智慧水务管理系统
基于物联网技术的智慧水务管理系统
通过智慧水务管理平台对供水管网运行状态、分区健康状态、设备运行状态进行系统性的监控及管理。能够快速的对异常设备进行告警提醒,同时根据终端用户用水量趋势分析用水用水行为,漏损分析及爆管等进行全面的监控及管理,形成一套自上而下的全方位的漏损监管系统。流量监控、爆管、异常用水定位、在线实时监测数据、分区实时数据均可在电子地图上展现分析。智能水表管理系统主要亮点有:···
查看详情通过智慧水务管理平台对供水管网运行状态、分区健康状态、设备运行状态进行系统性的监控及管理。能够快速的对异常设备进行告警提醒,同时根据终端用户用水量趋势分析用水用水行为,漏损分析及爆管等进行全面的监控及管理,形成一套自上而下的全方位的漏损监管系统。流量监控、爆管、异常用水定位、在线实时监测数据、分区实时数据均可在电子地图上展现分析。智能水表管理系统主要亮点有:···
查看详情v2x 智能驾驶 无人驾驶 人工智能 微服务 大并发 海量数据
面向车路协同路边设备RSU运维管理平台,采用二层架构,路边设备RSU通过无线或者直连的方式直接接入到统一的运维管理平台,实现设备的运维管理。运维管理平台与路边设备RSU之间的接口称为南向接口。前后端分离开发,后端采用Java Spring boot, Mybatis-plus技术框架开发,前端采用React,Antd等技术框架开发。设备管理配置管理告警管理性能管理远程升级故障管理
查看详情直播低延时赛事直播考虑到用户体验的效果,直播延时需在转码分发过程中控制到尽可能低的时延,解决方案:直播流采集、分发传输、客户端解码环节的时延受AP、空间信道的影响,多数情况无法再进行压缩,因此将采用如下方案降低延时:专用软硬件设备实时转码直播流在服务器内存中分发MEC平台LBO技术确保传输专网分流直播点播高并发承载能力MEC平台承载能力需支持6000流并发,解决方案:基于M···
查看详情本系统主要用于管理钢琴学习系统的相关数据,并未为移动APP提供数据来源,收集与管理移动APP产生的数据,系统采用Java开发语言,MySQL数据,CentOS7.2操作系统,基于微服务式架构设计开发。包含如下主要功能模块:系统角色权限管理,培训计划管理,课件管理,学分管理,员工管理,培训资料管理,培训任务管理,培训过程管理,学习进度管理,互动功能管理,问卷系统管理师生关系管理,专家设···
查看详情一套提供生产制造信息化、自动化、智能化的软硬件整体解决方案,系统基于大数据文本分析技术、分类聚类算法、TensorFlow深度学习框架而构建的智能化仓储管理系统。通过自动仓储、自动搬运、自动化生产设备、自动化检测设备与信息化软件进行集成,对整个生产过程实现数据采集、过程监控、TPM设备管理、质量管理、生产调度以及数据统计分析,从而实现生产现场的信息化、智能化和柔性化的智能···
查看详情系统后台在技术实现上采用先进的Java J2EE多层系统架构,以实现数据访问与数据存储、数据访问与应用、应用与业务逻辑、操作界面与业务实现的良好分离。数据库采用MySQL数据库。公众号端与网站前端采用HTML5+CSS3技术架构实现,保障主流浏览器兼容性与流畅性。系统的所有服务将通过Restful web service(Restful API)的方式来提供。付费方案:付费方案分单次使用付费与会员制不限次使用,···
查看详情便携导播 支持多种推拉流格式 支持8路推拉流模式,拉流支持Http、HLS、 rtmp、rtsp等各种协议,支持flv、mp4、wmv、rm、avi等各种格式,支持mp3、aac、wave、 h264等各种编码;推流支持rtmp协议。 支持多种推拉流输入 推流支持摄像头、摄像机、PC桌面捕 捉、手机等各种设备输入; 拉流支持从视频文件或实时流拉入; 用户也随心定义自己的操作界面。
查看详情This section will include a description of the platform for the project of Online Check-in System. It will include such things as system architecture, database type, Browser requirements, etc. System will be built upon ASP.Net framework. Server that is capable of running 2008 Server Windows 2008 Server IIS 7.0 or above .Net Framework 3.5 or above mySQL IE 1···
查看详情采用Python3.0开发,基于CNN/RNN神经网络深度学习技术构建的图像分析系统。可运行在Windows、Mac OS平台。图形比对库采用Python OpenCV,权重模型训练拟采用SVM机器学习框架。功能清单包括: 角度自动校正 整体比对 ROI分割局部比对 工件缺陷标注 中值滤波 SOBEL图像增强 阈值分割 边界检测 定位测量 图像均衡 角点检测 计算内参矩阵 像素比对
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