鉴于单一数据源在异常船舶检测方面各有局限，本文提出一种基于高分辨率光学遥感影像与AIS数据的异常船舶检测方法。首先，研究了一种基于高分辨率光学遥感影像的船舶检测算法。其次，由于AIS数据时间不连续，本文采用数据插值方法，通过对同一艘船舶的AIS数据进行插值，获得与遥感影像时刻对应的AIS插值点，以解决遥感数据和AIS数据无法对齐的问题。然后，针对异常数据的界定问题，本文将异常数据划分为三种类型，分别为“正确匹配”、“有AIS无船舶”和“有船舶无AIS”。最后，提出一种船舶匹配算法，用于将AIS插值点与遥感数据中提取到的船舶目标进行匹配。在海南海域上进行实验，实验结果表明，本文所提出的匹配算法和异常船舶检测算法都具有较高的准确率。
随着工业自动化与智能化的快速发展，机电一体化系统已广泛应用于制造、交通、能源等多个领域，其性能优劣直接取决于系统内部各组件的协同工作效率。传感器作为系统的“感知器官”，负责采集环境与设备状态信息；执行器作为“执行器官”，依据控制指令完成操作任务，二者的协同控制是保障机电一体化系统精准、稳定、高效运行的核心。本文首先分析传感器与执行器在机电一体化系统中的功能定位与协同需求，随后探讨协同控制中的关键技术，包括信息传输与同步技术、数据融合与决策优化技术、故障诊断与容错控制技术等；在此基础上，提出基于分层控制架构的协同控制策略与基于智能算法的动态协同优化策略，并通过仿真与实验验证策略的有效性；最后，总结当前协同控制研究面临的挑战，展望未来基于5G、人工智能与数字孪生的协同控制发展方向。研究结果表明，合理的协同控制策略可显著提升机电一体化系统的响应速度、控制精度与可靠性，为复杂机电系统的优化设计提供理论支撑与实践参考。
随着工业4.0与智能制造的深度推进，智能机电设备作为生产系统的核心单元，其运行稳定性与可靠性直接决定工业生产效率与安全。传统故障诊断依赖人工巡检与事后维修，存在响应滞后、故障定位模糊、维护成本高等问题，难以满足现代化工业的高效运维需求。数字孪生技术通过构建物理设备与虚拟模型的实时映射，实现设备全生命周期数据的动态交互与可视化管理，为故障诊断与预测维护提供全新技术路径。本文系统梳理数字孪生技术的核心架构与关键技术，深入分析其在智能机电设备故障诊断中的应用逻辑，从模型构建、数据融合、故障预测算法优化等方面提出具体实施策略，并结合典型应用场景验证技术有效性，最终形成一套基于数字孪生的智能运维方案，为提升机电设备运行可靠性、降低运维成本提供理论支撑与实践参考。
随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严峻，传统的交通信号控制方法已难以满足实时变化的交通需求。多源传感器数据融合技术为智能交通信号控制优化提供了新的解决方案。该技术通过整合来自摄像头、雷达、地磁传感器等多种传感器的数据，利用卡尔曼滤波、神经网络等数据融合方法与算法，实现对交通流量的精准感知[1]。在此基础上，采取动态信号配时调整等优化策略，显著提升道路通行效率[3]。然而，在优化过程中，面临数据安全与隐私保护、数据处理实时性要求以及不同传感器数据兼容性等挑战，可通过加密技术、边缘计算、数据标准化等方法加以解决[5]。实际应用表明，基于多源传感器数据融合的智能交通信号控制优化策略能有效改善交通状况。未来，有望与5G、车路协同等新兴技术深度融合，进一步拓展应用于复杂交通场景。
本研究聚焦于基于数字孪生的智慧工地管理系统与BIM数据融合技术，旨在探索如何通过这两项技术的融合提升建筑工程管理的智能化水平。研究内容涵盖数字孪生与BIM数据融合技术的原理分析、在智慧工地管理系统中的应用场景探讨，以及应用过程中面临的挑战与应对策略。研究方法采用文献综述与案例分析相结合的方式，通过对现有研究成果的梳理和实际工程案例的剖析，深入探究融合技术的应用效果。研究成果表明，数字孪生与BIM数据融合技术能够有效实现工程进度的实时监控、安全隐患的提前预警以及工程质量的精准控制。结论指出，尽管该技术在应用中面临数据兼容性、技术集成难度及成本控制等挑战，但随着与新兴技术的进一步融合和应用拓展，其在智慧工地管理领域具有广阔的发展前景。
