滁州市化工厂人员定位系统——苏州新导智能科技,技术精湛,定位精确

本文介绍了苏州新导的UWB高精度定位系统,应用于化工厂人员管理,实现精准定位、历史轨迹追踪、电子围栏控制等功能,旨在解决人员管理、工作效率及安全问题,推动工业4.0进程。

一.项目概述
当前在滁州的生产基地主要承载了集团家电生产制造的核心功能,人员管理、产线工具如循环车、物料箱等除主要还是依靠传统的人员进行现场管理的方式,这种方式不但需要监管人员亲临现场,而且并不能从根本上解决人员管理问题,比如车间、化工厂、办公楼等分布较分散,监管人员需要不断巡视各车间;人员较多时,并不能对每个人员起到监管作用。随着企业规模扩大,人员越来越多,且分散工作,随之而来的问题是:

如何管理好每个车间人员?
如何才能确认该人员是否按时到岗?
如何收集每个工人的有效工作时间?如何知道当前人员的分布及分工情况?
如何收集产线移动小车司机每天的送料循环次数?如何了解并优化配送时间?
如何收集产线数据从而为KPI绩效提供数据决策依据?
如何监测并采集移动对象的数据?如何从数据分析中找出瓶颈和原因,从而进行业务流程和效率优化?
如何在遇到责任事故时,如何查看人员历史轨迹信息,为责任的判断提供依据?
如何提高监管人员的工作效率,并管理好企业内部每个人员和外来人员?……
诸如以上种种问题,对绩效的管理、苏州新导推出工业4.0战略等等都至关重要。

本化工厂人员定位解决方案采用苏州新导自主研发的UWB高精度定位系统,通过在工厂内部布设光纤、网络或wifi无线网络连接基站,大范围覆盖,对工厂内员工、物资、周转车等实行精确定位,精度高达厘米级。系统可实现历史轨迹查询、电子围栏报警、导航管理、生产调度等功能,节约管理成本,提高生产率,助力工业4.0。
定位目标:
生产线工人、移动小车、料箱工具等
定位精度:
最高可达1-10cm,常规环境下1m左右。
二. UWB化工厂人员定位系统介绍
苏州新导超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)是一种新型的无线通信技术,根据美国联邦通信委员会的规范,UWB的工作频带为3.1~10.6GHz,系统-10dB带宽与系统中心频率之比大于20%或系统带宽至少为500MHz。UWB信号的发生可通过发射时间极短(如2ns)的窄脉冲(如二次高斯脉冲)通过微分或混频等上变频方式调制到UWB工作频段实现。
超宽带的主要优势有,低功耗、对信道衰落(如多径、非视距等信道)不敏感、抗干扰能力强、不会对同一环境下的其他设备产生干扰、穿透性较强(能在穿透一堵砖墙的环境进行定位),具有很高的定位准确度和定位精度。
三.化工厂人员定位系统四层解读
传输层分为无线传输网和有线传输网,无线传输网通过WIFI信道为定位基站提供数据传输链路,有线传输网通过有线以太网(如POE)方式为定位基站提供数据传输链路,并且有线传输网还为无线传输网提供数据传输链路。
服务层由UWB定位引擎软件、UWB定位系统管理软件、对内和对外接口软件组成,这些软件部署在系统服务层服务器。UWB定位引擎软件实现定位数据的解算,得到定位标签的坐标;UWB定位系统管理软件实现定位网、通信网、无线传输网的管理及维护功能,并作为应用层到感知层的数据交换桥梁;对内接口软件给我司自有系统应用软件提供数据接口;对外接口软件给第三方应用提供数据接口。
网络层分为互联网和局域网,局域网由用户方部署。应用层包括系统应用软件和应用层对外接口软件,系统应用软件实现定位显示、轨迹回放等基础功能及应用定位数据的电子围栏、巡检、过程管理、考勤分析等拓展功能;应用层对外接口软件提供接口以便用户使用本系统的数据。

四.需求分析
目前滁州化工厂人员定位可移动对象的数据采集,主要还是传统的现场人为观察与监督,缺少必要的科技手段对可移动对象如产线工人、循环铲车、物料推车等的位置信息进行实时采集,在制定绩效管理、效率优化时缺少必要的数据决策来源,所以通过本RTLS(Real Time Location System)的实施,达到以下主要目标:
工厂可移动对象位置数据的实时采集、监测与分析;如工人的有效工作时间、工作效率,从收集的海量数据分析中,找出管理瓶颈和疼点;如轨道循环车拥堵的原因?驾驶员工作效率统计等,如物料箱输送的优化与实时性?等进行业务流程和工作效率的优化;
针对化工厂人员定位系统以上管理的难题,根据对内部可移动对象管理的要求(工人有效工时统计、Milk Run每班次循环次数统计、循环车交通拥堵原因、物料箱位置跟踪与快速查找、等功能。),结合了先进的无线宽带技术,苏州新导定制一套科学、实用的基于One Network的RTLS系统,最终实现移动资产的数字化与透明化管理。通过损失根源分析与效率优化最终提高生产力。
五.化工厂人员定位系统功能
人员录入
人员可通过本软件将计划在工厂的人员信息录入系统,提交领导审批后在系统中存档,人员可从记录中选择进行录入。
绑定处理
人员终端发放,系统自动获取人员终端ID;
将人员终端与人员绑定:将指定的人员信息和其佩戴的人员终端进行绑定,在系统中显示的人员终端即代表佩戴该人员终端的人员。
出入验证
出入验证是指对人员出入进行检查核对的功能。出入验证有如下功能:
发现人员在规定时间未到达;
发现人员是否超期未离开 ;
统计内部滞留人数 ;
配置人员的出入权限 。

出入授权
进行人员进入单位的区域权限设置,授权后的出入人员可以按照规定进入有效区域。
人员信息
人员管理对所有人员列表进行管理,可以添加或者编辑人员信息,人员状态如黑名单,重要人员等。
轨迹回放
移动轨迹是平滑显示的;
可以锁定一个人员终端,按时间段播放,显示移动过程(可选择有轨迹或无轨迹);
可以锁定一张地图,按时间段播放显示移动过程(可选择有轨迹或无轨迹);
轨迹回放过程中可以显示各类报警和声音效果;
可以全屏播放;
可以保存某一段轨迹录像;
可以保存某一段数据,可调用播放;
可进行多窗口回放。
记录查询
记录查询主要用于管理人员了解内部员工和外来访客当前在工厂的情况,或者用于查询某个具体人员的详细信息。在记录查询功能如下:
按条件对人员在工厂历史进行查询;
系统存储的历史在工厂记录;
根据各种条件对历史在工厂记录进行过滤查询;
查询结果导出为EXCEL表格或者文本。

人员分类
主要用于对人员进行不同类型分类管理,并可对分类中的人员信息进行编辑、删除。
人员组管理
人员组主要是管理统一访问权限的一类客户。
系统监控

在地图上显示图标对应于人员终端绑定的人或物;
对人员终端进行实时监控,并在地图中显示人员终端的当前位置;
人员终端分组,用不同的图标显示;
定位过程中能实时看到图标平滑移动;
搜索人员姓名并显示状态:
可跟踪指定的人员终端,地图随着人员终端的移动自动切换;
将鼠标移到人员图标上可以看到图标的信息和状态;
点击图标后可以显示人员的详细信息;
可以手动切换地图,查看指定地图上的所有人员终端的活动情况;
地图可以放大和缩小,调整到合适的大小;
六.化工厂人员定位系统技术特点
1.基于精确的时间测距原理,受环境变化影响小。采用多种无线频段调频,保证良好的穿透性的同时又能获得良好的精度要求。
2.具有定位精度高特点,通过对本项目实际情况的分析及从整体经济性考虑,系统完全满足本项目的定位精度要求。
3.具有良好的抗干扰性,在复杂环境下如人体遮挡、机房能保证定位精度要求。
4.具有无缝组网功能,具备在大容量基站覆盖下,灵活切换。
5.具有布置简单,设备具备自动入网功能,终端入网小于2秒。
6.具有区域唤醒功能,可实现只在需要的区域内定位,其余自动休眠,大幅度延长定位终端的工作时间。
7.具有地图索引功能,从Google地图或百度地图上能够快速切换到定位区域。
8.具有区域内标签自动统计功能,并能输出到多媒体发布看板显示。
9.具有区域告警功能,可实现非法进入或离开告警。
10.具有视频联动功能,可接入海康、大华等标准的ONVIF的网络摄像机。
11.具有轨迹回放功能,能根据多种检索条件搜寻轨迹,可实现单目标和多目标同时回放。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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