【摘 要】
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在以信息促工业的发展背景下,我国大力推进物联网、大数据、人工智能等先进技术和传统工业的结合。钢铁行业作为国家支柱产业之一,加快钢铁企业的信息化智能化建设尤为重要。在钢铁企业中,铁水物流过程处于炼铁到炼钢之间,起到了承上启下的重要作用,现如今钢铁企业正逐步对铁水物流运输过程进行智能化、无人化改造,加之铁水运输区域环境的复杂性以及生产规模的扩大,企业对加强铁水运输过程的监控能力提出了更高的要求。但是目
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在以信息促工业的发展背景下,我国大力推进物联网、大数据、人工智能等先进技术和传统工业的结合。钢铁行业作为国家支柱产业之一,加快钢铁企业的信息化智能化建设尤为重要。在钢铁企业中,铁水物流过程处于炼铁到炼钢之间,起到了承上启下的重要作用,现如今钢铁企业正逐步对铁水物流运输过程进行智能化、无人化改造,加之铁水运输区域环境的复杂性以及生产规模的扩大,企业对加强铁水运输过程的监控能力提出了更高的要求。但是目前,钢铁企业现有的监控系统存在功能缺失、信息孤立、架构落后等诸多问题,钢铁企业现有的监控系统已经不能适应企业对无人机车铁水运输过程的监控需要,因此利用成熟先进的技术对无人机车铁水运输过程进行远程实时监控具有非常重要的意义。本文以钢铁企业无人机车铁水运输过程监控为背景,分析了现阶段企业监控系统存在的不足,设计实现了无人化铁水运输远程监控系统。针对运输车辆远程监控能力不足的问题,从运输车辆环境感知、运输车辆状态监测、运行安全远程控制三个方面对该问题进行了解决,在车辆环境感知方面,建立了环境数据综合感知模型并采用基于深度学习的YOLO算法对运行机车前方的障碍目标进行检测;在运输车辆状态实时监测方面,建立了运输车辆数据监测模型,设计了监测数据实时传输方式以保证数据的实时传输;在运行安全远程控制方面,分析了现阶段无人机车铁水运输过程中存在的安全问题,设计了无人机车远程控制方式,增强了铁水运输过程的安全性。针对系统可视化能力不足的问题,采用了Web GIS对运行线路、车辆、工位进行可视化展示,采用Douglas-Peuker算法对车辆运行线路点位进行抽稀,降低了浏览器渲染压力。系统采用B/S架构设计,解决了系统的跨平台问题及工位间信息不共享的问题。针对企业无人机车铁水运输现状与现有监控系统不足提出系统设计需求,分析了系统搭建的关键问题,设计了系统整体硬件架构,设计了基于MVVM及SSM框架的系统软件架构,设计了REST风格的系统数据接口,完成了数据库的选型、数据模型建立以及表结构设计,完成了系统各功能模块详细设计,开发了无人化铁水运输远程监控系统并对系统功能和性能进行了测试,实现了对无人机车铁水运输全过程的远程监控。
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