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主要技術內容： （1）破傳統噴霧泵生產設備機械結構設計，采用凸軌、凸輪機構，創新性 研制了高精度、高效率的噴霧泵電化鋁殼抓口機、噴頭打噴咀機等系列裝配設備， 提高了設備的裝配精度和效率。提出集成基于等價輸入干擾估計器與參數智能辨 識的智能驅動控制技術，成功解決了微型噴霧泵現場設備層不確定干擾、電機參 數的時變性對裝備電機控制性能影響問題，提高了生產裝備控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 與 WSN，構建微型噴霧泵生產過程信息采集網絡，創新性地 引入混沌粒子群優化算法，優化采集網絡節點部署；動態選擇通信節點數目，在 獲得最大網絡覆蓋范圍的同時，避免節點間的沖突，降低網絡能耗，保證了生產 過程數據采集與傳輸的實時性和可靠性。 （3）創新性提出并實現了微型噴霧泵制造過程多目標資源優化調度技術。 建立生產車間多目標資源優化調度模型，提出基于種群年齡模型的動態粒子數微 粒群優化算法來求解優化問題，并采用層次分析法進行決策，成功實現了微型噴 霧泵生產全流程的精益管控，全面提高了生產質量與資源效率。 （4）創新性研發了一種面向制造全過程的信息集成平臺。將生產過程信息、 管理信息等數據高度融合，實現底層物聯網到互聯網的無縫連接；解決了常規 DCS、MES、ERP 三層架構存在的數據交換困難、系統龐大、功能定制性差、難以354 適用于中小型制造業等缺點，為微型噴霧泵制造裝備的自動化和信息化融合提供 了解決方案。 行業意義： 項目通過攻克微型噴霧泵生產裝備的自動化與信息化技術融合的關鍵技 術，突破國外先進技術的壁壘，形成了自主知識產權與技術體系，項目成果提 升了微型噴霧泵加工裝備的自動化、信息化水平，符合國家可持續發展戰略的 綠色制造技術，可帶動和促進化妝品、保健品等領域向高檔化的高層次技術方 向發展。 獲獎情況：2015 年獲中國輕工業聯合會科學技術進步獎一等獎。 成果的技術指標、創新性與先進性： （1）引入凸輪、凸軌等機構，并結合等價輸入干擾估計器、智能辨識等方 法設計控制策略，從機械和控制兩方面進行突破，自動化程度和生產效率高。 （2）集成 RFID 與 WSN，采用混沌粒子群優化算法優化網絡節點，動態選 擇通信節點數目，降低網絡能耗，生產過程數據采集與傳輸的實時性和可靠性 高。 （3）建立以縮短生產周期、減少機器空轉時間、降低產品次品率為等為目 標，采用種群年齡模型的動態粒子數微粒群優化算法求解生產過程優化調度問 題，采用層次分析法進行決策，實現微型噴霧泵生產全流程精益管控。 （4）采用完全不同于傳統 DCS、MES、ERP 三層架構的模式，直接面向生 產、管理全過程，開發信息集成平臺，自動化和信息化融合度高、適用于中小 型制造業。 技術的成熟度： 相關技術已經形成產品，在無錫圣馬科技有限公司及其下游企業進行了產業 化。 應用情況： 針對微型噴霧泵加工裝備產業當前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、 加工效率低、品種適應性差等問題，本項目以提高生產裝備的自動化與信息化水 平為目的，在裝備高性能自動化控制、信息的采集與傳輸、優化調度、精益管控、 平臺建設等方面已經取得了創新性研究成果，并對成果進行了提煉、集成，從 2012 年開始，針對本項目整體技術展開全面推廣，應用于江蘇、廣東等地區的 10 多家輕工裝備制造及使用企業。355 應用實踐證明了，本項目成果總體技術創新程度高、成熟度高、附加效益顯 著，顯著提升了我國塑料裝備在國際市場具有較強的競爭力，有利于提高我國塑 料裝備的設計制造智能化水平，推動了我國塑料制造業的國際化發展。 

本發明公開了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點云數據的融合方法，針對兩組精度等級不同的三維點云數據，利用高精度點云建立低精度點云的誤差分布，進而對低精度點云進行均值漂移，消除低精度點云的漂移誤差，從而實現兩組數據信息的融合，該方法包括：S1：建立低精度點云的拓撲結構信息，包括每個樣點的鄰域點集和單位法矢；S2：利用高精度點云對低精度點云進行密度聚類，根據聚類結果確定低精度點云每個樣點的漂移誤差；S3：利用低精度點云的拓撲結構信息和所述漂移誤差確定低精度點云各樣點的漂移矢量，根據該漂移矢量對低精度點

"本發明公開了一種基于多線索數據管道融合的鐵路接觸網桿柱標識信息的確定方法，主要步驟有：1)數據管道建立；2)數據管道交匯點生成；3)多線索數據管道融合進行桿號及公里標推算；4)數據管道更新。本發明方法充分利用了接觸網圖像識別的中間結果，通過多線索數據管道的融合可以精確推算出桿號或公里標被遮擋、污染等視覺不可識別的圖像在序列中的位置，可適用于電氣化鐵路接觸網巡檢圖像的支柱號、公里標圖像識別結果的進一步校驗和修正。本發明基于多線索數據管道的推算方法也可以用于類似此類應用的任務中。 "

本發明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優化的行人重識別方法，行人重識別是一種針對 特定行人的檢索問題，本發明的主要思想是正確檢索的行人目標應該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負樣本不相似。同時我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負樣本相 似的樣本為疑負樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時降低疑負樣本的排名，來達到通過排序優化的方 式來提升行人重識別的效果。此外，融合多種方法的結果來加強這種相似性和不相似性關系。本

本發明公開了一種基于多特征融合的面向對象的建筑物變化檢測方法，首先求得圖像像素點的形態 學建筑指數(MBI)，紋理特征和慢特征分析圖(SFA);利用 MBI 指數和紋理特征進行 FNEA 分割;然 后求出每個對象的三個特征值，再作差，并利用 K 均值聚類算法求閾值，得到特征變化圖;再利用 AC 指數進行后處理;利用熵值法對不同的特征變化圖求權重，按照權重設定閾值求得變化圖像;最后利用 投票法進行后處理。得到變化檢測結果。

全面掌握城市軌道交通線網各方面信息是實現更高標準安全、效率、服務等城市軌道交通公共客運服務的基礎，在成網條件下的城市軌道交通運輸組織中，全方位的信息融合技術及信息融合大數據平臺建設是線路成網后城市軌道交通建設的重要任務之一。城市軌道交通運輸組織信息融合技術可將各條城市軌道交通線路基于不同技術采集的列車、線路設備、車站設備、客流、車輛、物資等信息，通過信息融合方法與技術轉化為兼容可共享信息，在此基礎上與GIS結合建立成網條件下城市軌道交通線路信息融合大數據中心，為信息發布、資源調度、應急處置等方面提供全方位信息支撐。

本發明涉及一種融合多尺度特征的激光掃描數據物理平面自動化提取方法。本發明解決的現有問題 主要包括:1發展了基于信息熵的最佳鄰域自適應確定方法，克服了點密度變化、噪聲、數據缺失等因 素對三維點局部幾何特征計算的影響;2綜合利用基于點的特征(維數特征，法向量等)和基于區域的 特征(粗糙度、緊湊度、尺度、長寬比等)進行物理平面區域提取，提高了物理平面提取的準確性;3 擴展了現有平面分割方法的適用范圍，本發明適用于機載、車載、固定站等多種類型激光掃描數據的物 理平面提取。發明的整體技術流程圖如下圖。