边坡沉降位移监测中的数据采集与分析方法
噪声过滤:应用滤波器(如均值滤波器、卡尔曼滤波器)去除传感器数据中的噪声,确保数据的准确性。误差校正:通过对比不同传感器的数据,进行误差修正。常见方法包括基于历史数据的回归分析和多传感器融合技术。实时数据分析:位移计算:通过对比不同时间点的传感器数据,计算边坡的沉降量和水平位移。常用的方法有基于变形曲线...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
在故障检测方案中,首先使用扩展卡尔曼滤波器去除基频,然后使用提出的频谱估计器估计转差、故障频率和振幅。该方法的优点是能快速估计故障频率和振幅、精度高、计算复杂度低,还能在轻载情况下检测转子断条。Guajardo等人提出了一种用于诊断鼠笼式感应电机转子断条的多尺度泰勒卡尔曼方法。Elbouchikhi等人利用最大似然原...
AI传感器的应用(2)
例如,利用卡尔曼滤波算法对多组同类传感器数据进行融合,以及运用模糊综合评价法对各异类传感器数据进行决策层融合,从而获得更丰富且有效的环境信息。基于AI的智能感知技术:AI技术的发展使得智能传感器能够自主决策,解决复杂问题。这些智能传感器不仅增强了人类的能力,还在多个应用领域得到广泛应用。AI技术在自然语言处理、机器...
盘点计算机视觉技术常见AI算法模型及视频智能分析硬件产品应用
卡尔曼滤波器(KalmanFilter):卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的优化算法模型,常用于目标跟踪和姿态估计等计算机视觉任务。随机森林(RandomForest):随机森林是一种集成学习算法模型,能够用于图像分类、目标检测和特征选择等计算机视觉任务。2、算法产品TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型,支...
大型桥梁健康监测及其智能化分析与评价
随着ANNs的快速发展,基于监测数据驱动的损伤识别方法更新迅速,此类方法仅依靠桥梁的力学行为变化,便可以分析结构安全状态,而无须建立复杂的桥梁有限元模型,可结合健康监测系统为桥梁管理人员提供简单、快捷的结构实时状态分析结果。近年来在原有基础上,卡尔曼滤波法、蜂群算法、贝叶斯算法、大数据和人工智能等多种算法,被...
国家绿色低碳先进技术成果丨基于人工智能的污染源精准识别—溯源...
(2)基于城市现有视频数据资源,使用FSSD检测模型和ResNet分类网络模型对渣土车是否遮盖、道路和工地扬尘进行智能识别,使得相关生态环境违法信息能够第一时间掌握,提升执法人员的办案效率,有效固定证据,与办案系统对接,实现精细化管理(www.e993.com)2024年10月17日。(3)结合卡尔曼滤波和全连接神经网络技术,可快速定量实时计算出中心站点所在目标区...
浅析自动驾驶中基于双目视觉的目标检测与追踪方案
算法运行所需的时间数据可通过状态估计器获得,该估计器随时间跟踪检测到相应的特征,由此产生的运动信息对于运动物体分割具有重要价值。本文将详细介绍实现的特征跟踪框架。卡尔曼滤波器检测目标的半密集性要求对后续处理进行仔细考虑,可能数以千计的跟踪特征需要非常有效的状态估计器。为此,引入了卡尔曼滤波器。卡尔曼...
利用嵌入式AI,将大数据转变为智能数据
一种方法是通过公式、传感器数据与所需信息之间的显式关系进行建模。这些方法需要以数学描述的形式提供物理背景信息。这些所谓基于模型的方法将传感器数据与此背景信息相结合,针对所需信息产生更精确的结果。这里最广为人知的示例是卡尔曼滤波器。如果有数据,而没有可使用数学方程形式描述的背景信息,那么必须选择所谓的...
从“一维”到“二维”的跨越——浅谈桥梁车辆荷载监测方法的演变
常用算法为基于滤波器的跟踪算法,如卡尔曼滤波器和粒子滤波器,近年来出现了基于深度学习的目标跟踪算法,如DeepSORT(DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking)。最后将识别和跟踪的结果以可视化的方式呈现,如实时绘制连续视频流中的车辆边界框和标签。图8车辆视觉识别...
专家访谈丨提升监测能力水平 确保监测数据质量——专访中国环境...
这一系统依托于175万亿次/秒运算速度的高性能计算机集群,集成NAQPMS、CMAQ、CAMx和WRF-CHEM等4个国际主流空气质量数值模型,并基于上述4个模型预报产品利用集合卡尔曼滤波算法生成集合预报产品,每天可以预报全国和重点区域未来10天的常规6项污染物的空间分布和变化趋势,并具备污染物来源追因、监测数据准实时同化、污染...