摘要：本发明公开了一种打印平板调平方法及装置，属于熔融沉积成型3D打印技术领域，所述方法包括：通过与打印喷头平行设置的测距仪获取打印平板四个角的高度；根据所述打印平板四个角的高度获得所述打印平板的倾斜角度；基于所述打印平板的倾斜角度对所述打印平板进行调平处理。本发明通过测距仪来获取打印平板四角的高度，根据所述打印平板四个角的高度获得所述打印平板的倾斜角度，基于所述打印平板的倾斜角度对所述打印平板进行调平处理，能够快速获得所述打印平板的倾斜角度，以实现快速地对所述打印平板进行调平处理，避免手工调平，并优化了打印质量。

摘要：本发明公开了一种防窃密反间谍窗户，属于防窃听领域，包括安装边框、设置在安装框内的防窃听玻璃以及设置在防窃听玻璃内侧的防窃密装置；所述防窃密装置包括设置在安装边框内的处理器以及设置在防窃听玻璃两端的内侧并与处理器输出端电连接的振动件，所述处理器驱动振动件工作以带动防窃听玻璃发生预定频率振动，本发明使电磁动圈线组在该频率随机的振动与室内人员的声波振动相互叠加形成新的振动，由于新行成的振动夹杂频率随机的振动，所以内部声波无法被窃听装置通过激光信号转换装置单独分离分析，从而杜绝外界窃听。

摘要：人员身体状况的监测方法及装置，所述监测方法包括：在室内环境下，接收器持续采集关于WiFi回波信号的采样数据；第一WiFi模块从接收器处读取采样数据，并将所述采样数据输入卷积神经网络；根据所述采样数据，通过卷积神经网络来识别待测人员的行为；根据待测人员的行为，来判断待测人员的身体状况是否出现异常状况。本发明能够对驾驶员的身体状况进行实时监测，能够在驾驶员出现疲劳驾驶时及时的发现，有助于减少交通事故的发生。

摘要：装卸货行为的分析方法以及监控系统，所述分析方法包括：通过第一深度神经网络来识别各张待分析图像中人员的身体关节点位，得到多组关于所述身体关节点位的坐标数组；通过第二深度神经网络来推断第一视频中进行装卸货行为的人员的行为类型、以及搬运速度变化率；通过第三深度神经网络来推断第一视频中被装卸货物的货物类型；根据所述搬运速度变化率、进行装卸货行为的人员的行为类型、被装卸货物的货物类型、以及该行为类型和货物类型所对应的合理搬运速度变化率的范围，来判断装卸货行为是否合理。本发明只需要对物流园区的装卸货场地进行视频监控，就能够及时的识别出装卸工人的暴力装卸行为，该过程无需工作人员现场监督，成本低、效果好。

摘要：车辆车厢剩余容积的测量方法及测量系统，所述测量方法包括：获取第一图像，为关于车厢门、以及车厢内的情况深度图像；根据所述第一图像，通过卷积神经网络，来确定第一图像中车厢门的开口包围框的粗略值；根据所述车厢门的开口包围框的粗略值，通过梯度算法，来获取车厢门的开口包围框的精确值；根据第一图像、以及车厢门的开口包围框的精确值，通过对车厢门的开口包围框内的各个像素点的深度进行积分，来计算车厢剩余容积。本发明只需要打开车厢的后车门进行拍照，即可计算得出车厢内的剩余容积，并可以进一步计算出车厢的装载率，快速、准确，且受驾驶员/装载者个人经验的影响较小，适用于诸如月台等处的货车车厢装载率检测等工作。

摘要：货物体积的测量方法以及物流园区内的人工智能系统，所述货物体积的测量方法包括：预先在物流园区的月台区域固定安装采集设备；预先在所述月台区域中确定待测货物的放置区域；预先训练第一深度神经网络；将待测货物放置在所述放置区域；通过采集设备来采集所述放置区域的图像/视频，采集过程中保持采集设备的焦距、采集设备的物距、采集设备的分辨率与训练第一深度神经网络时相同；通过第一深度神经网络来对所述放置区域的图像/视频进行分析，得出待测货物的体积。本发明在物流园区的月台区域实现了对货物体积的快速测量，且无需工作人员进行繁琐的数学运算。

摘要：倒车安全监测方法及倒车安全监测系统，所述监测方法包括：根据视频采集设备采集到的视频流，采用SSD深度神经网络算法实时分析所述视频流中的图像帧，确定是否有车辆、是否有行人；如果有车辆、且有行人，则确定车辆位置、行人位置、行人位置是否在车辆的倒车路线上；根据雷达探测的结果，确定月台区域的靠台区域是否有障碍物；如果有障碍物，则根据雷达探测的结果，确定所述障碍物的尺寸和位置；将SSD深度神经网络算法实时分析的结果和雷达探测的结果相结合，确定是否发出警告、以及警告的内容。本发明在物流园区货车倒车停靠月台的过程中，辅助货车司机进行倒车，在危险发生之前提前提供安全预警，保障了行人安全，同时也避免了损坏堆放的货物。

摘要：本发明公开了一种以太网的环网破环方法，包括：在网络节点有变化时，通过拓扑学习使网络中各节点知道整个网络的拓扑；在网络数据流出现异常时判断是否产生环路，如果产生环路则进行环网破坏。本发明里各节点在平时知道整个网络的拓扑，也知道自己在网络中的位置，在出现环网的时候某个节点马上就能知道环路产生的位置以及新增的端口，只需要该节点断开新增端口即可破环，破环速度快，稳定性高。在平时网络稳定的时候也不需要发送额外的报文，基本无负载。本发明还提供了一种以太网的环网破环系统，包括多个节点，在网络数据流出现异常时，采用以太网的环网破环方法进行环网破环。

摘要：本发明公开了一种多源立体感知系统及其组成部件，包括感知层、传输层、数据管理层、平台服务层和业务应用层，所述感知层通过卫星获取流域全貌高分辨率和高光谱影像，从天、空、地三个方面实现水生态环境大数据的全面感知，所述传输层用于将感知层获得的数据发送至数据管理层中，数据传输可通过4G通讯、光纤、WiFi通讯方式传播。本发明通过卫星遥感、无人机技术对水体污染源的精准溯源，对目标水体污染事件进行精准治理，基于天、空、地一体化多源立体感知监测，全面、透彻、实时、连续感知水环境数据，应用智慧分析模型综合分析水污染成因，高效促进环境污染治理，有效评价水质健康状况。

摘要：本发明公开了一种多源立体感知系统及其组成部件，包括感知层、传输层、数据管理层、平台服务层和业务应用层，所述感知层通过卫星获取流域全貌高分辨率和高光谱影像，从天、空、地三个方面实现水生态环境大数据的全面感知，所述传输层用于将感知层获得的数据发送至数据管理层中，数据传输可通过4G通讯、光纤、WiFi通讯方式传播。本发明通过卫星遥感、无人机技术对水体污染源的精准溯源，对目标水体污染事件进行精准治理，基于天、空、地一体化多源立体感知监测，全面、透彻、实时、连续感知水环境数据，应用智慧分析模型综合分析水污染成因，高效促进环境污染治理，有效评价水质健康状况。

摘要：本发明提供了一种基于天、空、地一体化多源立体感知监测系统，多源立体感知监测系统包括天基网络模块、空基网络模块和地基网络模块，其中：空基网络模块：利用浮空器平台搭载高光谱视频相机，构建空基网络模块，能够对不方便勘察、无法触及的地点进行全方位近距离观察；地基网络模块：利用物联网水质站、空气站，以及自主可控的超高分辨率成像单元、暗光彩色成像单元、特征物识别单元构建地基网络模块，实现对地面特征物的高灵敏度获取。本发明有效防控目标水体污染事件的发生，通过卫星遥感、无人机等技术对水体污染源的精准溯源，对目标水体污染事件进行精准治理。