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下一代植被和基础设施数字监测试用于东海岸主线
•正在进行12个月的网络铁路试点项目，以自动检测潜在危害，例如悬垂树木，树叶和危险中断的沉降。•使用Crosstech的AI技术，“面向前CCTV”数字监控将优化基础设施和植被的安全性和维护。•日立铁路公司已促进了数字资产监控项目，并将Crosstech技术应用于Lner Azuma火车。伦敦，2024年7月15日 - 网络铁路，LNER，CROSSTECH和HITACHI RAIL正在合作试用最新的数字资产监控，以观察自然环境和轨道，包括植被和路堤。实时监测区域进一步提高了安全性，有助于检测潜在的危害，例如悬垂或侵入性树种，赛道上的叶子或可能造成伤害或延误的路堤沉降。网络铁路先前估计，仅南部地区，与植被相关的事件每年每年的费用高达300万英镑。新的向前的CCTV摄像头（FFCCTV）已安装在Lner Azuma火车的驾驶员驾驶室内，进行了12个月的试验，该试验于5月开始。目前，运营Azuma火车在将东海岸主线的基础设施监视和维护中数字化中起关键作用。该解决方案使用了最新的人工智能（AI）相机传感器技术。自动检测潜在危害，并在需要维护的地方进行精确的危险，从而实现积极的方法来维持基础设施。日立铁路公司使用其数字供应商Crosstech帮助召集试点项目。同样，试验将提供见解和指导，以优化东海岸主线需要何时何地维护。英国中小型企业是Network Rail的AI技术成功案例之一，它使用计算机视觉技术通过直接来自前面的摄像机的数据实时监视轨道和周围环境。FFCCTV监视解决方案是通过将Crosstech技术与日立铁路的数字专业知识相结合来开发的，以协助集成，操作和客户界面。
使用 Face ID 进行年龄和性别检测
摘要 — 由于面部图像在各种面部分析中的广泛适用性，人们对从面部图像自动预测年龄和性别的兴趣日益浓厚，引起了广泛的研究关注。本文探讨了使用支持向量机 (SVM) 算法及其相关方法，从摄像机、图像或视频捕捉到的单个画面中进行性别分类和年龄检测。它旨在阐明这些技术的整合及其在改善日常生活中的重要性。主要目标是使用 SVM 模型开发一个性别和年龄检测系统，该系统能够为图像中描绘的个人提供近似预测。在本文中，我们拍摄了真实世界的图像并将其应用于 SVM 算法。此外，本文还探讨了这种技术的潜在应用，涵盖情报机构、CCTV 等监控系统、警务和婚介平台。索引词 — SVM、深度学习、年龄分类、性别分类
上诉决定 - 标题 9 - 规划督察局
一个太阳能光伏 (PV) 园区，发电量高达 49.9 兆瓦，分布在三个场地（位于 A130/Canon Barns 路两侧），包括地面安装的光伏太阳能电池阵列、基于电池的电力储存容器，以及逆变器/变电站、配电网络运营商 (DNO) 变电站、客户变电站/开关设备和电表亭、电池、内部埋地电缆和电网连接电缆、内部通道、安全围栏和大门以及闭路电视摄像机、其他辅助基础设施、景观美化和生物多样性增强，位于 A130 东部和西部以及 Canon Barns 路南北的土地，地址为 Chelmsford CM3 8BD，符合申请条款（编号 21/00394/FUL，日期为 2021 年 2 月 22 日）及其提交的计划，但须遵守所附条件的时间表。
让5G连接无处不在：答案在太空吗？
远程 5G 专用网络连接到互联网或企业的核心功能。可以部署通过卫星集中编程和监控的边缘计算，以便通过相同的连接路径发送关键数据。或者，可以集中控制一系列边缘处理和决策功能，以促进低延迟的关键任务操作。想象一下沙漠中部的一个军事基地，它拥有复杂的周边防御。它的私人 5G 网络从闭路电视摄像机获取高质量视频，并在发现有人接近围栏时使用边缘处理在本地运行图像识别软件。但基地中没有人有资格授予访客访问权限，因此图像会通过卫星发送回总部进行身份验证。这同样适用于任何远程关键国家
像没有其他人一样的全球夏天
•所有居住地都有校园的滑动卡入口，闭路电视和24小时载人的安全办公室。•由高级住宅助理和牧师导师组成的团队在每个居住堂提供全天候的支持和监督。•在计划期间，学生将被分配为现任帝国本科生的学术和牧师导师。导师提供全天候的监督，除了学生在房间里时。•所有员工和学生导师都有有效的，增强的DBS检查，并经过审查，以确保他们适合与年轻人合作。•全球暑期学校工作人员的主要成员已经完成了相关的保护培训。•由指定的保障潜在客户监督保护。•所有活动均可评估风险，并在计划开始时进行全面的健康和安全简报。
使用
妇女安全是当今世界上的主要问题之一。所以，我们提出了一个安全巡逻机器人。在某些情况下，CCTV摄像机将不是针对基于安全活动的活动的预防措施，因为它仅关注事件并且没有提供任何先前的消息。我们的安全巡逻机器人涵盖了某些区域，如果它检测到任何不必要的活动，它将通过蜂鸣器声音检测并通知我们。此安全巡逻设备使用车辆上安装的相机和麦克风进行安全安全。它分析每个角落和角落，并使用相机检测到安全漏洞和入侵。它检测到问题所引起的声音并朝它移动，然后检查该区域以查看是否检测到任何人脸。它给出了不断的遵守，并实时传输问题的现场。除了执行该任务外，机器人还将在紧急情况下向其系统中存储的所有联系人发送消息，从而立即通知指定的紧急联系人。
NASA 设施设计标准
a. 适用规范；b. 行业标准；c. 联邦法律法规；d. NASA 政策指令 (NPD)、NPR、指南和标准。本 NASA 技术标准旨在涵盖 NASA 开展的几乎所有建筑设计活动，涵盖涉及建筑物、结构、公用设施或建筑子系统（例如，防火和安全）的新建、维修、改建、升级和翻新或拆除的所有任务。这些包括但不限于以下内容：a. 用于办公室或实验室研究的建筑物；b. 风洞、电弧喷射器、试验台、机库和发射台等专用结构；c. 公用设施系统，包括电力、通信、水、下水道、雨水排水管、天然气、高压水分配、蒸汽和压缩空气系统；d. 防火系统，包括灭火系统和生命安全警报子系统；e. 安全访问系统和入侵检测系统 (IDS)、闭路电视 (CCTV) 系统、数据系统和物理安全系统，包括安全
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。