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摘要:
针对我国自然灾害频发且严重威胁人民生命财产安全,本文以众多灾害中最为严重的滑坡灾害为例进行研究,运用多传感器、无线射频、GPRS通讯、机器学习等技术设计了一款滑坡体在线监测预警系统.该系统可将滑坡灾害诱发因素的数据信息通过无线采集终端上传至现场预警终端和远程监控中心,并由现场预警终端和远程监控中心对滑坡灾害发生概率进行多级预警,最终使得整个系统在预警过程中形成具有以现场预警终端预警结果和远程监控中心预警结果互为补充、校验功能的多级预警系统.该多级预警系统可让潜在滑坡灾害区域现场人员和负责该区域的客户端防灾减灾指挥人员都能够充分、准确地掌握潜在滑坡灾害区域临灾前的坡体活动情况,具有一定的实际意义和应用价值.
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文献信息
篇名 基于STM32的滑坡体在线监测预警系统设计
来源期刊 山东工业技术 学科
关键词 滑坡监测 多传感器 无线通讯 机器学习
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 电子技术
研究方向 页码范围 164,166
页数 2页 分类号
字数 2123字 语种 中文
DOI 10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.03.148
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 温宗周 西安工程大学电子信息学院 70 242 8.0 12.0
2 高园平 西安工程大学电子信息学院 8 18 2.0 4.0
3 王真 西安工程大学电子信息学院 7 14 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (3)
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2016(2)
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2019(0)
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  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
滑坡监测
多传感器
无线通讯
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东工业技术
双月刊
1006-7523
37-1222/T
16开
山东省济南市
1982
chi
出版文献量(篇)
34126
总下载数(次)
103
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