质量检测跟踪体系

质量检测跟踪体系（精选9篇）

质量检测跟踪体系 篇1

一、引言

当前,大多高职院校将对学生培养质量的检验和就业工作的评价都集中在在校学生,过于注重“生源的输入—培养—就业输出”这一流程内部,往往把学生毕业离校作为整个学生培养质量保障体系的终点。虽然大多高职院校都以就业质量作为学生培养的目标,但是以现有的高职教育质量保障体系,对比管理学中全过程质量控制思想,如图1所示,可以看出目前的高职学生质量保障体系缺乏对学生毕业后的跟踪服务。

以市场上销售的产品为例,生产厂家对其质量的控制不是以产品出厂为终点,而是存在一个保质、保修期。同样道理,高职院校为用人单位培养学生不应局限在学生的在校阶段,而应该扩展到学生就业以后,即在就业后的某段时间内对毕业生就业能力及质量进行全程监控,并对其进行持续的指导与帮助。据统计,许多高职毕业生就业后所面临的可持续发展问题以及用人单位对毕业生满意度不高也是该问题的表现之一。所以,高职院校建立毕业生就业质量跟踪服务是高职教育质量保障体系的必要内容。

二、构建高职毕业生就业跟踪服务的意义

(一)有利于帮助毕业生建立科学的职业生涯规划

据统计,高职院校毕业生父母文化水平属于初中及以下的占68.6%,父母不能有效帮助高职学生建立职业生涯规划,造成许多高职毕业生属于被动就业,对所选择的行业并不十分了解,或者不是很感兴趣,对职业生涯并没有一个清晰、科学的规划,这样对其持续发展较为不利。高职院校可以通过资源优势,收集毕业生个人及工作信息,比如性格、兴趣、就业状况、岗位适应情况、心理状态、薪酬情况、晋升情况等信息,对信息进行专业的分析处理,给出具体的毕业生职业生涯规划建议,可以有效地帮助毕业生认清现实,有的放矢。

(二)有利于促进院校课程改革、教学改革,完善以就业为导向的教学质量监控体系

当下,大多高职院校都建立了以就业为导向的教学质量监控体系,但在专业设置和教学改革的对接上仍存在一定问题,比如专业和产业对接,人才培养方案和企业岗位工作需求对接,教学内容、方法、手段和企业不断提高的技术要求对接。以上出现的问题核心原因就在于没有一套成熟的信息交流机制,使学校、企业、毕业生三方相互孤立,不能协同发展。市场发展瞬息万变,企业对毕业生技能的需求也不断变化,高职院校通过连续、实时收集企业需求、毕业生工作与专业对口度、岗位工作能力的发展变化、对课程与教学的建议等信息促进学校进行课程改革、教学改革,积极主动且及时与市场需求接轨,培养更加符合市场当下需求的高技能人才。同时,促进高职院校改革教学质量评价体系,摒弃以自我评价为主的模式,评价的权重适度向企业、学生、家长、社会倾斜,使评价体系更加科学、合理。

三、构建高职毕业生就业跟踪服务机制所面临的困难

(一)认识不足

1. 学校方面

目前,高职教育迅速发展,高职院校间的竞争日益激烈,但是许多高职院校并未认识到建立毕业生就业跟踪服务的长远意义和对学校自身发展的巨大帮助。对毕业生质量评价工作仍旧控制在离校时刻,评价标准学校拟定,毕业生只需要达到毕业要求,就可顺利毕业。至于毕业生就业以后是否具备岗位工作能力,是否具备可持续发展能力,许多院校认为与自身关系不大,应该由企业与学生自身负责。

2. 企业方面

对企业来说,虽然其十分看重高职院校毕业生的岗位工作能力,但是如果毕业生工作能力达不到企业需求,企业方面通常考虑对毕业生进行再培训,并不愿意主动花费时间与毕业生母校进行沟通交流,根据毕业生应具备的工作能力对学校教育教学工作提出针对性的建议。

3. 毕业生方面

毕业生离校后已经不受学校管理,基于种种原因,比如认为学校组织的信息反馈工作没有实际意义而不愿参与,或者对母校认同感不够不愿联系等,都造成了毕业生信息反馈工作较难展开。

(二)缺乏动力

在构建毕业生就业跟踪服务机制的工作中,学校是主体,负责组织、联络、信息收集、信息分析、调整自身、给出建议等工作。由于工作量大,需要院校成立专门的工作部门及建立相应的工作机制,且该项工作周期长、见效慢,在当前注重快速见效益的市场化环境中,显得动力不足。同样对于企业与毕业生来说,配合学校进行该项工作,不仅花费时间,也无法较快地获得相应收益,所以参与积极性不高。

(三)工作目标模糊

目前已经有部分院校认识到建立毕业生就业跟踪服务制度的意义,并开展相应工作,但是由于构建该体系的目标并不十分明确,导致该项工作流于形式,不能起到有效作用。

四、建立高职毕业生就业质量跟踪服务制度的方法

(一)确定目标

建立毕业生就业质量跟踪服务制度的最终目标是完善高职教育质量保障体系,具体目标是指导毕业生完善职业生涯规划,提高毕业生可持续发展能力,促进学校提高教育教学质量,培养更加符合市场需求的高技能人才,帮助企业提高毕业生工作能力和工作效率,为企业发展添砖加瓦。

(二)创新机制

1. 建立毕业生跟踪服务职能部门

构建高职毕业生就业质量跟踪服务体系是一项系统工程,首先需要高职院校充分认识该项工作的重要性及其长远意义,设置相应的管理机构,负责收集信息、处理信息,并与教学、就业等部门交流、共享、分析信息,将信息传递给上级管理部门,使其对教学、就业等工作提出指导意见,形成教学改革措施。同时,主动分析、评价改革效果,逐步形成有效的管理制度。对跟踪服务部分制定绩效考核制度,保障该部门有效运转。

2. 完善信息反馈机制

加强与毕业生及用人单位的沟通交流,确保毕业生及用人单位认识到建立就业质量跟踪服务体系对其是有利的、有效的。主动跟踪毕业生就业状况,收集毕业生就业信息,收集用人单位需求信息,建立与用人单位、毕业生之间的沟通交流机制,设置相应的沟通交流平台,确保信息交流的畅通、准确。

五、建立高职毕业生就业跟踪服务制度的手段

随着网络科技的迅猛发展,信息的传递与交流非常方便,在此基础上,建立以网络为平台的信息交流反馈制度是时代发展的必然。以网络交流为主,建立毕业生讨论群、论坛,通过发放调查问卷,合理设置调查内容,辅以现场交流、调研,确保收集到有效信息。将信息输入数据仓库,建立毕业生档案,利用数据仓库对毕业生信息进行统计、分析、预测,充分发挥信息作用。

建立高职毕业生就业跟踪服务制度,核心是建立信息交流反馈机制,通过及时有效地收集企业需求信息、毕业生工作信息,并对信息进行加工、响应,促进学校、企业、毕业生三方协同发展。

参考文献

[1]高俊玲.高校毕业生信息反馈研究[J].教育与职业,2014(5):43-44.

[2]赵文华.高等教育系统论[M].广西:广西师范大学出版社,2001.

[3]徐阳平.高职大学生职业生涯规划分析与研究[D].西南交通大学,2012.

[4]林淑贤.高职毕业生对母校情感认同缺失的文化反思[J].岳阳职业技术学院学报,2013(5):31-33.

质量检测跟踪体系 篇2

第一条 安全质量是煤矿安全生产工作的基础。为切实加强质量标准化达标工作的领导，进一步提高和增强全体员工对质量标准化达标工作的认识和责任感，加快质量达标免检矿井的建设步伐，特制本管理办法。

第二条 成立安全质量检查跟踪检查小组（办公室）组 长：安全副矿长（主任）副组长：安全监察部长(副主任)成 员：安全质量办公室检查跟踪人员； 第三条 工作职责及权力

一、工作职责

1．对矿长负责，在矿长的授权下工作，依照安全质量标准化负责动态进行各专业、头面的质量达标检查；

2．负责全矿钻孔验尺； 3．参与单专项工程竣工检查；

4．对质量标准化工作过程和相关人员行为实施跟踪。

二、权力：

1．有权进入地面各机房硐室和井下任何作业场所进行跟踪检查检查。

2．在检查中发现质量隐患未按时或未按要求进行整改的，有权要求隐患单位立即整改，并进行处罚。

3．有权对达不到质量标准化标准要求的任何单位和个人进行处罚，处罚结果除矿长外，任何人无权改动。

第四条 实施细则

一、由原每月集中检查改为动态质量检查跟踪。即由质量跟踪人员，不定期地对采掘头面进行检查跟踪，每月不少于二次。跟踪人员必须带齐表格，量具实事求是地开展工作。检查跟踪结果的平均分为受检地点月工程质量最终等级，受检单位参检人员必须在检查资料上签字。

二、实行重点督察：一是由安全副矿长指定跟踪专业，对采、掘、机、通、运各专业进行督察；二是对工程质量差的专业和地点实行反复督察。

三、通风设施在建和竣工都必须按照要求进行跟踪检查，不合格的工程或设施不得结算工资及其它费用，结果8小时内反馈给通风部。

四、机电运输检查跟踪：对电缆设备、五小件完好、轨道质量等进行跟踪检查；对各类单项工程检查跟踪，不合格的工程不得结算工资及其它费用。

五、每次对质量标准化动态检查时，基层队现场跟班人员或班组长应在现场，并在检查单上签字。施工队如有不服，可现场向矿调度室提出仲裁申请，由矿长或安全副矿长指派人员到现场复核，如检查结果无误，处罚申请人300－1000元；如检查结果有误，处罚检查人员200元/人。受检单位参检人员（队干或指定负责人）不在检查资料上签字每次处罚50元。

质量检测跟踪体系 篇3

一、三级联动, 全程评估, 及时反馈, 跟踪服务

农村教师培训的跟踪指导服务工作要能够持久地开展下去, 必须充分发挥县教育局和县教师进修学校、乡镇中心校、一线中小学的能动作用, 一级抓一级, 层层抓落实, 上下贯通, 各级辐射, 形成“县—乡—校”三级联动的跟踪指导服务体系。这样, 农村教师培训的跟踪指导服务工作才能落到实处, 带能够做到整体布局, 合理规则, 全面统筹, 县乡校之间相互合作、互相支持、互相影响、互相沟通, 有力协调, 通力配合, 共同负责。要充分发挥三级联动的作用, 构建农村教师培训的跟踪指导服务体系。

1. 建立档案, 全程跟踪管理

以学校为基点, 县、乡、校三级联动, 建立能反映教师专业成长的教师培训档案, 成立考评工作小组, 对每一位教师的培训进行全程有效的监控和考核, 将评价结果记入教师的培训档案, 与教师的评优评先、晋级升职、继续教育学分挂钩, 动态跟踪指导服务, 使过程评估与终结考核有机地结合起来, 形成跟踪指导服务的长效机制。

2. 培训前中后, 跟踪指导服务

(1) 在组织培训前, 县教师进修学校根据培训班的类型, 制定跟踪指导服务的总体方案和奖励措施, 确定评估层次, 选择评估方法, 以保证评估结果的针对性、有效性和全面性;中心学校和中小学校制定具体实施方案;教师个人根据工作需求和自身现状制定个人学习发展计划。

(2) 在培训的间隔期, 县、乡、校的相关师训工作者定期深入学校组织一些相关的教研活动, 使教师将培训班上学到的知识运用到教学实践中去, 为教师提供专业指导, 为后续的跟踪评估和分析收集数据。

(3) 在培训结束后, 对教师参训后的专业成长进行定期指导和随机评估。评价参训教师, 一看参训的时间、作业、心得、资源的数量和质量;二看是否与教育教学相结合, 是否有创新思维的火花;三看教育教学案例与评析、教学设计与反思、教学研究与经验总结等参训成果。

3. 形成并反馈评估报告, 联动跟踪服务

教师进修学校要及时收集评估的相关信息和数据, 尽快调查、整理和分析, 总结经验, 查找不足, 在10 天内形成培训效果的评估报告, 交教育局和培训档案管理人员, 并将信息反馈至相关人员:反应层评估结果反馈给培训师;学习层评估结果反馈给培训师、中心学校、学校和学员本人;行为层评估结果反馈给教育局、中心学校、学校和学员本人;结果层评估结果反馈给教育局、中心学校、学校。接收到评估结果反馈的相关人员 (教育局除外) , 针对评估报告, 在20 天内内提出相应的改进措施并进行落实, 各级考评工作小组监督改进措施的实施。教育局根据评估报告, 综合了解和掌握培训对教师发展的贡献情况, 明确培训价值, 为重大培训决策提供依据。教师进修学校根据评估报告, 了解学员对培训内容的总体掌握情况, 衡量培训教师的授课效果, 为选拔和培养培训教师提供依据;及时了解学员行为改进程度与培训班类型、培训班策划的关系, 为不断调整和完善培训班策划及管理水平提供依据;总体了解和掌握培训投入产出情况, 为加强培训规划、控制培训成本、提高培训收益提供依据。培训教师应根据评估报告了解学员对培训内容的总体掌握情况, 以提高授课水平、改进授课质量。学员应根据评估报告了解自己通过培训, 在知识和技术业务技能方面的掌握情况, 总结经验与不足, 并比较与全体学员的学习效果的差距, 明确改进方向。中心学校、中小学校通过评估报告, 了解学员通过培训的绩效改进情况, 为学员将良好的培训效果转化为工作实践创造良好的环境。

二、授课教师或学科专家听课评课, 跟踪指导服务

授课教师或学科专家通过实地听课评课, 检验受训教师返岗后是否把培训中所学到的先进教育教学理念、知识和方法落实到教学实践中去, 这是跟踪指导服务的重要方法之一。因此, 在集中培训结束一定时间后, 教师进修学校要组建专家巡回指导组, 分赴受训教师所在的学校听课和评课, 并深入校本教研活动, 与教师平等交流, 动态了解受训教师在时间工作中发现问题、研究问题和解决问题的能力, 发现教师的优势, 倾听教师的困惑, 帮助教师查找教学中存在问题的原因, 探讨改进策略, 促进教师在参与和体验中不断提升课堂教学能力。

三、授课教师或学科专家带领授课教师研究课题, 跟踪服务

授课教师或者学科专家通过跟踪指导服务, 指导受训教师深入查找并反思自身在教学中存在的问题, 将所查找到的问题通过阅读专著、查阅期刊、与本校或本乡镇教师研讨、与专家在线交流等方式聚焦问题, 进一步筛选出具有研究价值的问题, 将这样的问题提升为课题进行研究。在研究过程中, 充分调动受训教师的积极性, 培养受训教师的问题研究意识, 指导受训教师善于反思, 养成良好的科学研究习惯, 重视教学案例研究, 使受训者成为专家型的教师。

四、搭建网络平台, 跟踪指导服务

搭建网络交流平台, 开辟教研论坛、个人博客、学科QQ群、微信群等。培训后, 进修学校或培训授课教师或专家收集培训中受训教师反映出来但没有彻底解决的问题、受训教师返岗研修阶段新发现而又困惑不解的问题等信息, 并将这些问题进行筛选和聚焦, 设计相应的研讨专题, 通过网络交流平台定时进行主题研讨, 群策群力, 找到解决问题的策略。网络平台还可供受训教师分享学习成果, 交流培训经验, 学科专家也可为受训教师及时提供他们所需的学习资源和教学资源。这种培训后续的跟踪指导服务, 为解决集中受训教师的实际问题, 极大地提供了方便, 有效地提高了培训的实用性。

五、在跟踪指导服务中, 授课教师或学科专家促进受训教师的专业成长, 并与受训教师相互促进, 实现共赢

进修学校的授课教师或者学科专家应持续指导受训教师及时进行经验总结, 举办参训教师成果展示, 扩大影响, 将优秀者推荐到校、乡、县或更高平台发表交流, 将优秀成果结集出版, 将优秀的一线实践材料作为县级教师培训的资源, 既有理论水平又有实践经验的骨干教师担任县级培训教师, 实现全县优质资源的共享, 为促使参训教师由经验型、知识型的教师向学者型、专家型的教师转化提供平台。通过跟踪指导服务, 授课教师或学科专家与受训教师相互促进、共同成长, 实现跟踪指导服务体系中各成员的共赢。

第4单元跟踪检测卷 篇4

一、填一填。(每空1分，共22分)

1.计算退位减法时，哪一位不够减，应从()位退1当()。

2.计算进位加法时，哪一位上的数相加满十，就要向前一位进()。

3.最大的三位数与最小的两位数的和是()，差是()。

4.估算597－328时，可以把597看作()，把328看作()，结果大约是()。

5．一套茶具189元，妈妈买2套这样的茶具大约需要准备()

张。

6．389＋()＝756()－478＝110

708－()＝512

7．书店原来有918本书，第一天卖出179本，第二天卖出266本，这两天一共卖出()本，还剩()本。

8．在里填上“>”“<”或“＝”。

238＋472

356＋434　　　　　　658－99

663－104

400－167

602－369

805＋85

885－85

1千米＋97米

1300米

1吨－45千克

900千克

9．在58的后面添上一个0，这个数比原来多()。它们的和是()。

二、辨一辨。(对的画“√”，错的画“×”)(每题1分，共5分)

1．计算万以内的加减法时，相同数位要对齐。

()

2．两个三位数相加的和一定是三位数。

()

3．妈妈如果买电风扇和微波炉，可以享受“返50元现金”的优惠活动。

()

4．比203少159的数是44。

()

5．两数之和一定大于这两数之差。

()

三、选一选。(把正确答案的序号填在括号里)(每题1分，共3分)

1．两个两位数相加，和是()。

A．两位数

B．三位数

C．两位数或三位数

2．()加上649得1000。

A．351

B．461

C．361

3．买右图的两样物品，下面说法正确的是()。

A．300元够

B．400元够

C．500元肯定够，还多14元

四、计算挑战。(共38分)

1．口算。(每题1分，共8分)

300＋200＝

270＋230＝

1000－460＝

900－240＝

550＋350＝

880－120＝

90＋900＝

560－500＝

2．列竖式计算，带☆的要验算。(每题3分，共18分)

514－158＝

259＋528＝

☆367＋288＝

76＋638＝

701－293＝

☆800－209＝

3．计算下面各题。(每题3分，共12分)

85－46＋592　　　　　　　　　　　　140＋9×5

(252－204)÷8

700－(169＋374)

五、解决问题。(3、6题每题6分，其余每题5分，共32分)

1.2．二、三月份一共进了多少箱苹果？

3．乐乐买这三种商品。

(1)乐乐大约准备多少钱？

(2)收银员应收多少钱？

4．如图所示，植物园靠墙用栅栏围出一块空地作为盆景区。要准备多长的栅栏？

5．如果从001开始顺次编号，最后一名考生的考号是多少？

6．用600元可以买哪些商品？(至少写两种不同的情况)

答案

一、1．前一　10

2．1

3．1009　989

4．600　300　300

5．4

6．367　588　196

7．445

473

8．＜　＝　＝　＞　＜　＞

9．522　638

二、1．√

2．×

3．√

4．√

5．×

三、1．C

2．A

3．C

四、1．500　500　540　660　900　760　990　60

2．356　787　655(验算略)

714　408　591(验算略)

3．631　185　6　157

五、1．181＋180＝361(枚)

答：一副标准围棋共有361枚棋子。

2．109－25＝84(箱)109＋84＝193(箱)

答：二、三月份一共进了193箱苹果。

【点拨】先要求出三月份一共进了多少箱苹果，别忘了还要加上二月份的。

3．(1)把278，289，355分别看成280，290，360。

280＋290＋360＝930(元)

答：乐乐大约准备930元。

(2)278＋289＋355＝922(元)

答：收银员应收922元。

【点拨】“收银员应收多少钱”这是求准确值，别用估算。

4．127＋178＋98＝403(米)

答：要准备403米长的栅栏。

5．243＋385＋327＝955(名)

答：最后一名考生的考号是955。

6．130＋356＝486(元)

89＋398＝487(元)

质量检测跟踪体系 篇5

建设项目跟踪审计又称建设项目全过程跟踪审计, 是指工程审计工作贯穿于建设项目运行的整个阶段, 对有关建设项目的各个工作阶段所进行的一种动态的审计方式。根据建设项目开展的程序来讲, 建设项目包括可行性研究阶段、设计阶段、招投标阶段、施工阶段和竣工验收阶段等过程, 建设项目跟踪审计即指针对这些阶段所开展的具体审计工作。

建设项目施工阶段是建设项目实体形成的关键阶段。这一阶段涉及到的人工、材料、机械众多, 同时也是影响到建设项目投资额变化的重要阶段, 加强这一阶段的工程审计工作刻不容缓。对于这一阶段的审计工作, 主要包括:审查施工单位的施工组织设计是否合理、施工安全措施是否到位、施工条件是否具备、建设项目现场管理的真实情况、以及工程变更的真实性、签证的合法性与及时性、索赔的合理性、工程量计算的准确性等。建设项目施工阶段是形成建筑实体、体现建设价值、最终形成建筑产品的关键阶段, 也是建设项目资金额投入最大的阶段, 而影响这一阶段工作开展的因素很多, 同时还存在许多未知的风险因素, 因此, 做好这一阶段的审计工作, 有助于从根源上控制建设项目的总投资。

纠其原因, 建设项目施工阶段工作质量好坏与否, 都与施工单位本身的素质及业务能力密不可分。因此, 本文将针对建设项目跟踪审计工作中, 施工单位常规的工作入手, 选取其常见的几个问题, 制定相对应的施工单位管理能力和技术水平的评价体系。

1 层次分析评价模型的建立

根据建设项目事件进展的过程, 我们将建设项目跟踪审计工作分为事前审计、事中审计和事后审计。传统的跟踪审计工作采取的是事后审计的模式, 然而, 此种模式无法达到控制工程造价、工期、质量、安全等要求, 现有工程更多的是采取事中审计的方式。

目前, 事中审计工作更多的是集中在施工阶段, 主要是对施工单位的工作从造价的角度进行审计, 而忽视了施工单位的资质、管理能力、技术水平等因素。本文中, 作者将从这些方面入手, 重点选取审计工作中六个常见的因素:施工单位的诚信度、施工单位投标报价的严密性、施工单位进度款的报审质量、施工单位的配合程度、施工单位合同的执行性、施工单位的现场管理能力。建立如下所示的权重分析结构模型, 如下表所示:

以上我们建立施工单位管理能力和技术水平的一级评价指标, 由于影响施工质量的因素很多, 我们仅以以上关键的几点进行简要的权重分析。

在这里, 我们通过问卷调查的方式, 假定甲、乙、丙、丁、戊为同一建设项目跟踪审计工作组中的五位成员, 我们以该五位成员日常工作中的感受, 对以上模型中的子目标的器重程度进行分别打分, 分别得出对不同目标的两两判断矩阵, 按1-9[3]比例尺度对重要性程度赋值, 并对矩阵进行一致性检验, 最后根据各位成员的评分, 来预测以上所选取的六个因素中, 其对施工阶段工程质量的影响程度, 从而加强在以后审计工作中的重点控制。

建立如上所示层次分析结构模型以后, 我们构造两两比较判断矩阵, 根据上下层次之间元素的隶属关系, 假定以上一层元素A为准则, 所支配的下一层次的元素为u1, u2, …un, 我们的目的是要按它们对于准则A的相对重要性赋予u1, u2, …un相应的权重。进一步, 我们要构造n个元素u1, u2, …un对于准则A的判断矩阵D, 求出它们对于准则A的相对权重w1, w2, …, wn, 相对权重可写成向量形式, 即w= (w1w2, …, wn) T。根据以下公式计算相对权重:

解上述判断矩阵的特征根λmax问题, 由:Dw=λmax

其中 (Dw) i表示向量Dw的第i个分量。

查找相应的平均随机一致性指标R.I.[3]

当C.R.<0.1时, 则认为判断矩阵的一致性是可以接受的。当C.R.≥0.1时, 应该对判断矩阵作适当修正。

2 利用层次分析评价模型预测施工单位业务能力

某地区事业单位经济适用房项目, 经上级部门批准, 项目的总投资为5000万。该经济适用房项目共有3栋分别为26层的高层建筑, 含地下室部分, 建筑结构为框剪结构。基于该项目为集体投资建设项目, 为提高造价控制的质量, 现需采取跟踪审计的方式以控制成本, 对于跟踪审计工作的控制重点, 现通过权重分析的方法对影响跟踪审计的关键因素进行权重分析。

下面详细说明层次预测模型的确定及计算过程:

首先, 针对该项目, 我们以跟踪审计工作组甲、乙、丙、丁、戊五位成员, 结合自身的工作经验, 对子目标层的六个元素进行两两比较, 得出相对权重, 现举例说明如下:

根据计算可知:C.R.=0.09<0.1, 满足一致性要求。

以此类推, 可以得出对另外五个子目标两两判断矩阵及相对权重, 并对以上判断矩阵按上述方法分别进行一致性检验, 以使其均符合一致性要求。在此, 我们简略以上检验过程。

接下来, 我们举例计算目标层的权数估计, 判断矩阵及计算结果如下表所示:

根据以上计算结果, 我们将对五位成员的打分进行汇总, 其计算公式为:

以本文的案例来分析, 以上案例的计算结果, 我们将结合各位成员对施工单位业务能力的打分汇总得出, 从而可根据各影响因素的权重不同, 跟踪审计人员结合这一结果, 制定有针对性的建设项目跟踪审计策略, 以便更好的开展跟踪审计工作。

3 结论

在建设工程项目的整个实施过程中, 工程量清单招标控制价的编制质量会带来后续许多问题的产生, 控制工程量清单招标控制价的编制质量应引起建设方高度重视, 尤其编制单位的选取。本文运用层次分析法, 结合建设项目跟踪审计过程中常见的几个主要影响因素, 引入层次分析 (AHP) 预测模型, 对影响工程量清单招标控制价的主要因素形成两两比较判断矩阵, 对编制工程量清单招标控制价的编制单位能力进行分析, 对于建设方择优选择招标控制价编制单位提供了一个可参考的依据。

参考文献

[1]谭远林, 等.探析我国国有投资项目工程建设招投标监管制度[J].湖南科技学院学报, 2008.

[2]孙东川, 等.管理的数量方法[M].北京:清华大学出版社, 2005.

质量检测跟踪体系 篇6

关键词：多智能体系统,分布式编队控制,一致性协议,离散

分布式编队控制作为多智能体协作控制的一个重要方面,获得了广泛的应用。相对于集中式控制策略,分布式控制策略可靠性更高并且实现简单。分布式控制的方法有局部势函数和控制协议。在文献[1]中,Rodrigues等基于图论的知识研究了多智能体系统的分布式编队控制,其目的是使系统从任何初始状态形成并保持所要求的编队。Chen等在文献[2]中考虑了一阶多智能体系统的分布式编队控制,并且考虑了有限输入、外部干扰和时延,但是此文献只研究了连续系统。

文献[3,4]考虑了分布式编队控制中的避障问题。在文献[3]中,Yang等研究了非完整性移动机器人的避障编队问题。Yi等在文献[4]中考虑了具有非完整性限制的移动机器人的分散控制和避障控制。分布式编队控制中的Leader-follower结构由于其简单性及可靠性受到了广泛关注。

近年来,出现了多种用其他研究方法以改善系统性能的研究成果。Bazoula等研究了移动机器人的编队问题,设计了FLC(Fuzzy Logic Controller)和SBC(Separation and Bearing Controllers)[5]。Hou E等用鲁棒自适应控制理论研究了多智能体系统的一致性问题 [6]。

在文献[7]中,假设只有一部分多智能体能得到参考状态的信息,在所设计协议的作用下,所有的多智能体达到一致。基于文献[7],Cao 等在文献[8]中研究了离散多智能体系统的跟踪一致性问题。但是,以上文献几乎都是针对连续的多智能体系统,实际中大都是离散系统。本文研究了离散多智能体系统,在固定拓扑中Leader-following编队的控制问题,并且假设多智能体跟踪时变参考状态。在所设计的协议的作用下,一阶多智能体系统在保持速度一致的同时形成所要求的编队,并且以固定误差跟踪时变参考状态。

1 系统描述

首先,介绍加权有向图的基本概念。设用G(V,ε,A)来表示一具有n个节点的加权有向图。其中,V={v1,v2,…,vn}表示n个节点的集合,ε∈V×V是边集,eij=(vi,vj)为从节点i到节点j的一条边和节点j能得到节点i的信息。A=[aij]∈Rn×n为加权的邻接矩阵,且当eji∈ε时aij>0,否则aij=0,并且对所有i有aii=0。L=[lij]∈Rn×n表示非对称的Laplacian矩阵,式中,$l{}_{ii}={\displaystyle \sum _{j=1,j\ne i}^{n}a}{}_{ij}$,当i≠j时,有lij=-aij。有向图中的(i1,i2),(i2,i3)…为一条有向路径。

考虑一个由n个Follower agents和一个Leader agent组成的网络,Leader agent标注为n+1。这样,这个智能体网络就可以用一个加权有向图来描述。

设n个Followers agent的一阶动态方程为

xi(N+1)=xi(N)+Tui(N),i=1,2,…,n (1)

式中,xi(N)为第i个智能体的位置;ui(N)为第i个智能体的控制输入;N为离散的时刻;T为采样周期。

Leader agent对应的模型可描述为

xl(N+1)=xl(N)+Tul(N) (2)

式中,xl(N)和ul(N)分别表示Leader agent的位置与控制输入信息。

2 基于一阶模型的编队控制

针对系统(1),设计以下协议

$\begin{array}{l}\mathit{u}{}_i({\rm N})=(1/{\displaystyle \sum _{j=1}^{n+1}a}{}_{ij})\{[\mathit{x}{}_j({\rm N})-\mathit{x}{}_j({\rm N}-1)]/{\rm T}-[(\mathit{x}{}_i({\rm N})-\mathit{x}{}_j({\rm N}))-(\sigma {}_i-\sigma {}_j)]\}+(1/{\displaystyle \sum _{j=1}^{n+1}a}{}_{ij})a{}_{i(n+1)}\\ \{[\mathit{x}{}^l({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N}-1)]/{\rm T}-[\mathit{x}{}_i({\rm N})-\sigma {}_i-\mathit{x}{}^l({\rm N})]\}(3)\end{array}$

式中,σi、σj分别表示智能体i;j与Leader之间的相对距离。

设 xi(N)=xi(N)-xl(N)-σi (4)

则协议(3)可写为

$\mathit{u}{}_i({\rm N})=(1/{\displaystyle \sum _{j=1}^{n+1}a}{}_{ij}){\displaystyle \sum _{j=1}^{n}a}{}_{ij}\{[\overline{\mathit{x}}{}_j({\rm N})-\overline{\mathit{x}}{}_j({\rm N}-1)+\mathit{x}{}^l({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N}-1)]/{\rm T}-[\overline{\mathit{x}}{}_i({\rm N})-\overline{\mathit{x}}{}_j({\rm N})]\}+(1/{\displaystyle \sum _{j=1}^{n+1}a}{}_{ij})a{}_{i(n+1)}\{[\mathit{x}{}^l({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N}-1)]/{\rm T}-\overline{\mathit{x}}{}_i({\rm N})\}(5)$

联立 式(1),式(2),式(4)和式(5),可得到下面的跟踪误差方程

$\overline{\mathit{x}}({\rm N}+1)=\overline{\mathit{x}}({\rm N})+\mathit{D}{}^{-1}(\mathit{A}-{\rm T}\mathit{{\rm H}})\overline{\mathit{x}}({\rm N})-\mathit{D}{}^{-1}\mathit{A}\overline{\mathit{x}}({\rm N}-1)+(2\mathit{x}{}^l({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N}-1)-\mathit{x}{}^l({\rm N}+1))\otimes \mathit{{\rm I}}{}_n=(\mathit{{\rm I}}{}_n+\mathit{D}{}^{-1}(\mathit{A}-{\rm T}\mathit{{\rm H}}))\overline{\mathit{x}}({\rm N})-\mathit{D}{}^{-1}\mathit{A}\overline{\mathit{x}}({\rm N}-1)+(2\mathit{x}{}^l({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N}-1)-\mathit{x}{}^l({\rm N}+1))\otimes \mathit{{\rm I}}{}_n(6)$

式中,$\overline{\mathit{x}}=(\overline{\mathit{x}}{}_1^{\text{Τ}},\overline{\mathit{x}}{}_2^{\text{Τ}},\cdots ,\overline{\mathit{x}}{}_n^{\text{Τ}}){}^{\text{Τ}}\in \mathit{R}{}^n,\mathit{A}=[a{}_{ij}]\in \mathit{R}{}^{n\times n}$为邻接矩阵,D=diag$\left\{{\displaystyle \sum _{j=1}^{n+1}a}{}_{1j},\cdots ,{\displaystyle \sum _{j=1}^{n+1}a}{}_{nj}\right\}$。H=L+B,L为Laplacian矩阵,B=diag(bii)∈Rn×n,式中,bii=ai(n+1)。In=(1,1,…,1)T∈Rn,符号“⨂”表示Kronecker积。

设

$\mathit{y}({\rm N})=\left(\begin{array}{c}\overline{\mathit{x}}({\rm N})\\ \overline{\mathit{x}}({\rm N}-1)\end{array}\right)$

,则可以得到

$\mathit{y}({\rm N}+1)=\mathit{{\rm M}}\mathit{y}({\rm N})+\mathit{{\rm N}}\tilde{\mathit{u}}({\rm N})(7)$

式中

$\begin{array}{l}\mathit{{\rm M}}=\left(\begin{array}{cc}\mathit{{\rm I}}{}_n+\mathit{D}{}^{-1}(\mathit{A}-{\rm T}\mathit{{\rm H}})& -\mathit{D}{}^{-1}\mathit{A}\\ \mathit{{\rm I}}{}_n& \mathit{{\rm O}}{}_n\end{array}\right),\mathit{{\rm N}}=\left(\begin{array}{l}\mathit{{\rm I}}{}_n\\ \mathit{{\rm O}}{}_n\end{array}\right)\\ \tilde{\mathit{u}}({\rm N})=(2\mathit{x}{}^l({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N}-1)-\mathit{x}{}^l({\rm N}+1))\otimes \mathit{{\rm I}}{}_n\end{array}$

引理1[8] 设在有向图中,从Leader到其他任一Followers都存在一条有向路径,那么,D-1A满足$\left|(\mathit{D}{}^{-1}\mathit{A}){}^n\right|{}_{\infty }＜1$,并且当$\left|(\mathit{D}{}^{-1}\mathit{A}){}^n\right|{}_{\infty }＜1,\mathit{D}{}^{-1}\mathit{A}$的所有特征值就在单位圆内。

引理2[8] 假设有向图中从Leader到其他所有Followers都存在一条有向路径,αi为D-1A的第i个特征值,那么$\tau {}_i＞0,\tau {}_i=2\left|1-\alpha {}_i\right|{}^2\{2[1-\mathrm{Re}$$(\alpha {}_i)]-\left|1-\alpha {}_i\right|{}^2\}/\{\left|1-\alpha {}_i\right|{}^4+4[\text{Ι}\text{m}(\alpha {}_i)]{}^2\}$,其中,Re(·)和Im(·)分别表示一个复数的实部和虚部。如果采样周期T满足

${\rm T}＜\min \{1,\underset{i=1,\cdots ,n}{{\displaystyle \min }}\tau {}_i\}(8)$

则M的所有特征值都在单位圆内。

定理1 设Leader状态变化率的上限为Δ(即$\left|[x{}^l({\rm N})-x{}^l({\rm N}-1)]/{\rm T}\right|\le \Delta )$,且在系统的有向图中,从Leader到其他任一Followers都存在一条有向路径。若采样周期T满足式(8)时,则在式(3)的作用下,式(1)就可以形成预先设计的编队,且跟踪误差的上界为$2{\rm T}\Delta \left|(\mathit{{\rm I}}{}_{2n}-\mathit{{\rm M}}){}^{-1}\right|{}_{\infty }$。

证明 由引理1和引理2,可得误差系统式(7)稳定。并从式(7)可得

$\begin{array}{l}\mathit{y}({\rm N})=\mathit{{\rm M}}{}^{{\rm N}}\mathit{y}(0)+{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}\mathit{{\rm M}}}{}^{{\rm N}-i}\mathit{{\rm N}}\tilde{\mathit{u}}(i-1)\\ \left|\mathit{y}({\rm N})\right|{}_{\infty }\le \left|\mathit{{\rm M}}{}^{{\rm N}}\right|{}_{\infty }\left|\mathit{y}(0)\right|{}_{\infty }+2{\rm T}\Delta \left|{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}\mathit{{\rm M}}}{}^{{\rm N}-i}\right|{}_{\infty }\left|{\rm K}\right|{}_{\infty }\end{array}$

式中用到$\left|\tilde{\mathit{u}}(i)\right|=\left|2\mathit{x}{}^l(i)-\mathit{x}{}^l(i-1)-\mathit{x}{}^l(i+1)\right|\le 2{\rm T}\Delta$。

由文献[8],可得

$\left|\mathit{y}({\rm N})\right|{}_{\infty }\le 2{\rm T}\Delta \left|(\mathit{{\rm I}}{}_{2n}-\mathit{{\rm M}}){}^{-1}\right|{}_{\infty }$

由于

$\mathit{y}({\rm N})=\left(\begin{array}{c}\overline{\mathit{x}}({\rm N})\\ \overline{\mathit{x}}({\rm N}-1)\end{array}\right),\overline{\mathit{x}}{}_i({\rm N})=\mathit{x}{}_i({\rm N})-\mathit{x}{}^l({\rm N})-\sigma {}_i$

,所以Followers能以有限误差跟踪具有时变状态的Leader。证毕。

引理1与引理2的具体证明见文献[9]。基于文献[9],本文研究了一阶离散多智能体系统分布式编队跟踪控制,并在一致性研究的基础上加入相对位置的信息,使其更符合实际环境的需求。

3 系统的仿真结果

考虑图1所表示的拓扑结构,节点1,2,3和4分别为4个编队的Followers智能体。其中4个智能体都要跟踪Leader的参考轨迹,Leader标注为。由图可以看出,这个智能体组成的有向网络拓扑中,从Leader到其它任一Followers都存在一条有向路径。

由引理1和引理2可得,当0<T<0.343 1时,误差系统稳定。

图2和图3为系统(1)在协议(3)的作用下的轨迹曲线。设Leader和4个智能体间的相对距离向量为σ=[0,-1,-2,-3]T,且Leader的运行轨迹为xl(N)=sin(N)、xl(N)=N。由两个图可以看出,4个Followers智能体都能较快地跟踪上Leader的运行轨迹。

图4和图5是采样周期分别为0.01 s和0.2 s时系统(7)的误差状态轨迹,其中xl(n)=sin(N)。这两个图说明系统的跟踪误差与采样周期有关,以上仿真结果证明了当采样周期T满足式(8)时,所设计的协议(3)有效。需要指出的是,对于定理1所给出的T应满足的条件为一充要条件。若采样周期T>0.343 1 s,设T=0.35 s,图6为系统的状态轨迹,可以看出,系统(7)不稳定。

4 结束语

离散系统在实际生活中有着广泛的应用,因此研究离散系统的编队跟踪问题有着重要的实际意义。本文针对一阶离散多智能体系统,设计出了编队控制的协议,使智能体能够形成预期的编队,并且能够较迅速地跟踪Leader 运行轨迹。定理1给出了所设计的协议有效时采样周期应满足的充要条件,并且进一步指出,跟踪误差与采样周期成正比。仿真结果也证明了文中所设计协议的有效性。

参考文献

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[7]REN W.Multi-vehicle consensus with a time-varying ref-erence state[J].Systems and Control Letters,2007,56(7-8):474-483.

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建立跟踪体制提高就业质量 篇7

关键词：高校毕业生,就业跟踪,就业质量,体制,措施

1 建立就业跟踪服务体制的意义

高校就业难的原因是多方面的。学生就好像是我们的产品, 我们在产前做到目标明确, 产中精雕细刻, 但产后却没有“售后服务”。很多院校把学生在校教育当成是自己份内的事, 而毕业后好像和自己无关一般, 不再去加以指导, 而这恰恰是影响就业质量很重要的原因, 大部分毕业生就业时无所适从, 在专业技术上、为人处世方面不能从容应对, 造成近50%的毕业生甚至无法适应本专业的就业, 转而从事其他专业, 严重影响了毕业生就业的信心和质量, 也势必会使用人单位对我院的教学质量产生质疑。

就业跟踪服务体制不仅大大提高就业质量, 还能有效的反馈我们的教学质量, 使教学与实践不相协调的问题暴露无遗;通过就业状况, 指出我们的专业设置是否合理, 避免专业设置的盲目性和随意性;随时了解用人单位的职业取向, 为在校生面对就业提供合理的参考;不断获得最新的社会职业准入和职业定位, 为我们制定教学计划提供依据;通过这种体制, 还能随时获得用人单位的需求信息;另外为我们建立用人单位和毕业生信息立交桥提供极大的便利。

2 影响社艺系毕业生就业质量的原因

建立就业跟踪服务体制可以使用人单位和毕业生都能得到最全面、最真实的信息, 通过这些信息, 我们了解到影响毕业生就业质量的原因有以下几个方面。

2.1 就业环境改变对毕业生影响较大

用人单位对毕业生要求进一步提高。不仅注重毕业生综合素质, 而且要求较好的学校和更高的学历层次, 已经从“数量型”转为“质量型”。这种抬高门坎的现象致使我系毕业生要很快找到合适的岗位, 顺利实现就业增加了难度。

热门专业依然走俏, 部分专业就业面相对较窄。调查表明, 热门专业 (如环境艺术设计) 比起其他专业占有较大优势。冷门专业毕业生找不到工作, 或改行从事非对口专业工作。某些缺少必要的师资和实训基地的专业就业尤其困难。

2.2 大学生对就业理念滞后于市场

通过调查, 我系大学生对就业信息的关注还是比较少的, 只有24%的同学表示一直在关注就业信息。这直接影响了对所选职业的准备程度和将来职业所带来的成就高低。在选择就业单位时, 有58%的同学希望到外资企业和政府部门工作, 表现出明显的好高骛远、不切实际的想法。其原因一是因为学生仍在安逸的校园中生活, 对复杂的社会没有足够的了解。经济上依赖父母, 无就业压力带来的紧张感。另一方面学校提供的就业指导不到位。

2.3 教学实践环节重视不够

调研过程中, 毕业生与用人单位反映较多的是学生的实习问题。如实习时间安排不合理, 实习指导力度不够, 实习经费不足等。教学实习开展的成功与否, 直接影响大学生实际能力的提高以及毕业后的就业、甚至将来的发展。一方面要提高对实习工作重要性的认识;另方面要加强实习基地的建设, 增强实习指导的力度, 让学生先具备“用武之才”以更好地去寻找“用武之地”。

2.4 大学生个人能力存在缺陷, 自我认识不足

调查显示, 有60%的大学生认为造成就业难的状况, 除了社会压力大, 企业用人少的因素外, 主要问题还是在于自身的工作经验的缺乏, 缺少实战经验是致命的因素。在调查中发现, 有57%的同学认为自我表达能力和人际交往是自己在求职过程中遇到的最大的难题。

3 建立就业跟踪服务体制的措施

就业跟踪体制是就业指导工作体制的进一步完善。这使毕业生在工作中仍然会源源不断的得到老师的指导, 而不会是一个独立的个体, 因此就业跟踪体制是学校育人工作的一项重要内容, 在大大提高就业质量的同时, 用人单位也对毕业生实践能力不足免除了后顾之忧。

3.1 强化系部服务职能

系部要紧密结合自身实际, 着力构建就业跟踪服务体制。

领导高度重视确保机构、人员、经费“三到位”, 加大对就业工作人员的培训和培养力度, 确保稳定的就业工作队伍, 为提高就业工作效率提供保障。

建立师生搭对帮扶体制, 发挥老师的支撑作用毕业生在遇到困难的时候首先想到的就是老师, 因此如果建立起师生畅通的信息网络, 实行有效的帮扶体制, 可以大大减少毕业生的工作压力, 实现毕业后的延续指导。

3.2 结合市场需求实际, 充实就业跟踪体制的内容

就业跟踪服务体制使办学定位建立在适应社会对人才需求的实际上, 逐步建立新的人才培养模式。着重培养“灰领阶层”, 以不断适应我国经济发展与产业结构调整的市场需求, 使就业跟踪服务体制的优势真正发挥出来。

(1) 从专业设置切入, 力求实现“产销”链接。

调研表明, 解决就业问题的基础环节是专业设置要适应市场要求。专业设置应瞄准经济与产业结构调整的走向, 在教学计划安排、主干课程设置、技能结构要素、专业开办条件以及专业建设等多方面进行充分的论证, 在此基础上, 确定系部的专业设置。同时, 由于社会需求的不确定性, 不断进行专业的调整与改造, 如专业外延的扩大、专业内容的整合、专业方向的拓展, 甚至专业的弱化与撤消等。当前一些复合型专业正在高专高职学校出现, 如“应用日语/园艺”、“商务日语/旅游管理”等, 都是充分体现了适应市场需求, 建立产销链接的办学思路, 值得我们借鉴。

(2) 试行毕业生设计, 岗位训练与就业安置相结合的方法。

毕业设计环节有意识地放到对口的用人单位去进行, 同时进行培训。这样一方面让理论与实际有机的结合起来, 另一方面也便于用人单位通过这一环节了解毕业生的基本情况并作为接收毕业生的考察试用过程。

(3) 就业前引导, 就业后指导, 真正实现就业跟踪服务。

就业前有效引导大学生依据自我实际, 通过个人职业生涯规划认识自己, 明确自己的优势, 衡量自己的差距, 并以此来塑造自己, 使自己的才能得到充分的发挥。从实际出发, 在进行就业形势、就业政策等教育的基础上, 注重进行就业心里疏导, 组织必要的就业技巧训练, 通过讲座、模拟应聘等, 端正毕业生的就业心态。

建立适合的就业跟踪服务体制, 对用人单位和毕业生都是双赢的, 对学校更是有百利而无一害。通过就业跟踪服务体制, 健全和完善就业信息服务, 建立学生和用人单位的信息数据库, 使毕业生能适“业”, 使老师更敬“业”, 不断提高就业质量, 真正落实“以服务为宗旨, 以就业为导向”的教育方针。

参考文献

[1]王世英.对大学生就业若干问题的思考[J].中国大学生就业, 2002 (8) .

[2]李昕荣, 阮海涛.对高校毕业生离校后信息跟踪与反馈工作的思考[J].思想.理论.教育, 2005 (5) .

质量检测跟踪体系 篇8

溯源制度目前已成为食品安全管理一项重要手段[1]。Juan Pedro Mun oz Gea et al[1,2]提出RFID在食物农用化学品追溯体系等;任守纲等[3]研发出肉品跟踪及追溯系统等。追溯系统采用的数据传输主要是无线传感器网络 (WSN) 和通用分组无线业务 (GPRS) 2种技术。Ivan Andonovic et al[4]利用WSN节点对牛的行为实时监测。尹令等[5]通过WSN采集奶牛体温、运动、呼吸等参数建立奶牛健康状况实时监测系统。但WSN具有长期使用电池供电、多节点协同工作、传输距离短等缺点, 不适于百合制品流通跟踪的数据传输。GPRS具有传输速率高、永远在线、按流量计费等优点, 非常适合于跟踪信息的数据传输。国内主要集中在GPRS溯源终端的研究上。郑火国等[6]研发出基于GPRS的农产品移动溯源终端。史良[7]利用RFID、GPS、GPRS实现了对冷藏运输中车辆的实时监控。宋鹏飞等[8]提出了基于GPS、GPRS及RFID的车辆监控终端装置。

综上所述, 采用GPRS和RFID技术相结合的方法, 建立基于RFID/GPRS的兰州百合制品销售跟踪追溯体系, 以有效保证兰州百合制品的质量和安全水平。

1 农产品溯源体系结构

兰州百合制品流通跟踪系统 (图1) 主要由基于RFID的非接触式底册数据编码采集子系统、基于GPRS的产品销售追溯网络、基于GIS的动态信息平台和数据库等组成。跟踪阶段通过在销售节点上的产品电子代码系统, 对附有无线射频识别芯片标签的百合制品信息进行跟踪;追溯阶段通过GPRS通信技术实现采集后的数据传输, 进而获得百合制品的流通信息并保存于上位机数据库;显示阶段将数据库中流通信息与节点的地理信息相结合, 通过地理信息系统 (GIS) 软件进行跟踪追溯信息的可视化。采用Visio Studio 2005工具进行软件开发, 利用Web服务器及SQL Server 2005数据库系统进行软件架构部署。

2 农产品溯源体系关键技术

电子产品代码 (Electronic Product Code) 简称EPC系统, 对流入流出的各个销售网络节点的产品进行数据采集并通过GPRS模块将数据通信传输给上位机数据库, 将数据库中数据与各节点的地理信息结合起来在GIS平台中提供给用户。兰州百合制品追溯步骤如下[3]:第1步是用户在追溯系统终端扫描获得追溯产品EPC码, 通过终端设备中的GPRS模块将其发送到服务器;第2步是服务器被动响应终端请求, 解析EPC码中关于产品特征的部分, 并在数据库内查找存有该EPC码对应的产品信息;第3步是服务器解析EPC码中关于地理信息的代码, 获得该产品相关流通信息;第4步是将所获得的信息与各个节点的地理信息结合起来, 嵌入GIS平台, 实现百合产品动态追溯。

2.1 编码体系的建立

RFID技术作为一种新的标识途径, 与条码相比具有多方面的优势, 如识别距离远, 识别时不需要标签视觉可见, 能够在恶劣环境中使用, 内容可以更新, 能够批量读取多个标签, 信息量大, 不容易仿制。基于RFID技术的产品EPC系统接入互联网, 在网络中, 物品 (商品) 能够自动识别、互联和共享信息, 彼此进行“交流”, 且无需人的干预[3]。电子产品代码编码体系是EPC网络的重要组成部分, 是物品在物联网中的唯一代号。兰州百合溯源系统将使用EPC.96编码完善并建立兰州百合制品EPC编码体系, 能够满足项目根据百合产品根据产地差异、品种分类、质量等级等信息进行编码设计的可靠数据。

2.2 销售阶段产品数据采集及GPRS模块数据通信

跟踪阶段以产品销售网络的每个点作为数据采集点, 在各数据采集点布置安装1套EPC系统, 由EPC系统对流入流出各个交易点的产品进行数据采集, 并通过GPRS模块将数据通信传输给上位机数据库中。

2.3 产品流通的追溯及GIS平台的动态显示

百合制品追溯阶段是跟踪体系的逆过程, 即从产品零售商开始追溯到上级经销商直至生产厂商的每一个产品流通节点, 从上位机数据库获取产品的流通数据, 并将其与各个节点的地理信息有机结合起来, 以便在GIS平台中提供给用户。

2.4 溯源数据结构设计

百合制品流通溯源是在兰州百合制品流通信息服务平台支持下, 准确、快速查询和监控百合制品流通过程中销售情况的有效机制。整个溯源过程中, 由于其数据反映状态信息的多样性、异构性以复杂性, 从不同数据源获取数据后, 首先将这些数据转换成具有约束的XML文档, 然后在数据库的协调下动态重构出可以供GPRS模块统一访问的通用数据[9], 接着利用数据库的更新过程实现多源异构数据与GIS平台的对应和动态显示。

3 结论

兰州百合流通跟踪追溯体系是一个包含客户层、业务层和数据层的层次式体系架构[3], 深入研究百合制品跟踪追溯体系, 对提高兰州百合制品的质量和安全水平, 提高消费者对百合制品的消费信心都具有一定的社会意义。

摘要：为了实现兰州百合制品流通跟踪, 提高产品质量安全, 采用无线射频识别技术 (RFID) 和移动GPRS数据通信技术对百合制品在销售流通过程中的追踪定位进行研究, 探索了跟踪数据通过GPRS通信传输给上位机数据库的关键技术, 并利用GIS技术将追踪结果动态显示在电子地图上, 对提高兰州百合制品的销售质量和安全水平具有一定实际意义。

关键词：兰州百合,流通跟踪体系建设,RFID,GPRS

参考文献

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基于车灯的夜间车辆跟踪检测 篇9

关键词：机器视觉,车辆检测,目标跟踪

1 前言

有统计表明, 90%的交通事故是由于人的因素造成的, 危险来源于复杂的交通状况, 包括不合理信息、缺少信息以及过度紧张等。近年来, 随着计算机视觉等技术的进步, 以及传感器的发展, 高级驾驶辅助系统应运而生。在这其中, 基于前方车辆检测的驾驶辅助系统具有智能化、主动性强、适用性广等特点, 最受人瞩目。

目前的前方车辆检测的方法使用的传感器有雷达、激光、摄像头等。这其中, 摄像头相较于雷达、激光等主动式传感器, 具有信息丰富、可视范围大、价格低廉等特点, 更加适合大规模地应用。基于摄像头的检测方法, 又分为单目视觉和立体视觉两种。后者对摄像头校正要求高, 特征点匹配计算量大, 实时性差, 硬件要求高。因此, 现有的方法多是基于单目摄像头实现车辆检测的。

当前, 车辆检测的方法多是针对白天光照条件较好的场景。首先, 利用车辆作为人造物体与自然物体的差异, 如对称性、颜色、阴影、边沿等特征得到车辆候选区域。在得到候选区域后, 利用模板匹配、SVM等方法进行确认, 最终检测到车辆。但是这些方法对图像要求较高, 需要车辆在图像中显现出明显的外形特征, 难以用于夜间的车辆检测。因此, 夜间场景的车辆检测是一个研究难点。

夜间环境下, 光照条件较差, 难以获得车辆的外形特征。但此时, 汽车会打开前照灯及车尾灯, 高亮度的车灯就成为车辆的主要特征, 可以作为检测的依据。目前不少基于视觉的夜间车辆检测方法均将车灯检测作为了主要检测手段。一般过程为, 利用固定阈值对图像进行二值化, 提取亮度高的区域。然后, 对高亮度区域进行先验知识的分析, 如形状、对称性等, 最终实现车灯检测, 进而实现车辆检测。

但是这种方法存在一定的局限性。首先固定的阈值对环境的适应性不好, 当遇到光源较多的场景, 容易出现干扰区域。其次, 随着人们对个性化的需求提高, 车灯也呈现各种形状。仅靠圆形等规则形状作为检测依据也不妥当。最后, 仅使用基于车灯的检测方法, 并不能保证每一帧图像都准确检测。一旦出现漏检, 这种方法没有补救措施, 就可能在汽车的高速行驶下造成不利影响。

针对传统方法的这些局限性, 本文提出一种基于车灯检测并结合跟踪方法的夜间车辆检测技术。利用最大类间方差法自适应地确定灰度阈值, 实现图像的二值化。针对车尾灯, 基于颜色信息进一步减少搜索范围。再根据先验知识, 寻找匹配的车灯对, 作为车辆区域。引入跟踪的方法, 对检测出来的车辆区域进行跟踪, 保证在出现漏检时仍然可以提供车辆位置信息。另外, 对于偶然出现的误识别, 通过对比跟踪和车灯检测得到的结果, 可以进行剔除。

2 车灯检测

车灯区域最主要的特征就是亮度高。因此, 首先在亮度空间自适应地确定阈值, 对图像进行二值化。然后搜索图像中的连通区域, 作为候选车灯。接着, 使用先验知识对候选车灯进行匹配, 匹配成功的即为车灯区域。

2.1 自适应亮度阈值

车灯检测的第一步, 是要是用二值化的方法将图像中亮的区域与暗的区域进行分割, 进而从亮的区域寻找可能的车灯位置。但是, 由于夜间道路上光照条件复杂, 如重要路段处, 路灯与车辆较多, 路灯与车灯的照射, 使得整个画面中像素点的亮度值均较高。此时车灯所在区域与其他区域亮度值差值较小。于此相反, 若在乡间小道, 光源较少, 车灯处亮度值明显大于其他区域。此时, 若使用固定的阈值, 在当前场景适用的阈值, 在其他场景可能过于严苛或宽松, 对车灯检测造成很大障碍。因此, 自适应的阈值选择机制, 对于车灯检测是十分重要的。

本文使用了最大类间方差的方法进行自适应的阈值选择, 并对如图1所示的原始图像进行处理。该方法是一种基于聚类的图像二值化方法。它的使用前提是假定图像中根据亮度值特征分为两类像素。而最佳阈值使两类像素的类内方差最小, 即类间方差最大。最大类间方差的方法可以有效分割图片中亮度高的区域, 并且面对变化的环境有很好的自适应性。如图2所示, 尽管有路灯和道路、车辆反光等影响, 但输出的图像里车灯区域十分清晰, 说明最大类间方差法是有效的二值化方法。

2.2 基于形态学的车尾灯配对方法

经过图像二值化之后, 得到的图像主要反映了亮度超出阈值区域的形态。通过一系列形态学的处理, 可以使车灯凸显出来, 并通过先验知识, 将车灯检测出来。

尽管经过二值化处理, 并且应用了自适应的阈值, 可以消除大部分噪声像素点的影响。但是夜间光线条件极差, 摄像头采集到的图像有很多噪点。仍然无法完全避免孤立的噪点对算法的影响。先使用开运算消除图像中的孤立噪点, 平滑较大物体的边界。接着使用闭运算, 填充物体内部, 使较大的物体内部得到填充, 形成连通区域。如图3所示, 从图中可以发现, 图像经过形态学处理后, 孤立的噪点通过上述处理基本已被过滤。车灯所在区域形成一个闭合的连通区域, 且面积未受影响。

接下来对图像中白色区域的特征进行分析。因为车灯是一种人工物体, 具有与反光等干扰源相比, 有很强的特点。因此, 可以总结车灯的特征, 通过先验知识建立如下约束:

(1) 单个车灯大小不超过阈值。车灯作为一个单独模块, 其的大小相对固定。

(2) 面积一致性。两个车灯之间的面积差异不能太大。

(3) 两车灯处于同一水平区域。车灯间宽度通常为1.7m, 且纵坐标相近。

通过这些约束, 可以找到配对的车灯。但在实际环境中, 成对的信号灯也可能符合上述约束, 造成误检测。此时, 引入摄像头针孔模型, 近似认为车尾灯贴近地面, 可以排除上图中信号灯对于检测结果的影响。最终检测到车辆尾灯, 标记尾灯, 并框选出车辆位置。

3 基于粒子滤波器的车辆跟踪

使用上述方法进行车辆检测, 并不能保证每一帧图像中的车辆都能够被识别出来, 即单纯的车辆检测方法有一定的漏检几率。此时车辆检测将出现漏检。在实际的驾驶过程中, 1秒的漏检都可能带来危险。因此引入目标跟踪的方法, 避免车辆的漏检, 提升可靠性。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法。这种方法广泛应用于SLAM (即时定位与地图构建) 等领域。粒子滤波器首先提取跟踪目标的特征, 再在待检测图像上均匀分布检测粒子。粒子计算所在区域的特征值, 并将其与跟踪目标的特征值对比, 以最相近处为跟踪区域。下一帧图像, 粒子滤波器对图像进行重采样, 但在本文的应用场景下, 因为汽车的位置不会突变, 可以使用符合高斯分布的粒子分布方式进行采样, 跟踪到新的区域。

此处用于跟踪的特征选取HOG特征。在图像中, 局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。HOG对图像几何或光学的形变都能保持很好的不变性。因此, HOG特征非常适合用于车辆的跟踪。

当车辆检测模块出现漏检时, 车辆跟踪模块可以使用最后一次记录的车辆区域特征值进行跟踪, 保证检测过程的连续性。

4 实验结果分析

在实验中, 得到如图4所示的输出图像。

从图中可以看出, 此时车辆所处的环境, 光照条件较差, 图像有很多噪点, 地面、路牌等的反光是严重的干扰源, 且路灯、信号灯与车灯十分相似。但检测系统可以准确地检测到匹配的车灯, 将与车灯极其相似的信号灯过滤, 最终准确标记出车灯位置和车辆区域。

5 结论

夜间环境下的车辆检测是车辆检测技术中的一大难点。本文提出了一套基于车灯的夜间车辆跟踪检测方案, 利用自适应阈值法提取可能的车灯位置, 根据先验知识得到实际车灯区域。同时, 结合目标跟踪的方法, 保证检测过程连续, 避免漏检。实验结果说明本文提出的方案在实际的夜间行驶中, 能够有效地实现准确的车辆检测。

参考文献

[1]Z.Sun, R.Miller, G.Bebis, and D.Di Meo, “A Real-Time Precrash Vehicle Detection System”, Proc.IEEE Int’l Workshop Application of Computer Vision, 2002.

[2]R.Chellappa, G.Qian, and Q.Zheng, “Vehicle Detection and Tracking Using Acoustic and Video Sensors”, Proc.IEEE Int’l Conf.Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2004.

[3]Amitabha Basu, Arpit Awasthi, Chandrakant Khandelwal, Jitendra Deshpande, ”Night Time Vehicle Detection for Adaptive Beam and Collision Avoidance Systems”, SIAT, 2013