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之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
欧莱雅实现产品包装过程标签零缺陷 巴黎欧莱雅的营销和包装专家的目标是使进入市场的欧莱雅包装达到零缺陷目标。了解欧莱雅是如何利用我们的标签视觉成像检测解决方案实现这一目标的。遗漏、错误、受损和外观不美观的标签不仅会影响产品的展示形象，而且会对品牌持有者在市场中的形象造成长期损害。欧莱雅营销与包装专家的目标是使进入市场的欧莱雅包装实现零缺陷目标。公司试图通过利用多种灰度检测解决方案实现这一目标，但是结果却不尽如人意，尤其是对于诸如其 Vive Pro® 系列优质洗发精和护发素之类的产品。这些产品采用具有“无标签效果”的透明标签材料进行贴标。但这却使得灰度系统难以准确寻找到标签的边缘，从而无法检测其是否位置不当和起皱，结果导致系统出现误允许缺陷瓶子流入市场的结果。于是公司向梅特勒-托利多 CI-Vision 求助，帮助寻找这一问题的解决方案。CI-Vision 推荐使用完美的双摄像机彩色解决方案，这套解决方案使用彩色摄像机及其随配软件更清晰地识别与检测透明标签，以及检查每只瓶子上打印的日期/批号。此外，一台条形码阅读器可确认每个包装上的代码，这样可无需使用附加摄像机。欧莱雅包装生产线经理要求欧莱雅市场部在设计包装时，将各个品牌的标签与代码放置在一致的位置，从而帮助简化了检测工作。CI-Vision 解决方案还包括培训功能： 操作人员只需将样品包放在摄像机前方，然后激活“培训”功能，即可将用于检测新包装的系统准备好。这样，当欧莱雅多产品高速生产线进行转换时，无需停机即可完成照相机移动或系统调节。针对这一项目，梅特勒-托利多CI-Vision 提供了一种完整的视觉成像检测解决方案，其中包括设备安装和调试、培训、文件记录与维护支持。欧莱雅通过采用这种新型检测解决方案，不仅可实现其质量目标，而且可通过大幅缩短转换时间提升生产线工作效率。公司现已将视觉检测从最初的Vive Pro 生产线扩大应用至不同生产厂的其他许多生产线中。
⑴ 王权大庆油田信息中心副主任。数字油田概念的主要提出者、理论奠基人和积极实践者，堪称中国数字油田的旗手，活跃在石油石化行业和大型企业信息化领域，具有较大影响力。1990年本科毕业于西南石油学院物探专业，早年从事物探工作，后逐渐转向IT专业。2001年3月至2002年4月在加拿大滑铁卢大学以访问科学家身份进修IT技术与管理。2003年研究生毕业于天津大学管理科学与工程专业。从最底层的地震勘探放线工干起，曾任物探解释员、程序员、数据库管理员、系统分析设计员、项目负责人、销售负责人、项目经理及主管、部门主管等职。参与和主持过大量软件开发项目、大型企业网设计、超大规模信息系统集成、信息规划等工作，实际经验丰富。2003年所著《大庆油田有限责任公司数字油田模式与发展战略研究》是对数字油田较为全面和深入的文献之一，为各方专家、学者和石油信息化建设工作者所认同，在石油行业内具有较大影响。该文进一步划分了广义数字油田和狭义数字油田的概念，提出了著名的“数字油田参考架构（DORA）模型”，同时对建设数字油田的经济效益进行了评估。2005年所著《对大型国有企业信息化建设的思考》被广泛应用。近年来专注于数字油田的系统工程理论与实践、两化融合、智能油田与智慧油田、油气田物联网与云计算应用等领域。⑵ 高志亮长安大学数字油田研究所所长，研究员，国家科技部资环领域863计划评审专家组成员，陕西省工业余信息化信厅“两化”融合专家组专家。主要从事地球物理非地震找油与油气地质研究，撰写的《鄂尔多斯盆地吴起地区中生界油气聚集与勘探》专著，对当地油气勘探具有很好的指导作用。参与《辽河油田曙一区杜84块兴隆台油层超稠油油藏地质研究》获陕西省科技进步二等奖等。2005年以来专项从事数字油田收集、整理、研究工作。研究了中国所有数字油田学者的文献，总结了各类理论、观点与技术，编著了《数字油田在中国》，提出了独到的数字油田基本理念和思想。编制了中国数字油田建设总图，确立了数字油田建设的五大工程；认为数字油田的核心技术就是如何准确、高效地把数据转化为油气信息，以寻找更多的油气资源和发现剩余油，提高采收率，从而延长油气田的生命周期，具有很大的影响力。⑶ 段鸿杰博士、教授，中国石化胜利石油管理局信息中心副主任。2001年博士毕业于中国矿业大学（北京）采矿工程专业，2002年于胜利石油管理局博士后工作站入站，主要从事油田信息化技术及应用研究，在站期间荣获“胜利油田优秀博士后”荣誉称号。组织开展“数字油田关键技术研究”、“基于MES为基础的PetroDW研发及应用”国家863科技攻关项目2个，“中国石化石油天然气勘探开发数据模型研究与建设”、“中国石化油田企业胜利数据中心试点”、“中国石化石油天然气勘探开发数据模型标准编制与宣贯”等中国石化项目5个，组织完成了胜利油田“十一五”、“十二五”信息化规划编制。曾发表数字油田相关论文十余篇，2010年荣获“中国石化‘十一五'信息化先进个人”荣誉称号。⑷ 李剑锋中石化信息管理部副主任。2006年发表专著《数字油田》，系统地讲述了数字油田的由来、概念、发展现状、相关技术及未来发展前景等诸多方面的知识和技术。第1章阐述了数字油田的缘起；第2章为数字油田的概念、分类及系统架构；第3、4章为数字油田主要业务流程和信息技术；第5章为数字油田数据库技术；第6章为数字油田的虚拟现实与网络技术；第7章为数字油田的信息安全技术；第8章为数字油田与油田的经营管理；第9、10章则分别叙述了数字油田工程的实施纲要与发展展望。⑸ 高玉龙长庆油田数字化与信息管理部副主任、党委委员。为了建立适应长庆油田快速发展的高效管理运行机制，2008年长庆油田提出了油田数字化管理理念，开创了油田管理现代化的新局面。长庆油田数字化生产管理系统整体上可分为三大块：一是前端以基本生产单元过程控制为核心功能的生产管理系统。重点实现对单井、管线、站（库)等基本生产单元的过程控制和管理。二是中端以公司层面生产指挥调度、安全环保监控、应急抢险为核心功能的生产运行指挥系统。三是后端以油气藏管理、经营管理为核心功能的决策支撑系统。在生产工艺流程优化的基础上将数字化与劳动组织架构相结合，合理划分生产单元，按生产流程设置劳动组织架构，实现生产组织方式和劳动组织架构的深刻变革。把油气田数字化管理的重点由后端的决策支持向生产前端的过程控制延伸，最大限度的减轻员工劳动强度，提高工作效率和安防水平。⑹ 张志檩河北安平人，原中石化信息管理部副主任，教授级高级工程师，中国石油石化行业信息化著名专家。曾任中国石油化工股份有限公司信息系统管理部副主任，中国石油化工集团公司科技委委员，中国油化工集团公司科技成果评定委员会委员，中国电子学会计算机工程与应用分会常务理事，计算机化工应用专业委员会委员。工作30多年来，共组织和参加开发了上百项科研成果，获得几十项国家科技进步二等奖、省部级科技进步一等、二等、三等奖以及现代化管理成果奖。2006年发表专著《数字油田》（与李剑锋等合著）。还著有《信息技术应用读本》、《常用信息技术词典》、《计算机应用信息系统安全设计》、《化工实验室信息管理系统LIMS》等多部专著。⑺ 李清辉新疆（克拉玛依）油田公司数据中心总工程师，著有《数字油田信息平台构架》，本书比较系统地讨论了数字油田信息平台的设计、实现及应用方法，包括油田信息平台的基本概念、研究背景、相关技术的研究现状及发晨趋势；油田信息平台的总体构架；主要平台的系统构架、设计方法以及应用实倒．油田信息平台的集成应用方法；油田信息平台开发相关理论与技术。⑻ 毛峰清华大学教授，著有《数字油田的理论、设计与实践》，本书是地球信息科学基础丛书之一，是一本探讨“数字地球”技术在石油石化企业及其下属油田中应用的理论技术著作。⑼ 常冠华大庆油田勘探部主任工程师。著有《数据库新技术在石油勘探中的应用》，以大型企业信息化系统建设为例，较全面、系统地介绍了数据库新技术的应用。书中介绍了新技术的基本概念、体系结构、实现方法与技术，深入分析和研究了这些新技术的实施过程与开发经验，列举了应用实例并指出了未来的发展趋势。较全面、系统地介绍了数据库新技术在油气勘探领域的应用及最新进展，内容包括面向对象数据库、Web数据库、主数据库（数据银行）、联机分析处理、数据仓库、数据挖掘等技术，并深入分析和研究了勘探数据的流程、专业数据库、勘探主数据库、项目数据库等实施数据集成和专业应用软件集成的技术，列举了应用实例，指出了数据库技术的新应用及其未来发展。⑽ 熊华平大庆油田勘探开发研究院副总工程师，中国石油天然气集团公司高级专家。合著《数据库新技术在石油勘探中的应用》。⑾ 陈新发现任中国石油新疆油田公司总经理、新疆克拉玛依市市长。中国科学技术协会第七次全国代表大会代表，中国科学技术协会第七届委员会委员。兼任中国石油学会理事、新疆维吾尔自治区科学技术协会副主席、新疆石油学会理事长、新疆地质学会副理事长、新疆维吾尔自治区专家顾问团矿产与能源专家、《新疆石油地质》编委会主任、新疆企业家协会执行副理事长等社会职务。著有《数字油田建设与实践：新疆油田信息化建设》，本书系统地讨论了数字油田规划、实施、管理的方法，以及在新疆油田实践的成果。在系统地介绍了企业信息化的基本概念、体系架构后，详细地介绍了油田信息规划、信息标准化、数据资产建设、业务应用系统集成、空间信息集成等技术，并探讨了如何进行油田知识管理，以及这些技术在新疆油田信息化建设与实践中取得的成果。⑿ 刘希俭现任中石油信息管理部总经理，国家信息化专家咨询委员会专家。1982年毕业于大庆石油学院，1990年获得美国纽约州立大学布法罗管理学院工商管理硕士学位。历任大庆物探公司副经理、大庆能源公司经理、大庆石油管理局副局长、中国石油天然气股份有限公司科技与信息管理部总经理、中国石油集团信息管理部主任。组织制定了中国石油信息技术总体规划，并组织完成了中国石油多个信息化工程改造和建设项目的实施工作。研究领域：信息化商务管理和信息系统运行维护管理等。著有《石油石化行业科技规划计划编制方法 》、《企业信息化实务指南》、《石油石化行业技术创新成果评价方法》、《中国石油信息化管理》等。积极倡导数字油田建设，推动中国石油天然气集团公司实施地球科学与钻井系统（A1）、上游生产信息系统（A2）、地理信息系统（A4）、数字盆地系统（A6）、ERP等系统，为中国数字油田和数字化工建设做出了重大贡献。
一个真正好用的智慧社区解决方案，需要对智慧社区场景应用、服务流程、管理痛点有深刻的理解与实践。因为只有足够了解这个行业，才能在设计过程中洞察到业主、管理方在日常生活中的真正需求，确保在使用过程中各个流程节点打通，各个管理流程智能化，实现真正“好用”。
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一、什么是智慧园区
智慧园区是指充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用，为社区居民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境，从而形成基于信息化、智能化社会管理与服务的一种新的管理形态的社区。是社区管理的一种新理念、新创新模式。
融合最新NB-IoT物联网技术、ICT技术和云计算，在城市公共设施管理、城市民生环保监测、城市公共安全、智慧社区和智能家庭等领域实现物联网化、信息化管理，以更加精细和动态的方式实现城市公共资产管理和决策的智能化，将多种NB-IoT业务和其他物联网技术应用业务综合接入，提供NB-IoT等物联网智慧小镇/街区门户平台，为城市智慧管理助力。
通过云平台可以对监测指标或设备数据进行实时监测预警和统计分析，部分业务场景结合GIS系统，使得城市或社区公共设备状态数据或环境状态数据做到及时采集、传输、存储、监控、告警，掌握公共设施变化趋势，避免异常事件的发生，起到很好展示效果。
二、智慧园区建设整体架构
智慧社区建设主要集中在如下领域：
（1）智慧民生
（2）智慧政务
（3）智慧出行
（4）智慧家庭
（5）智慧商圈
（6）智慧医疗
（7）智慧教育
（8）智慧养老
图2.1 智慧社区建设涉及领域
传统智慧社区建设主要从事了下面具体应用的落地：
图2.2 传统智慧社区建设
在传统智慧社区应用方面，增加更多的物联网因素，特别是针对公共设施和民生安防，例如可在社区中建设智能路灯、智能井盖监测、智能垃圾箱监测管理、小区内停车运营、智能楼宇节能、智能配电箱监测、智能消防监测、社区门禁系统、社区安防视频监控等等。
图2.3 智慧社区系统架构图
三、智慧园区的规划建设
较多国家实行由点及面地开展建设，即由州政府或省政府规划框架，落实到各个社区来具体操作。如澳大利亚维多利亚省政府规划了“连接维多利亚”这个项目，设立了六个发展主题：“建立学习社区、发展未来产业、繁荣电子商务、连接各个社区、改善设施及通路、促成新型政府。”再如美国弗吉尼亚州政府规划了“弗吉尼亚州智慧社区建设指导纲要”，为各个社区提供了总体思路，它将“政府、社区、商业、教育”这四块内容定为建立社区门户网站的基本框架。各个社区在执行的过程中，围绕基本框架展开，力图在共性中体现个性，展示各自不同的优势。这种优势体现在社区文化和价值观上，但归根结底的实施原则是“促进就业和改善生活质量”。
园区智能化管理，包括设备、照明、多媒体、水电燃气能耗、环境监测、安防等多个维度的管理工作，在数据采集和智能化管理方面存在如下问题：
1、数据采集孤立，系统联动难以实现。
2、系统可扩展性差，扩展成本较高。
3、无法实现高效、便捷的集中式管理，运营成本高。
4、重要设备运行状态无法实时监控，事故预警难以实现。
5、设计、建设、应用同质化，难以满足个性化需求。
6、建筑物与建筑物之间，建筑物内各子系统间相对独立，存在信息孤岛，智能化水平低。
AIRIOT园区智慧物联管理解决方案基于AIRIOT物联网平台搭建，实现综合园区内设备管理、设备控制、能源管理、环境监测、安防及应急预案管理等功能，通过一套物联网平台实现整个园区的一体化智能化管理。具体功能点如下所示：
1、设备管理
对接入平台的设备进行增删改查的管理，以及对设备上数据点的配置，通过数据点的状态监测对异常情况进行报警，反馈出设备的联网情况、设备故障情况等。
2、设备控制
通过策略管理，对灯杆、路灯、广告屏等设备的任务进行策略设置和任务下发，如调节灯杆的光度，以及园区广播、广告屏节目的播放任务下发。
3、能耗统计
对园区的用电设备、用水设备、供热设备、燃气设备等所产生的能耗用量进行统计。统计维度按设备，对园区内设备按用电类型进行分类统计，按年度进行能耗消耗的对比统计，并提供环比用能统计功能。
4、能耗计算
设置水电燃气的时段价格，根据用能来计算不同时间周期（年、月、日）的费用。对能耗超标设备进行统计和数据记录，并根据统计情况对超标情况做出排查。
5、停车及充电桩管理
对园区的停车区域进行可视化管理，包括停车位、充电桩等，展示车位空余状态、充电桩分布情况及当前使用指数等数据、辅助调度调控。同时可以对充电桩的整体用电情况统计等。
6、环境监测
对园区风向、风力、风速、温度、湿度、气压等指标进行监测，并监控设备的使用情况和健康情况。
7、应急管理
对园区内火灾、急救，以及突发状况处理流程以及负责人的设置，并提供应急预案管理，对园区内未处理的报警进行统计，并进行人工处置。
8、报警视频联动及追溯
触发“紧急呼叫”以后，关联摄像联动记录险情，同时可追溯查看报警及视频回访功能。
智慧园区全景图
智慧园区能源管理
智慧园区环境分析
智慧园区能耗统计
AIRIOT物联网平台已广泛应用于智慧园区、智慧油田、智慧能源、智能制造、设备智能管理、数字化工厂等行业领域，10年行业经验，大项目验证，具备数百万设备大规模数据采集能力。截止到目前已服务800+项目，覆盖90%以上主流驱动，平均缩短项目实施周期70%，节省50%以上的人力成本，让物联网项目更简单！
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2、论文查重。
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随着高校对学生学习成绩和学术不端行为的重视，对毕业论文要求越来越严格。大学生毕业前需要写论文，论文写完后还要检测论文的重复率。只有复读率达到学校要求，才能参加后续答辩，才能顺利毕业。为了在论文提交给学校之前更加确定我们会提前测试我们的论文。那么，关于毕业论文查重哪个软件最好呢？
大家要记住，天下没有免费的午餐，论文查重系统也是如此。没有无限的免费查重系统，一般免费纸质查重系统都可以提供一次或者几万字的查重。用了之后，还是要付费检测。不同论文查重系统的数据库是不一样的。所以，建议大家定稿用学校要求的查重系统进行检测，学校要求的查重系统最好，查重结果最准确。
目前高校普遍要求使用知网的论文查重系统。学校一般会提供1-3次测试机会。有些学生如果几次论文测试都没有通过，就需要找校外的论文查重系统。知网不对个人开放测试。这时候我们可以用paperbye来检测论文的初稿。
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这是一款专业的免费绿色版查重软件，无需登陆与注册，不限字数、不限次数，一键操作，无限免费查重，还有详细的检测报告.
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1、知网。
知网建设及其产业化运作机制，为全社会知识资源的高效共享提供了丰富的知识信息资源，有效的知识传播与数字化学习平台；为知识资源生产出版部门创造互联网出版发行的市场环境与商业机制，对促进教育、科技、文化、出版等事业和文化创意产业发展提供了大有作为的信息网络空间。
2、维普。
维普网是重庆维普资讯有限公司于2000年推出的一家综合文献数据库。维普网包含数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电子期刊制作发行、文献资料数字化工程等多种个性化服务。维普检测系统，提供本科生论文检测，硕博论文检测，职称论文检测，投稿论文检测，结果与学校相同。维普适用于中文论文，英语论文，小语种论文等检测查重。
3、万方。
万方论文检测系统采用科学先进的检测技术，实现海量学术文献数据全文比对，秉持客观、公正、精准、全面的服务原则，为用户提供精准详实的相似性检测结果，呈现多版本、多维度的检测报告，有效地为科研管理、教育教学、出版发行、人事管理等各领域的学术个体或学术机构提供学术成果相似性检测服务。
据智研咨询发布的报告，2018年我国智慧工地行业市场规模达到99.1亿元，同比增长24.03%。相比于目前安防市场几千亿的市场规模，智慧工地显然还是一个不大的“盘子”。不过，由于AI、物联网、BIM等技术的赋能和融合，加之政府的愈加重视，这一与智慧城市建设息息相关的领域，也正在以加速成长的方式占领着市场。一、智慧工地的落地场景在哪里？谈到智慧工地，很多人的印象还停留在安全帽的检测和配备人脸识别闸机上。但实际上，作为一个人、车、物密集的场景，智慧工地的场景落地并不简单，并且还涉及到工地端、企业端和政府端三方市场的对接，是一个必须做到“小而美”的市场。具体来说，工地的施工现场管理难、作业人员多、环境复杂。并且工地建设涉及各方，容易形成信息孤岛，各方对接难，审批流程也很复杂。传统的工地建设模式成本高，在信息化和智能化的浪潮下，也面临着管理向效益的转型，尤其质量安全管理的自动化、风险辨识智能化等，都是智慧工地未来的方向。二、前智慧工地能落地的场景是哪些？落地到具体的智能建设上，从识别工人是否佩戴安全帽，到察看吊车司机的动作是否规范、工地上是否有坑或列线、周围是否有违章建筑、工地是否需要进行围挡等，以及设备和物料的管控、工人的人事管理等，工地建设和运营的各要素，其实都在“智慧工地”的视野范围内。以某智慧工地平台为例，随着近几年人工智能的加入，平台的实名制认证、智能考勤、工资统筹管理、AI智能监控、人车通行管理等功能都已比较成熟。另外，智慧工地解决方案，还涉及对工地出入口、围墙、特种设备等进行视频监控，对塔吊碰撞、基坑隧道变形、地面沉降等进行告警的安全建造，以及对现场温度、湿度、噪音、扬尘等进行监测和控制。而再进一步延伸，除了大多数企业围绕的施工策划阶段、进度管理、人员管理、机械设备管理、物料管理、成本管理、质量管理、安全管理、绿色施工管理、项目协同管理等，智慧工地还在向集成应用、延展性应用拓展。三、细分智慧工地领域的商业模式在运维和服务模式上，业内人士也表示，智慧工地等细分场景，其实与公安等安防场景相同有不少差异点，涉及的需求更细分，商业模式也更复杂。工地场景需要进行大量的服务和协同，其中就包括各种系统的对接，不然无法打通应用。不同领域的服务可谓隔行如隔山。如工地的系统，进行文件管理，就需要与办公自动化（OA）系统对接；工资的发放，就要与工地和政府的财务软件进行对接；工地人员的情况，需要与建委系统对接；工人的挂靠问题、复用问题、监理人员是否持证上岗等，则需要与社保局对接等。因而，智慧工地领域的建设和运维，需要多年的摸爬滚打，与各方进行对接和磨合，否则很难在这一领域扎下根来。另外，在产业分工上，智慧工地上游为计算机、互联网及监控器材等企业；下游则为建筑施工、企业管理等行业。上游的计算机、互联网及监控器材等企业，技术开发能力和加工水平将直接影响到智慧工地运维的水平，因此，人工智能、物联网技术带来的创新就为智慧工地带来了新的契机。下游的建筑施工、企业管理等企业。建筑施工受国家政策、国民经济运行、行业及自身经营等，直接决定了智慧工地的景气程度、市场容量与技术发展方向。如此，包括软件平台提供商，安防厂商，以及人脸识别产品等硬件、解决方案提供商等在这一领域都有所布局，代表厂商有品茗、广联达、共友、海康威视、汉王等。目前，智慧工地的市场还有待开拓，玩家们更多还是选择精耕细作，站稳这一市场。相对于公安等领域的激烈竞争，在民用的细分领域，做的事更为“下沉”。截止到2018年我国已批准了290多个智慧城市试点项目，作为智慧城市在工程领域延伸的智慧工地，将直接受益于智慧城市的发展，未来还大有可为。
相继出台文件，大力推进“智慧工地”建设，助力建筑业高质量发展，越来越明确的政策让智慧工地项目遍地开花。
建筑行业是一个安全事故多发的行业，由于施工现场管理人员复杂、环境杂乱、多工种交叉作业等弊端，普遍存在管理粗放、施工地点分散等特性。
随着建筑业的快速发展，产业规模的不断扩大，原有的管理方法渐渐呈现弊端，传统的施工现场管理模式目前已不符合要求的可持续发展的市场需要。着眼于互联网的迅速发展，建筑行业信息化时代已经到来，智慧工地通过移动互联、物联网、云计算、大数据等新一代的高科技信息技术，实现建筑行业的信息化、精细化管理，真正体现安全生产、科学管理。
通过智慧工地的信息化手段实现要素的智能监控、预测报警和工作的数据共享、实时协同等，有效帮助企业提升管理效率、降低劳务成本、保障施工安全。
智慧工地的发展不仅是因为政策导向，还有建筑施工企业自身信息化建设的内在要求。智慧工地基于信息技术，围绕建筑工程项目全生命周期，建立支撑现场管理、互联协同、智能决策、数据共享的信息化系统，牢牢把握施工现场“人、机、料、法、环”这 5 个关键要素。
数据可视化技术围绕“控风险、除隐患、防灾害”工作要求，聚焦重点工程、重要环节，集中时间和精力，将数据可视化 Web 组态应用到建筑施工的管理中。Hightopo可视化保障建筑施工安全，遏制事故多发频发势头，协助行业安全生产形势稳定好转。
结合 BIM 三维建模，对场地平整、做地基、回填等各阶段工况进行全过程数字孪生，实现 Web 三维施工管理可视化平台，从而对建设工程造价预估，控制预算。
将建筑物及施工现场 3D 模型与施工进度链接，与施工资源、安全质量以及场地布置等信息集成一体。整合了建筑施工进度、施工人员佩戴装置、安全管理等各类系统，实现可视化表达，VR、手持或固定触控设置终端都可支持，减少信息传递的中间环节，保证信息传递的时效性和及时性，统一项目标准。
配合 3D 组态效果，可对塔吊碰撞等危险作业进行报警，显示塔吊交叉作业运行情况，最大程度上保障塔吊作业安全。
系统可根据施工要点自主设置警告类型信息，模拟土方开挖全过程，避免回填之前出现基坑边坡不平、基地不平的缺陷和杂物堆积，做到随挖随修，加快施工技术作业速度，提升工程作业质量。
基于 UWB 定位基站，结合 BIM 技术，通过现场放样优化楼层板综合排布，对层板定位可行性采取 3D 场景虚拟漫游，实现决定楼层板与钢梁熔透焊接的焊点位置的效果，协同安装，保证布置合理，达到零拆改，一次成优。
智慧工地管理的研究及应用，能够有效地深化建筑企业管理模式和提高企业的实力，改变了传统的工地管理方式，更加的细节化、模范化、流程化，达到优化管理、整洁环境、人员规范、责任到人等效果；打通从一线操作与远程监管的数据链条，实现劳务、安全、环境、材料各业务环节的智能化、互联网化管理，提升建筑工地的精益生产管理水平；预防安全事故的发生，追责安全事故的问题，使得工地管理更加的符合管理者的需求。
实名制管理现在真的是刚需，政府要求，大家都得搞。既然搞了那就把实名制的内容连接到智慧工地上，与其他的数据一样，形成集成化管理。那么智慧工地与实名制结合有什么好处？可以及时记录和掌握工人安全教育情况，通过门禁系统实时统计现场劳务用工情况，如果录入的信息较为详细的话可以分析劳务工种配置，监控人员流动情况，甚至还可以包括监管工资的发放情况。这些都可以通过智慧工地实现，并且这些东西很多项目都已经落地了。
现在的每个项目上都有各种各样的监控摄像头，包括但不限于，生活区监控、办公区监控、施工现场监控、塔吊监控、施工电梯监控等等。这些监控同样可以通过智慧工地的接口形成统一的集成化展示，展示效果参见一般的保卫监控室，想看哪里点哪里。监控也已经算是相当普及的应用了，稍微做的好一点的智慧工地可能会有移动端和web端，这样可以随时随地的监控现场各个地方的动态，只要网速够快，还是蛮方便的。现在逐渐开始流行的5G智慧工地，就把实时监控这个事情发挥起来了。
监测系统的话那就对设备可能有一些需求，比较常见的就是扬尘噪音监测，也是几乎每个项目一套。稍微做的细一点的项目会有配电箱监测、水电表智能监测、高支模监测、临边防护监测、塔吊防碰撞监测等等。这些都没有技术上的难度，设备也都是已经实现了的，只要安装上这些设备，可以将项目上你想要知道的这些信息统一集成到智慧工地，对这些信息进行记录。项目每个月的用电情况分析，用水情况分析，可能产生的危险源分析，都可以由这些数据得到，同样这也是比较好用也是比较实用的应用点。
人脸识别系统也是其中一点，这个和实名制系统类似，但是又有所不同。人脸识别系统其实可以做的文章很多，最常见的是实名制。除此之外，疫情期间人脸识别可以增加红外测温的功能，可以增加口罩识别的功能，这些在技术上都没有什么难度，很多项目也都已经实现了。实现无人值守减少接触，也算是工地防疫期间的一个小亮点。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧）
进度管理是很多甲方和施工单位都关心的问题，交流的时候大家也都希望可以通过智慧工地实现真正的进度智能化管理。那我只能说理想很丰满现实很骨感。现在的进度管控要么是人工分析，要么是BIM+智慧工地用模型挂接进度计划实现半智能分析，不管怎么样，都是需要人工录入。用模型进行进度管理还涉及到相当复杂的模型分割和进度挂接工作，要是流水段突然变了或者施工工况突然变了，那就是推翻重来，又要进行相当复杂的模型分割和进度挂接工作。
总的来说，在此时代快速发展的背景下，伴随着技术的不断发展，信息化手段、移动技术、智能穿戴及工具在工程施工阶段的应用不断提升，智慧工地建设应运而生。建设智慧工地在实现绿色建造、引领信息技术应用、提升社会综合竞争力等方面具有重要意义。而我们汉玛智慧，也在为实现智慧工地的普及不断努力，为给广大客户贡献更多更优质的智慧工地解决方案不断奋斗！
本文内容来自以下文章：
杨晓娇,于忠,冮军.智慧工地中的图像传感技术的应用进展[J].四川建筑,2021,41(S1):41-44.
摘要：文章对智慧工地中的图像传感技术的发展历程、以及图像技术、视频技术、激光雷达点云技术在建筑工地中的应用作介绍，并介绍了智能算法在图像处理技术领域的发展应用。最后提出为了更好地满足施工监管的需求，图像技术可以通过视频技术、激光雷达点云技术在时间、空间上进行交叉验证，以提高图像识别的准确性。在智能算法与图像耦合技术方面应结合三维技术形成更加准确地实时反馈信号指导工程施工。
关键词：图像传感技术; 视频技术; 激光雷达点云技术; 智能算法
智慧工地和智慧建筑的兴起与当今智能化、信息化的发展有着紧密的联系。随着我国城镇化进程的加快，建筑施工过程日益复杂，施工现场安全问题，如劳务人员安全帽和安全绳佩戴、施工现场临时用电混乱、临边防护等问题，也日益凸显出来，使得传统施工安全监管技术已经无法满足目前现场施工安全的要求。借助计算机和人工智能技术的快速发展，图像传感技术凭借 处理精度高、灵活性强、再现性好、适用面广等特点 成功应用于建筑施工安全管理等过程，为项目管理人员提供施工现场的安全隐患、施工动态及进度的实时反馈，提高了建筑施工安全管理效率。
进入21世纪，图像传感技术的应用范围被逐渐拓宽，甚至在某些领域已经取得突破。然而，对计算机计算速度、存储容量要求较高，图像处理使用频带较宽、以及在成像、传输方面还有一定的技术难度等因素，制约了图像传感技术的进一步发展。
目前，智慧工地系统中包含了大量的各类传感器和核心的数据实时处理技术，也由此带来了大量的数据获取、传递和处理。随着智能技术的发展，视频图像信息在建筑信息数据中的占比越来越大，利用图像传感技术对建筑施工进度、人员安全带和防护栅栏等安全装置状态识别、工程质量评价以及施工现场扬尘监测等过程进行实时反馈，实现建筑施工过程中的信息识别、安全监管、决策分析等功能，使得图像传感技术成为建筑施工管理过程中的重要技术手段之一。
1 图像及视频传感技术在智慧工地中的应用
1.1 图像技术在建筑工地中的应用
图像技术总体上可以分为 图像分析、图像重建和图像的像质改善 三大部分，在建筑施工中图像技术一般用于图像分析，如人脸识别、安全帽/绳识别、火灾识别、混凝土结构监控等。
1. 2 视频技术在建筑工地的应用
建筑工地是一个复杂庞大的区域，利用视频技术对建筑物内部各个位置情况进行监管，对建筑施工现场安全管理进行实时监控。从现有的研究和应用案例来看，建筑工地对视频监控的需求主要集中在: 地基基础、地面施工、高层作业以及文明施工检查 等阶段。其中， 安全问题 是各个阶段最突出的问题之一，利用视频技术对施工现场的深基坑、高边坡支护安全、模板工程安全、临边洞口防护、脚手架搭设安全等过程进行监管，既减轻了监管人员的工作强度，又加强了建设行政主管部门以及监管机构的调控监控力度，提高了工作效率。
1.3 激光雷达点云技术在建筑工地的应用
近年来，利用激光雷达技术处理大规模的地理空间数据，发展了计算机视觉、计算机图形学。从有关于建筑重建、图像以及激光雷达建模的文献中发现，其中很大一部分内容致力于基于图像的方法进行 建筑重建 。激光雷达利用点云成型技术能快速获取大范围区域表面采样点的三维空间数据，正是由于其在建模工作上的高效性，因而在 建筑规划、建筑施工以及文物保护等 方面起到了重要作用。
2 智能算法对于图像技术在智慧建筑领域发展的影响
2.1 智能算法在图像处理技术中的发展
智能算法自提出以来就引起了国内外众多学者的广泛关注，经过多年的发展和创造，智能优化算法已成功应用在国民经济的各个领域，为生产生活中的许多复杂问题提供了一个高效可行的解决方案，成为了学术领域中一个重要的研究方向。其中比较经典的智能优化算法有: 遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)、混合蛙跳算法(SFLA)、人工蜂群算法 等。 在图像处理技术上蚁群算法和粒子群算法是最常用的算法 。
总的来说，智能算法用于图像处理技术的优化具有两个方面的重要作用。 一是基于大数据信息平台的信息汇总数据智能处理分析，引导图像处理技术的优化和发展; 二是基于大数据技术对于数字信号的处理架构以及模型优化，能够有效辅助现有图像处理技术，实现图像处理技术的快速升级。
2.2 智能算法和图像耦合技术对传感建模方法的改进
利用 智能算法与图像耦合技术 处理施工过程中火灾识别、污染识别、劳务人员安全识别等问题具有高速、便捷等特点。智能算法与图像之间的耦合技术主要利用图像本身具有的张量结构，且张量结构具有良好的表达能力和计算特性，因此可以利用智能算法对张量结构进行分解并快速而高质量对图像进行压缩和提取相关特征信息，从而可以利用获取的信息进行快速的传感建模。施工现场的大气污染防治作为建筑工地的重要工作之一，利用图像处理技术对施工过程中的扬尘、裸土覆盖等问题进行智能识别，通过智能算法与图像之间的耦合技术对施工现场的扬尘、烟雾、裸土等信息进行提取传感建模，实现快速识别、抓取、处理等功能，并生成相应的数学模型对施工过程进行预测、评估等，指导施工现场管理。
然而，智能算法与图像耦合技术的传感建模方法仅仅是获取图像中的 二维数据信息 进行快速建模，对施工现场出现的问题作出的响应更多只是简单提取建模、分析、以及预警等，很难进一步提高精度。因此， 智能算法与图像之间的耦合技术应结合三维技术进行更加精确的数据信息提取，从而形成精度更高的实时反馈、预测模型、评价模型等指导现场施工实现精确识别、预测告警、以及深度治理等功能 。
3 总结和展望
本文主要对图像传感技术的发展历程，以及 图像技术、视频技术、激光雷达点云技术 在建筑中的应用进行了概述，指出随着建筑施工过程的日益复杂，建筑体量增大，仅仅依靠图像识别技术对劳务人员、安全帽佩戴、烟雾情况进行识别已经无法满足工地现场管理的要求，因此目前图像技术应与视频技术相结合，以提高图像识别的准确性。并提出利用激光雷达点云与视频图像技术对施工过程中的扬尘、裸土识别等进行交叉验证，以提高识别精度，实现建筑施工污染源的精准定位、智能预测、深度治理。文中还对智能算法、以及其在图像处理技术领域的应用进行了介绍，提出智能算法与图像耦合技术对于传感建模方法应结合三维技术进行更加精确的数据信息提取，从而形成精度更高的实时反馈、各类模型等指导现场工地施工。
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3、维普检测是继中国知网后，又一个是大量期刊文献系统支持的检测论文相似度的软件。
4、万方检测也是检测论文相似度的软件，他的数据库也是非常全面的。
5、中国知网是中国最权威的，数据库最全面的，我们的高校有99%的高校在使用，企业单位大部分也在使用知网进行论文相似度检测，由于是最权威的，价格也是成正比的，价格比较昂贵，而且不对个人开放，很多大学生就用不了，有的高校是和知网合作的，会免费给同学提供1-2次查重的机会，很宝贵的机会。
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