摘要：“智慧消防”建设中一项重要任务是采集及分析城市消防数据,全面展示火灾情况和数据特征。面向“智慧消防”的数据采集及分析系统采用Python的网络爬虫Request库和Django网络框架,设计了一个面向城市消防领域的数据采集及数据分析的系统。该系统不仅能快速地获取城市消防数据,还能全面分析并可视化展示火灾情况和特征,从而提升火灾数据采集的效率并拓展城市火灾数据分析的方法。该系统将提升火灾数据采集效率,拓展城市火灾数据分析的理论和方法,为“智慧消防”的发展做出贡献。

摘要：针对某一型号磨煤机减速机在使用过程中所产生的一些常见故障进行分析,找出减速器损坏的原因,并提出了有效的改进措施,为该磨煤机减速机的合理设计提供参考依据。

摘要：针对在部分遮挡和复杂背景下的微型交通标志误检、漏检等问题,提出一种基于YOLOv8s的交通标志检测框架。构建空间自适应金字塔卷积模块(ASPC)代替Neck所有Conv模块,设计全新的ASPC2f模块代替部分C2f模块,减少了模型参数量,提升了检测性能;为解决在检测小目标时因尺度不一致而导致的语义信息损失问题,引入小目标检测层,以增强深层和浅层语义信息的有效融合;使用EIOU代替原来的边界框损失函数,提升网络边界框回归性能。经实验,该方法在TT100K交通标志数据集上平均精度均值(mAP)达到89.7%,相较于原模型提升6.2个百分点,微型目标平均精度均值相对提升9.4个百分点,参数量降低2.6 MB。