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GPS时钟服务器(北斗授时)在桥梁检测系统方案

GPS时钟服务器(北斗授时)在桥梁检测系统方案 GPS时钟服务器(北斗授时)在桥梁检测系统方案 一、系统概述   整个采集系统分散在桥梁的各个部位。...2.GPS PPS时钟同步技术的系统组成   该系统主要由GPS接收器和NI PXI采集设备2大部分组成。...结构如图1:   GPS校时器的输入端连接着一个GPS信号接受天线,接受来自GPS卫星发送的时钟信号,输出端分为3部分:   10MPPS(Pulse Per Second)信号:用于同步采集系统,作为采集系统的采样基频...1PPS(Pulse Per Second)信号:用于采集系统触发采集使用。...绝对时间(GMT)信号:用于替代采集系统自身的时间标签。此信号采用NEMA标准,表现形式为GMT时间,以字符串方式显示,例如“06.001…..”

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Ubuntu系统检测DNS服务器的多种方法

在Ubuntu系统检测DNS服务器的方法如下,并附带实际的例子和优点:参考:https://www.howtouseubuntu.com/network/how-to-check-dns-server-in-ubuntu...方法四:检查resolv.conf文件配置命令示例:cat /etc/resolv.conf优点:可以一次性查看系统的DNS解析配置,包括DNS服务器地址。可以直接编辑文件来修改DNS服务器配置。...方法五:测试DNS服务器的连通性命令示例:ping 8.8.8.8优点:可以测试系统与DNS服务器的连通性,确认是否可以正常通信。...这些方法在Ubuntu系统检测DNS服务器的有效性和配置情况非常有用。使用nslookup和host命令可以快速验证单个域名的解析情况,适合快速定位问题。...检查resolv.conf文件配置和测试DNS服务器连通性则更多用于确认系统的DNS配置和网络连通性。希望这些方法能帮助您更好地检测和优化DNS服务器配置。

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    工装穿戴检测系统 着装合规检测识别系统

    工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练,完成图片视频实时分析,着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别;即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容,不用人工控制;识别监管区工作人员工作服装,真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理;降低乱报和泄露;视频录像,便捷后管理方法查看。...现阶段,优化算法已经快速更改人民的生活习惯性,工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广,现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化,但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节

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    人员拥挤检测系统

    人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术,人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集(出现拥挤情况)时,人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。...在我看来,YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方,虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足,但是它们确定可以提升检测算法的性能。

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    皮带撕裂检测系统

    皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态,皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查,尽快发现皮带安全隐患,避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS...A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共...我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。图片

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    批量检测服务器状态

    一个网友反馈批量在腾讯云购买的服务器10台部分连接失败!!这里连接失败特指使用服务器秘钥的方式登录失败。...我这边也模拟用户的场景复测了一下一次性购买20台服务器,大概思路: 是先判断端口是否工作正常,如果不正常再来根据情况排查 再来通过脚本批量测试秘钥登录服务器,是否有异常。...这里拆分两块来完成,分别是检测端口是否工作正常和通过秘钥方式来模拟登录服务器。...先确认端口是否工作正常 如何批量检测这些服务器端口是否正常是摆在眼前的一个问题,当然检测服务器端口是否正常有很多方式,哪种是最快的让我想到以下方式推荐大家。...host为检测服务器IP command 为执行的命令

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    iDAQ动平衡检测系统

    动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速,告知转子不平衡点,通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡:是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡,不需要动平衡机,仅需要动平衡检测系统,较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统(刚性转子、挠性转子和微速差双转子)需要有不同的动平衡检测方式: 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子,因其支承和转子的刚度相当大,转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号,对这些信号进行分析,获取振动信号的峰值和相对于基准的相位,从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...iDAQ动平衡系统具有功能强大,调整灵活,适应性强等特点。通过检测转子振动、相位和转速自动定位不平衡点和加重减重质量,实现自行校正动平衡。用于各种电机、机床、风机、汽轮机、轮胎等旋转部件的动平衡。

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    皮带断裂识别检测系统

    皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测,当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共...我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。图片

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    煤矿皮带撕裂检测系统

    煤矿皮带撕裂检测系统可以全天候监管皮带的运送的工作情况,当煤矿皮带撕裂检测系统监管皮带撕裂时,马上停止皮带的运送,精准定位到皮带的裂开部位,工作员能够及时到现场维护保养。...煤矿皮带撕裂检测系统是一套专门用于监控和防止皮带撕裂的安全检测系统。煤矿皮带撕裂检测系统目的是为了及时检测皮带表层的撕裂状况,防止因为不及时处理而进一步损坏皮带。...煤矿生产运输过程中,皮带撕裂难题自身是不可避免的,但煤矿皮带撕裂检测系统最大程度地降低皮带撕裂的损失,有效提升皮带机生产运输过程的效率。...煤矿皮带撕裂检测系统24小时对皮带开展全方位及时安全检查,可快速全自动识别分析安全隐患,提升保护效率;将警报截屏和视频保存到数据库系统,后期可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询。

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    车辆逆行识别检测系统

    车辆逆行识别检测系统通过opencv+yolo网络深度学习技术,车辆逆行识别检测系统对现场画面中车辆逆向行驶行为进行检测抓拍预警。...若车辆逆行识别检测系统检测到道路上有车辆逆向行驶时,车辆逆行识别检测系统则抓拍预警。...图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。...图片Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。图片

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    河道船舶识别检测系统

    河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术,河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测,若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示:输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP

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    煤矿皮带异物检测系统

    煤矿皮带异物检测系统通过OpenCv+yolo网络架构利用现场已有的摄像头监测皮带区域,对皮带跑偏,皮带堆煤,皮带异物等情况进行实时视频分析,获取分析结果,并将结果传送给控制系统。...煤矿皮带异物检测系统OpenCv+yolo网络架构根据推送情况,来决定接下来是否要远程启停皮带,将相关异物,皮带跑偏等现象进行纠正。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共...我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测

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    什么是入侵检测系统

    入侵检测系统检测系统信息包括系统记录,网络流量,应用程序日志等。...入侵检测的研究开始于 20世纪80年代,进入90年代入侵检测成为研究与应用的热点,其间出现了许多研究原型与商业产品。 入侵检测系统在功能上是入侵防范系统的补充, 而并不是入侵防范系统的替代。...相反,它与这些系统共同工作,检测出已经躲过这些系统控制的攻击行为。入侵检测系统是计算机系统安全、网络安全的第二道防线。 一个理想的入侵检测系统具有如下特性: 能以最小的人为干预持续运行。...典型系统包括 shadow、Bro和Snort等。 5.异常检测 与滥用检测相反,异常检测系统正常状态进行研究,通过监测用户行为模式、主机系统调用特征、网络连接状态等,建立系统常态模型。...对这种攻击的检测是现有IDS所不能胜任的,需要依靠多点分布式网络入侵检测系统,通过联防来检测。 三、典型的入侵检测系统 IDS的研究从上世纪80年代就已开始,第一个商业IDS也在1991年诞生。

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