|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
.jpg){kind=logo}
一種主動(dòng)誘導(dǎo)式農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)深度路由組網(wǎng)方法
本發(fā)明公開了一種主動(dòng)誘導(dǎo)式農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)深度路由組網(wǎng)方法，包括根據(jù)節(jié)點(diǎn)地理位置生成節(jié)點(diǎn)通信路徑圖，在所述節(jié)點(diǎn)通信路徑圖中，建立相鄰最短路徑通信圖和最大橫向路徑通信圖；上位機(jī)預(yù)先設(shè)定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的路由級(jí)數(shù)信息、優(yōu)先級(jí)信息，并將設(shè)定的信息反饋給各個(gè)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)路由級(jí)數(shù)不大于6級(jí)時(shí)，根據(jù)相鄰最短路徑通信圖向?qū)?yīng)的相鄰節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求；當(dāng)路由級(jí)數(shù)大于6級(jí)時(shí)，根據(jù)最大橫向路徑通信圖向?qū)?yīng)的相鄰節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求；當(dāng)前節(jié)點(diǎn)向相鄰節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息時(shí)，只有所述的對(duì)應(yīng)的相鄰節(jié)點(diǎn)被喚醒，并與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)建立鏈接并接受信息，其余相鄰節(jié)點(diǎn)仍保持睡眠狀態(tài)。本發(fā)明中經(jīng)過深度路由處理后，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量明顯提高。
浙江大學(xué)
2021-04-11
.jpg){kind=logo}
基于深度學(xué)習(xí)的新冠病毒的早期檢測(cè)篩查模型系統(tǒng)
西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院智能軟件與系統(tǒng)新技術(shù)研究所副教授張亮團(tuán)隊(duì)依托上海瑞金醫(yī)院、西安交通大學(xué)第二附屬醫(yī)院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點(diǎn)（磨玻璃、體積大小、位置等特征），張亮團(tuán)隊(duì)加快技術(shù)攻關(guān)，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的新型冠狀病毒的早期檢測(cè)篩查模型系統(tǒng)。
西安電子科技大學(xué)
2021-04-10
.jpg){kind=logo}
火電機(jī)組深度調(diào)峰多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)
火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測(cè)控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15%Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。
東南大學(xué)
2021-04-13
.jpg){kind=logo}
一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標(biāo)識(shí)別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機(jī)器視覺等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴(kuò)散理論建模多聚焦圖像 的成像過程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進(jìn)行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實(shí)用性和廣泛的適用性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
.jpg){kind=logo}
大風(fēng)量低濃度有機(jī)惡臭廢氣深度治理技術(shù)及工程設(shè)計(jì)
本技術(shù)適用領(lǐng)域：石油化工、發(fā)酵、制藥、食品、煙草、飼料、肥料、合成材料、垃圾處理、污泥干燥處理等工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的組分復(fù)雜、氣味惡臭、風(fēng)量大、濃度低、含塵量高、溫度高、含濕量大、煙帶明顯的各類有機(jī)惡臭廢氣的污染減排和深度治理。本技術(shù)首個(gè)80000m3/h的示范工程于2009年4月起運(yùn)行，首個(gè)400000m3/h氨基酸發(fā)酵濃縮烘干造粒生產(chǎn)有機(jī)復(fù)合肥廢氣治理工程已于2010年起運(yùn)行，目前該技術(shù)已在復(fù)合肥行業(yè)全面推廣應(yīng)用。本技術(shù)可提供對(duì)現(xiàn)有廢氣治理工藝、設(shè)備及運(yùn)行狀況的診斷（運(yùn)行參數(shù)測(cè)試、廢氣組分分析、物流及能量衡算等），廢氣治理方案設(shè)計(jì)（擬采取的技術(shù)方案、擬采取技術(shù)的可行性分析、項(xiàng)目總投資概算、項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)性分析）；工程招標(biāo)技術(shù)標(biāo)書編制、全套工程設(shè)計(jì)、關(guān)鍵反應(yīng)器設(shè)計(jì)、安裝調(diào)試及整體施工過程技術(shù)監(jiān)理等全套技術(shù)或進(jìn)行工程總包。
西安交通大學(xué)
2021-04-11
火電機(jī)組深度調(diào)峰多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)
火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測(cè)控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15%Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。
東南大學(xué)
2021-04-13
.jpg){kind=logo}
一種基于深度圖像的跌倒行為實(shí)時(shí)檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種基于深度圖像的跌倒行為實(shí)時(shí)檢測(cè)方法,包括深度圖像獲取，人體圖像識(shí)別，深度差分特征提取，人體部位解析，·704·關(guān)節(jié)點(diǎn)提取，高度特征提取和跌倒檢測(cè)步驟；基于深度圖像，在識(shí)別出的人體圖像上選擇特定的深度差分特征，使用隨機(jī)森林分類器對(duì)人體部位進(jìn)行解析，將人體分為頭部與軀干兩個(gè)部位類型，隨后檢測(cè)關(guān)節(jié)點(diǎn)，然后提取高度特征向量，再通過支持向量機(jī)分類器檢測(cè)對(duì)象是否處于跌倒?fàn)顟B(tài)的信息；本發(fā)明提供跌倒行為
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于深度圖像的手勢(shì)識(shí)別方法與系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于深度圖像的手勢(shì)識(shí)別方法，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集中的深度圖像通過深度傳感器采集得到，首先計(jì)算圖像中人體區(qū)域的最小深度值，再利用深度閾值，結(jié)合人手是離傳感器最近物體的預(yù)設(shè)條件，分割出深度圖像中的手勢(shì)；然后獲取手勢(shì)在三個(gè)正交平面上的投影圖，分別稱為正視投影圖、側(cè)視投影圖和頂視投影圖；接著提取三個(gè)投影圖的輪廓片段包特征，并級(jí)聯(lián)成原始深度手勢(shì)的特征向量；最后訓(xùn)練分類器，對(duì)從待識(shí)別深度圖像中獲取的手勢(shì)特征向量進(jìn)行分類，得到待識(shí)別手勢(shì)的識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明還提供了相應(yīng)的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。本發(fā)明方法手勢(shì)識(shí)別簡單易行，推廣能力強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高，能有效克服雜亂背景、光照、噪聲及自遮擋等不利因素的影響。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
.jpg){kind=logo}
一種基于深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的代數(shù)應(yīng)用題自動(dòng)求解器
高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云
電子科技大學(xué)
2021-04-10
一種多種污染物一體化深度脫除系統(tǒng)
本實(shí)用新型涉及一種多種污染物一體化深度脫除系統(tǒng)，包括高頻高壓脈沖供電系統(tǒng)、污染物高壓靜電脫除反應(yīng)系統(tǒng)和噴淋系統(tǒng)，高頻高壓脈沖供電系統(tǒng)利用高能量密度脈沖發(fā)生器與磁開關(guān)技術(shù)，產(chǎn)生多種污染物強(qiáng)化轉(zhuǎn)化吸收脫除所需的高密度能量；污染物高壓靜電脫除反應(yīng)系統(tǒng)為污染物脫除提供反應(yīng)空間，并通過極線?極板的優(yōu)化配置強(qiáng)化高頻高壓脈沖供電系統(tǒng)的能量釋放；噴淋系統(tǒng)為反應(yīng)系統(tǒng)提供污染物深度脫除條件，增強(qiáng)多種污染物脫除效果。本實(shí)用新型對(duì)多種污染物一體化深度脫除進(jìn)行了創(chuàng)新，突破了污染物，特別是氮氧化物、硫氧化物、汞等脫除效率有限的問題，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)煙氣中氮氧化物、硫氧化物、汞、揮發(fā)性有機(jī)物等多種污染物的一體化深度脫除。
浙江大學(xué)
2021-04-13