proginn2025163983
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未入会已认证
技术服务商成都2023-02-14入驻
服务企业: 2家累计提交: 0工时

团队技术信息

团队规模:5人以下
团队组成:后端C#1人 ,前端前端1人 ,硬件开发硬件开发2人 ,高端技术职位项目经理1人
技术栈:C++,python,vue,.Net

公司信息

成立时间:暂无企业状态:正常
注册资金:暂无实缴资本:暂无
案例
智能复合工艺管理系统

1. **系统概述**: - 该系统通过物联网技术连接各个生产设备和传感器,实现对生产过程中的关键参数和状态的实时监测和数据采集。 - 利用工业控制技术,对生产设备进行远程控制和调节,以实现生产过程的自动化和优化。 - 使用Vue技术构建用户界面,提供直观、友好的操作界面,方便用户对生产过程进行监控和管理。 2. **技术特点**: - **物联网技术**:通过物联网连接各个设备和传感器,实现数据的实时采集和传输,构建起生产过程的数字化网络。 - **工业控制技术**:应用工业控制技术对生产设备进行远程监控和调节,实现生产过程的自动化控制和优化。 - **Vue技术**:利用Vue框架构建用户界面,实现数据可视化和用户操作的交互,提高系统的易用性和用户体验。 - **单片机技术**:在生产设备上集成单片机,实现设备的智能化控制和数据采集功能。 3. **系统组成**: - **传感器和设备**:安装在生产设备上,实时采集生产过程中的各种参数和状态数据。 - **物联网通讯模块**:负责传感器数据的传输和与中心服务器的通讯。 - **中心服务器**:接收、存储传感器数据,进行数据处理、分析和决策。 - **用户界面**:基于Vue技术构建,提供生产过程的实时监控、数据展示和操作界面。 4. **应用价值**: - 实现对复合工艺生产过程的智能监控和管理,提高生产效率和产品质量。 - 减少人工干预和生产成本,提高生产线的自动化水平和运行稳定性。 - 提供数据支持和决策参考,优化生产工艺,实现资源的有效利用和生产效益的最大化。 智能复合工艺管理系统的应用将为企业生产过程带来新的智能化和数字化升级,促进生产效率的提升和生产成本的降低。

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2024-04-15 15:02
污水生物处理原位在线综合检测与诊断系统

污水生物处理原位在线综合检测与诊断系统是一个结合了WPF(Windows Presentation Foundation)和物联网通讯技术的项目,旨在实现对污水生物处理过程中关键参数的实时监测、数据分析和异常诊断。 1. **污水生物处理原位在线综合检测与诊断系统概述**: - 该系统通过安装在污水处理厂的传感器网络,实时监测污水处理过程中的关键参数,如溶解氧、pH值、温度、悬浮物浓度等。 - 收集的数据通过物联网通讯技术传输至中心服务器,并利用WPF技术进行可视化展示和数据分析。 - 系统通过算法和模型对监测数据进行分析,实现对污水处理过程中的异常情况进行诊断,并提供预警和建议。 2. **技术特点**: - **WPF(Windows Presentation Foundation)**:使用WPF进行用户界面设计和数据可视化,实现直观、灵活的数据展示和用户交互。 - **物联网通讯技术**:采用物联网通讯技术(如LoRa、NB-IoT等)实现传感器数据的实时传输和远程监测,确保数据的及时性和可靠性。 - **数据分析与诊断算法**:利用数据分析技术和机器学习算法对监测数据进行处理和分析,实现对污水处理过程中的异常情况进行及时诊断和预警。 3. **系统组成**: - **传感器节点**:安装在污水处理设备中,实时采集关键参数数据。 - **物联网通讯模块**:负责传感器数据的传输和通讯。 - **中心服务器**:接收、存储传感器数据,进行数据处理和分析。 - **用户界面**:基于WPF技术实现,提供用户友好的数据展示、操作和管理界面。 4. **应用价值**: - 实现污水处理过程的智能监控和管理,提高污水处理效率和运行稳定性。 - 实现对污水处理过程的实时监测和远程管理,减少人工干预和运维成本。 - 提供数据支持和决策参考,优化污水处理工艺,实现资源的有效利用和环境保护。

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2024-04-15 14:56
货运高清线阵智能图像智能监控系统

1、 铁路运输保障体系要求经过各站到发列车需要按规范和安全管理要求进行货车装载状态检查,加强对安全风险源的控制,提高应急处置响应处理效率,确保重载铁路运输安全生产。传统的作业手段是人工对交接发列车进行巡检、拍照记录,这种方式带来的是效率低下,人工全天候都要进行作业易发生安全事故。 2、 研发一套由机器自动采集、自动分析、自动报警的系统,通过自动化和智能分析手段完善铁路货检作业智能化、信息化水平。 3、 该系统由传感器设备组、数据采集终端、应用服务组、数据中心、客户端组成,采集传感器组成,采集端由磁钢设备、激光对射设备、红外热成像仪、激光雷达、车号 RFID 采集、线阵相机、线阵补光灯等组成。应用服务组由磁钢对射数据服务、红外热成像服务、激光雷达服务、车号接收服务、线阵相机服务等组成。数据中心集成 gRpc、socket 服务进行数据处理。终端采用 sdl 进行线阵图像渲染。 4、图像分析采用基于PyTorch框架YOLO5深度学习算法实现。

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2024-04-15 14:50
更新于: 04-15 浏览: 59