基于定位技术+智能算法实现的超宽带室内定位系统源码

简介: 可实时查看现场人员、车辆的位置信息及状态,并通过2D或3D地图呈现;点击地图中的定位标记可查看人员、车辆的详细信息;系统支持地图的缩放和多地图切换模式,能够实现地图与监控画面之间的切换。

超宽带人员定位系统源码 智慧工厂人员定位系统源码
随着工业信息化技术的发展,大型制造企业对人员、车辆、物资的管理要求越来越细致,企业希望更科学的调度每一个生产元素,从而突破管理瓶颈,进一步提高生产效率及企业安全管理和服务水平。

建立“物联网+智慧平台”管理模式,运用新一代物联网定位技术,可实现对企业生产厂区内人员信息(数量、位置、视频图像、运动轨迹、身份信息等)的实时监控,解决高风险区域人员聚集、高危作业岗位人员不匹配等问题,降低因人的不安全行为带来的安全风险,提升危险化学品企业本质安全水平,推动危险化学品企业安全生产管理信息化、智能化。

智慧工厂人员定位系统,依靠硬件设备、智能算法、融合定位等技术结合地图应用,就能精准地将人、车、物反应在数字地图上,真正实现人员实时动态管理。

实时定位
可实时查看现场人员、车辆的位置信息及状态,并通过2D或3D地图呈现;点击地图中的定位标记可查看人员、车辆的详细信息;系统支持地图的缩放和多地图切换模式,能够实现地图与监控画面之间的切换。

区域物料统计
根据定位区域的划分,统计不同区域内的物料数量;
了解物料实时状况,提升生产配送效率;
实现资源智能调配和合理利用,优化成本控制水平。

工时统计与分析
自由设定工序区域;
自动统计人、机、料在各工序流转时间,并进行图表分析。

智能巡检
设置巡检点、巡检路线、巡检时段,一旦出现违规巡检,系统会立即发出报警提醒;

电子围栏
绘制多边形方式设置电子围栏;
支持弹窗、声音、短信等多种告警方式;
支持地图自动切换至告警区域;
支持进、出、滞留等多种围栏模式;
支持告警处理记录查询。

快速查找物料
在管理平台输入物料名称、编号,可快速查找物料;
地图高亮闪烁显示物料位置,同时物料标签蜂鸣并闪烁提示自身位置。

报警管理
可设置越界报警、脱岗报警、静止报警、聚集报警、超员报警等多种报警类型,报警数据会自动统计形成报表。

轨迹回放
支持任意人员轨迹查询与倍速播放;
支持任意区域历史人员分布查询与倍速播放;
显示人员轨迹分布日期。

视频联动
定位视频监控,联动,实时掌握现场动态;
定位标签触发报警,自动切换至标签在图中的位置,同时调取监控画面。

相关文章
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
46 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
65 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
60 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
43 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
22 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
算法、系统和应用,三个视角全面读懂混合专家(MoE)
【8月更文挑战第17天】在AI领域,混合专家(MoE)模型以其独特结构成为推动大型语言模型发展的关键技术。MoE通过动态选择专家网络处理输入,实现条件计算。稀疏型MoE仅激活部分专家以减少计算负担;软MoE则加权合并专家输出提升模型稳定性。系统层面,MoE优化计算、通信与存储,利用并行化策略提高效率。在NLP、CV、推荐系统等领域展现强大应用潜力,但仍面临训练稳定性、可解释性等挑战。[论文链接: https://arxiv.org/pdf/2407.06204]
187 63
|
25天前
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
57 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
28 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
14天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
使用Python作为开发语言,基于文本数据集(一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件),使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
20 0
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
|
24天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
群智能算法:深入解读人工水母算法:原理、实现与应用
近年来,受自然界生物行为启发的优化算法备受关注。人工水母算法(AJSA)模拟水母在海洋中寻找食物的行为,是一种新颖的优化技术。本文详细解读其原理及实现步骤,并提供代码示例,帮助读者理解这一算法。在多模态、非线性优化问题中,AJSA表现出色,具有广泛应用前景。
下一篇
无影云桌面