级酒店全系统弱电智能化设计方案(最详尽)

五星级酒店弱电智能化系统设计方案

五星级酒店智能化系统设计方案PPT

变电站安全生产的智能化管理系统源码(人脸识别考勤_移动目标跟踪_越线检测_安全措施检测_姿态识别等功能)+项目说明.7z 通过人脸识别功能进行人员的考勤； 通过人员、车辆的检测和识别来实现变电站的智能化管理； 通过安全行为识别和安全区域报警功能来实现对变电站内人员和设备安全的监督； 项目利用DeepSort算法实现作业现场移动目标跟踪定位。 【依赖】 NumPy sklearn OpenCV 【跟踪py文件说明】 detection.py：检测基类。 kalman_filter.py：卡尔曼滤波器实现和图像空间滤波的具体参数化。 linear_assignment.py：此模块包含最低成本匹配和匹配级联的代码。 iou_matching.py：此模块包含IOU匹配指标。 nn_matching.py：最近邻匹配度量的模块。 track.py：轨道类包含单目标轨道数据，例如卡尔曼状态，命中数，未命中，命中条纹，相关特征向量等。 tracker.py：这是多目标跟踪器类。 更多细节，请看资源内的项目说明

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1、引言随着经济的发展，汽车数量增多，城市道路压力越大。人车密集的路上经常出现人车争道的现象，因此造成的交通事故经常发生。很多城市采用了斑马线交通灯以平衡行人和车辆的关系，但忽视了不同时段的实时交通状况，无法满足多变的交通需求，本文设计的智能化斑马线交通灯可根据行人数量与车流量及时调整交通灯控制结果，较好的应对相应问题。2、系统总体方案设计交通灯行人指示方向可显示红绿两色及时间，车辆指示方向显示红绿黄三色及时间，其中行人指示方向的红灯时间等于车辆指示方向绿灯和黄灯时间之和，行人指示方向的绿灯时间等于车辆指示方向红灯时间。双向通过近似采集车流量及等待过马路行人数量，实时调节双向通行时间，车辆高峰

智能化畜牧养殖控制系统.doc

温室环境智能化检测与控制系统设计.docx

深度学习基于LSTMs+Wavelet实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析.zip本项目将深度学习与数字信号处理算法相结合，通过LSTMs（RNN）与连续小波变换CWT的松耦合提出CwtNet(连续小波长度时记忆网络)，实现了对结构健康体系的无损检测分析。基于深度学习与信号处理理论，对小波分析Wavelet与长短期记忆网络LSTMs进行松散型结合，并提出“连续小波变换长短期记忆网络CwtNet”：①实现对复杂非平稳信号(锚索无损检测数据)有效的处理与识别分析，为该类信号的处理分析提供了一种新的解决方案；②实现了对信号的智能检测分析，避免了人为经验的结果分析识别，简化了传统的处理 系统通过CwtNet算法实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析，避免了人为经验的特征结果识别，简化了分析流程和参数调整过程。②系统通过Python编程实现，基于Google的TensorFlow人工智能及深度学习开源软件库实现LSTMs的定义与开发；基于Qt(PyQt)图形用户界面GUI框架实现图形界面程序；对于多种图形绘制任务，系统基于Matplotlib、PyQt设计实现2D、3D绘图控件并完成图形绘制。

智慧园区、BIM技术支撑