本发明提出了一种基于智慧工地的机场施工管理创新应用平台，工地协同智慧平台支持PC端和移动智能手持终端，工地协同智慧平台包括数据管理系统，数据管理系统用于接收管理机场工地施工的各个业务系统的基础数据，并以规范的数据形式共享各业务系统；还包...

本发明公开了一种脉泽温压传感器模拟调制解调方法及电路，其中方法包括：在探测端，将压力传感器输出的压力信号转换为第一频率，并作为基频选择载波的频率；将温度传感器输出的温度信号转换为第二频率，并进行振幅调制且调制到基频选择载波上；对已调信号...

本发明公开了一种无线应力温度监测系统，包括探测器和读写器，其中探测器被配置为监测目标位置处的应力和温度，并通过谐振电路转换为相应的频率，再通过探测器天线将基于频率调制形成的调频信号进行无线传输。读写器被配置为接收调频信号并解调出频率，再...

本发明提出了一种协同电子围栏的周界越界报警系统，包括定位设备、电子围栏和摄像头，所述摄像头内设有CPU、光纤环网和可编程I/O接口，摄像头对所拍的图像进行识别处理；所述识别处理是基于图像识别模型实现的，在图像识别模型的训练过程中，对图像...

本发明提出了一种用于机场不停航的施工管理系统，包括：不停航施工信息管理模块、实时监控模块和越界报警提醒模块，不停航施工信息管理模块分别与实时监控模块和越界报警提醒相连接；本发明能够保证对施工过程的全面监控，能及时对越界情况进行报警提醒，...

本发明公开了一种基于双频信号的溶液浓度检测方法及系统，其中方法包括以下步骤：信号检测装置向传感器发射泵浦微波信号；传感器接收泵浦微波信号，并通过谐振匹配网络电路向信号检测装置发射谐振信号和辅助信号；所述谐振匹配网络电路包括定值电感和中空...

本发明提出了一种用于机场施工的工地全景监控方法，通过摄像头判断人员和

本发明公开了一种基于

本发明公开了一种基于多智能体强化学习的传感器网络节点协作定位方法，包括数据采集与处理

本发明公开了一种基于深度强化学习的传感器网络自适应编码位置调制方法，包括数据采集与处理

本发明公开了一种基于关系型数据库的协同编辑文档的方法，用于多人协作系统，所述多人协作系统包括：数据库、第一管理端、第二管理端以及若干业务端；所述方法包括：S1：根据数据库存储表，将文档结构化到关系型数据库；S2：对当前文档进行拆分，构建...

本发明公开了一种基于进度和质量风险的BIM可视化项目管理方法，包括以下步骤：S1：构建待管理项目的BIM模型，提取BIM模型构件；S2：获取WBS任务，建立WBS任务和BIM模型构件的关联关系，获取BIM模型构件的工作状态；S3：获取B...

本发明公开了一种多工程多项目组织系统，包括：设置建立模块，用于新建工程和项目，并对已存在的工程和项目进行管理；设置管理站，用于对所有工程、项目、单位和人员进行维护；同时，一个工程下包含多个项目，所述单位包括不同的建设单位、不同的施工单位...

本发明公开了一种基于BIM技术的工程造价算量管理方法及系统，方法包括：S1、构建BIM实施应用标准；S2、根据BIM实施应用标准建立当前工程项目的BIM模型，并构建造价结构树；S3、对造价结构树中的每个BIM构件实例进行造价编码；S4、...

本发明公开了一种基于BIM模型的质量验评信息获取方法及系统，方法包括：S1、构建BIM模型，并上传至数据库；S2、建立施工分解结构，并将其与构建的BIM模型关联；S3、根据关联后的数据按模施工；S4、基于关联后的数据在按模施工过程中的变...

本发明公开了一种牦牛养殖健康状态监测方法，包括以下步骤：S1：采集牦牛体温数据和牦牛心率数据；S2：采集牦牛监测视频，得到每头牦牛的行为轨迹信息；S3：对行为轨迹信息以及牦牛体温数据和牦牛心率数据进行归一化处理；S4：对牦牛体温数据、牦...

本发明公开了一种基于CNN‑LSTM神经网络的牦牛体重预测方法，包括以下步骤：S1：利用摄像机采集牦牛侧视图，得到牦牛点云数据并存储；S2：对存储的牦牛点云数据进行预处理，得到去除水平栏杆的点云数据；S3：对去除水平栏杆的点云数据进行修...

本发明公开了一种基于迁移学习的牦牛脸识别方法，包括以下步骤：S1：从牦牛脸视频数据中提取牦牛脸图像数据；S2：筛选牦牛脸图像数据，确定牦牛脸数据集，并将牦牛脸数据集分为训练数据和测试数据；S3：将训练数据作为VGG‑CNN网络的输入，进...

本发明公开了一种基于BIM技术的仿真模拟模型数据解析方法，包括以下步骤：S1：获取并解析DELMIA数据，将DELMIA数据上传至可视化平台；S2：利用DELMIA平台的工艺框架和工步属性进行DELMIA数据下载；S3：利用下载好的DE...

本发明公开了一种基于PCA‑DSCNN神经网络的牦牛价格预测方法，包括以下步骤：S1：采集牦牛初始交易数据，并进行数据处理，得到牦牛交易数据；S2：对牦牛交易数据依次进行数据清洗和特征预处理；S3：利用PCA‑DSCNN神经网络，对牦牛...