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烟草物联网大数据平台架构研究与应用探讨被引量：7: 1; 作者张焕家郭大权《信息技术与信息化》 2020年第1期129-131,共3页; 随着5G、互联网+、大数据分析与挖掘、智能感知等技术得日益成熟与广泛应用,使万物互联成为可能,也实现了物联网在各行业的快速应用。烟草行业经过十几年的现代化建设和信息化建设为烟草物联网打下了坚实的基础。本文对烟草行业特点和... 展开更多; 关键词物联网互联网+ 数据分析数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于YOLOv4-tiny的铁矿石品位识别技术研究被引量：5: 2; 作者何文轩荆洪迪 +2 位作者柳小波于健洋孙效玉《金属矿山》 CAS 北大核心 2021年第10期150-154,共5页; 为实现矿山现场对不同铁矿石品位的智能化识别以及模型在便携设备上的搭载,对不同铁矿石的不同品位进行了数据增强处理并选择YOLOv4-tiny作为训练的神经网络算法。YOLOv4-tiny深度学习神经网络框架,采用CSPdarknet53tiny作为主干提取网... 展开更多; 关键词铁矿矿石品位图像识别 YOLOv4-tiny 特征识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于六西格玛管理的质量管理模块应用研究被引量：2: 3; 作者靳松郭大权《信息技术与信息化》 2019年第12期223-225,共3页; 烟草作为特殊商品,对质量有着严格的要求。因此,烟草企业需要不断地提高产品质量,同时还要满足用户对产品的各种要求。本文针对这个问题,提出了基于六西格玛管理的质量管理模块,并集成到MES中。通过企业的实际部署应用,证明了该功能模... 展开更多; 关键词烟草六西格玛质量管理 MES; 在线阅读下载PDF 职称材料

室内复杂环境下多旋翼无人机动态路径规划被引量：12: 4; 作者韩忠华毕开元 +1 位作者杨丽英吕哲《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期366-372,377,共8页; 针对多旋翼无人机在室内复杂环境下的动态路径规划问题,提出了一种基于高度降维空间环境模型的无记忆回归 A*算法。首先,提出了一种高度降维的空间环境建模方法,将三维空间降到二维,降低了环境模型的复杂度,提高了规划效率。在环境建模... 展开更多; 关键词环境建模无人机路径规划无记忆回归 A*算法无记忆 A*算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于物联网的智能家居系统网络层设计被引量：3: 5; 作者韩忠华吕哲 +1 位作者王金涛董晓婷《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期759-768,共10页; 目的提出一种智能网关与服务器协调合作的网络层解决方案,解决基于物联网的智能家居系统中各类感知设备、控制器与远程移动终端在网络层的互联互通问题.方法通过对系统网络层功能需求的分析,设计基于u C/OS-II操作系统的多任务并发网关... 展开更多; 关键词物联网网关多进程技术 IO复用技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

矿石块度视觉识别判断方法被引量：9: 6; 作者何文轩胡健 +2 位作者柳小波荆洪迪孙效玉《中国矿业》 2021年第6期100-105,共6页; 针对传送带矿石块度还需要人工测量的问题,提出了一种基于深度学习的矿石块度检测方法。该方法在Darknet框架下采用残差神经网络结构组成CSPDarkNet21主干特征提取网络,在考虑只需要识别判断大块矿石的条件下选用简单双向特征融合PANet... 展开更多; 关键词矿石块度传送带深度学习视觉识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名烟草物联网大数据平台架构研究与应用探讨被引量：7: 1; 作者张焕家郭大权; 机构红塔辽宁烟草有限责任公司沈阳卷烟厂中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院; 出处《信息技术与信息化》 2020年第1期129-131,共3页; 文摘随着5G、互联网+、大数据分析与挖掘、智能感知等技术得日益成熟与广泛应用,使万物互联成为可能,也实现了物联网在各行业的快速应用。烟草行业经过十几年的现代化建设和信息化建设为烟草物联网打下了坚实的基础。本文对烟草行业特点和物联网技术进行分析,提出烟草物联网大数据平台架构,探讨关键技术,并对可应用项进行探讨。; 关键词物联网互联网+ 数据分析数据挖掘; Keywords Internet of things Internet+ Data Analysis Data Mining; 分类号 TP391.44 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TS43 [农业科学—烟草工业] TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLOv4-tiny的铁矿石品位识别技术研究被引量：5: 2; 作者何文轩荆洪迪柳小波于健洋孙效玉; 机构东北大学智慧矿山研究中心中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室; 出处《金属矿山》 CAS 北大核心 2021年第10期150-154,共5页; 基金国家自然科学基金项目(编号:51674061)。; 文摘为实现矿山现场对不同铁矿石品位的智能化识别以及模型在便携设备上的搭载,对不同铁矿石的不同品位进行了数据增强处理并选择YOLOv4-tiny作为训练的神经网络算法。YOLOv4-tiny深度学习神经网络框架,采用CSPdarknet53tiny作为主干提取网络并结合FPN对岩石图像进行特征提取和学习,在训练过程中采用迁移学习思想以及早停法对训练进行加速,进而生成铁矿石品位识别模型。最终通过测试集验证,模型对于每种矿石品位图像识别正确率大于91%。对于不同环境拍摄的图像以及视频识别也超过80%。模型可以很好地区分不同品位的铁矿石,试验证明模型的鲁棒性较强。; 关键词铁矿矿石品位图像识别 YOLOv4-tiny 特征识别; Keywords iron ore ore grade image recognition YOLOv4-tiny feature recognition; 分类号 TD672 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于六西格玛管理的质量管理模块应用研究被引量：2: 3; 作者靳松郭大权; 机构红塔辽宁烟草有限责任公司沈阳卷烟厂中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳中国科学院机器人与智能制造创新研究院; 出处《信息技术与信息化》 2019年第12期223-225,共3页; 文摘烟草作为特殊商品,对质量有着严格的要求。因此,烟草企业需要不断地提高产品质量,同时还要满足用户对产品的各种要求。本文针对这个问题,提出了基于六西格玛管理的质量管理模块,并集成到MES中。通过企业的实际部署应用,证明了该功能模块能够满足企业的实际需求,提升了产品的质量,也满足了用户的需求,提高了企业的信息化管理水平。; 关键词烟草六西格玛质量管理 MES; Keywords Tobacco 6σ Quality Management MES; 分类号 F27 [经济管理—企业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名室内复杂环境下多旋翼无人机动态路径规划被引量：12: 4; 作者韩忠华毕开元杨丽英吕哲; 机构沈阳建筑大学信息与控制工程学院中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期366-372,377,共8页; 基金国家重点研发计划课题(2017YFD0701002) 国家自然科学基金(61503369); 文摘针对多旋翼无人机在室内复杂环境下的动态路径规划问题,提出了一种基于高度降维空间环境模型的无记忆回归 A*算法。首先,提出了一种高度降维的空间环境建模方法,将三维空间降到二维,降低了环境模型的复杂度,提高了规划效率。在环境建模的基础上,提出了以全局路径规划结果为基础进行局部动态搜索的思路,并设计了无记忆回归A*算法,即首先使用传统A*算法进行全局路径规划,参考全局规划结果,利用无记忆回归 A*算法对动态障碍物进行避障,避障完成后回归到全局规划路径上。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,在指定环境下所提方法的路径规划时间和路径规划长度较无记忆 A*算法更短,两项指标分别提升了13.8%和41.6%。; 关键词环境建模无人机路径规划无记忆回归 A*算法无记忆 A*算法; Keywords environment modeling UAV path planning memoryless regression A* algorithm memoryless A* algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于物联网的智能家居系统网络层设计被引量：3: 5; 作者韩忠华吕哲王金涛董晓婷; 机构沈阳建筑大学信息与控制工程学院中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室四川建筑职业技术学院电气工程系; 出处《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期759-768,共10页; 基金国家自然科学青年基金项目(61502474); 文摘目的提出一种智能网关与服务器协调合作的网络层解决方案,解决基于物联网的智能家居系统中各类感知设备、控制器与远程移动终端在网络层的互联互通问题.方法通过对系统网络层功能需求的分析,设计基于u C/OS-II操作系统的多任务并发网关,并结合Linux操作系统下的多进程技术与IO复用技术,开发网络层服务器,自主设计多层兼容可变长数据帧通信协议以保证系统各层次间数据交互的准确性与稳定性.结果系统网络层能够实现与感知层实时的数据交互,解决了多移动终端并发请求、网络层IO阻塞、数据交互时序混乱的问题.结论系统网络层具备高度的并发与实时性,可实现感知层中各类测控数据至应用层移动终端设备的双向数据交互,具有一定的工程应用价值.; 关键词物联网网关多进程技术 IO复用技术; Keywords IOT gateway multi-process technology IO multiplexing technology; 分类号 TP388 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矿石块度视觉识别判断方法被引量：9: 6; 作者何文轩胡健柳小波荆洪迪孙效玉; 机构东北大学智慧矿山研究中心鞍钢集团关宝山矿业有限公司中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室; 出处《中国矿业》 2021年第6期100-105,共6页; 基金国家自然科学基金研究基金资助(编号:51674063) 中央高校基础研究经费资助(编号:170104017) 中央高校基础研究经费资助(编号:180701003)。; 文摘针对传送带矿石块度还需要人工测量的问题,提出了一种基于深度学习的矿石块度检测方法。该方法在Darknet框架下采用残差神经网络结构组成CSPDarkNet21主干特征提取网络,在考虑只需要识别判断大块矿石的条件下选用简单双向特征融合PANet作为特征提取网络并将PANet由三个特征层简化为一个特征层,加快了模型训练及预测的速度,同时使用CIOU对loss值进行计算使训练更加稳定。在对矿石识别完成后,利用矿石块度判断结构对预测框像素面积进行计算得到矿石的真实尺寸。在最终测试中,在将图像经过灰度化、中值滤波处理后进行测试。结果表明,相比于单独UNet图像分割算法对矿石块度进行判断,IOR方法在降低6个百分点精确率的情况下减少2.7倍模型训练时间以及提升9.07倍模型运行效率,是一种能够快速训练及预测矿石块度的方法,非常适用于传送带等需要快速识别判断的现场环境使用,同时降低了边云端计算的设备及训练成本。; 关键词矿石块度传送带深度学习视觉识别; Keywords ore fragmentation conveyor belt deep learning visual recognition; 分类号 TD67 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	烟草物联网大数据平台架构研究与应用探讨	张焕家郭大权	《信息技术与信息化》	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于YOLOv4-tiny的铁矿石品位识别技术研究	何文轩荆洪迪柳小波于健洋孙效玉	《金属矿山》 CAS 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于六西格玛管理的质量管理模块应用研究	靳松郭大权	《信息技术与信息化》	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	室内复杂环境下多旋翼无人机动态路径规划	韩忠华毕开元杨丽英吕哲	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于物联网的智能家居系统网络层设计	韩忠华吕哲王金涛董晓婷	《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	矿石块度视觉识别判断方法	何文轩胡健柳小波荆洪迪孙效玉	《中国矿业》	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料