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自主設計巡檢機器人機械結構：• 穩定性好（機器人重心和軌道重心較為重合）• 柔性貼合軌道（軌道內側有8組彈性導向機構輔助導向）• 可快速拆卸（在軌道任意處可將機器人拆分為兩部分）• 可擴展性（上方平臺充分預留空間，可根據應用場景更換搭載設備） 客戶端采用Web可視化工具IOT Studio進行上位機開發。上位機界面接入視頻信息以及巡檢機器人狀態信息，并且可以下發控制信息，實現了用戶與機器人的遠程交互功能，后期可根據需求進行擴展，可在界面接入數據庫存放檢測信息以及對多臺巡檢機器人進行監控。

本實用新型公開了一種高速公路安全防護欄，包括護欄本體，所述護欄本體的表面上設有熒光紙，所述護欄本體內部設有緩沖板一和緩沖板二，所述緩沖板一的左側表面上均設有左卡塊和左卡扣，且左卡扣位于左卡塊的內側，所述緩沖板二的表面上均設有右卡塊和右卡扣，且右卡扣位于右卡塊的內側，所述緩沖板一和緩沖板二均通過左卡塊與右卡塊連接，且左卡塊與右卡塊相扣在一起，本實用新型結構簡單，增設了緩沖板一和緩沖板二，起到緩沖作用，減少受力，同時在緩沖板內部增加了卡扣和彈簧，可以更好的起到雙重緩沖作用，使得力變得更小，在緩沖板兩邊增加了卡塊起到限位固定作用，使受力時不會對本體受到損壞。

本發明公開了一種高速公路網交通流量分布的預測方法，假設已經預測了高速公路網在某一時間標度下各入口站的未來產生量和各出口站的未來吸引量，通過站點的歷史流量分布來計算現狀流量分布和現狀效用系數，之后計算預測流量分布，得到預測結果。本發明的有益效果在于：（1）對高速公路流量分布預測具有較高的預測準確率；（2）算法收斂速度快；（3）采用滑動窗口技術，能夠充分利用歷史流量數據，從而準確、有效的修正分布預測模型中的參數，提高預測的準確度；（4）具有較好的普遍適用性，不局限于某一特定高速路段。

本新技術成果來自省部級科技計劃，獲得省部（學會）三等以上科技獎勵，并獲得國家發明專利授權。該成果成功解決了大斷面淺埋隧道下穿高速公路的施工技術難題，研究成果處于國內領先水平。該成果已在國內下穿高速公路隧道施工當中推廣應用。

針對服務區污水處理的相關技術 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 現有高速公路服務區污水處理系統的總體設計不合理，直接套用市政污水工藝，無法有效應對服務區高波動、高氨氮的水質特征，普遍存在設備運行維護難、生化系統穩定性差和經常崩潰、出水氮磷不達標等突出問題。產生黑臭水體，頻繁遭到附近村民投訴的現象。 為了解決以上問題，本技術為堅持生態優先與綠色發展，營造青山綠水的美好環境，解決服務區污水超標排放污染環境的問題，創新性的提出了針對高速服務區污水處理的新模式即“源頭分離、智能調蓄、分類處理、強化脫氮”的十六字字方針。即對服務區污水采用尿液分離技術，分離出高氮磷的尿液廢水，降低后續污水處理設施處理負荷；并采用人工智能算法動態控制尿液廢水的收、貯、排，實現尿液廢水智能動態調蓄，達到后續綜合污水氮磷濃度削峰填谷，降低波動率，減少沖擊；對尿液廢水和綜合污水采用分類處理策略，研發高效生化脫氮技術，結合智能控制系統，針對不同波動率的污水采用不同的抗沖擊抗波動策略，實現服務區污水針對性控制；最后強化綜合污水處理系統的脫氮能力，研發具有強化脫氮能力的“菌巢”材料及其反應器，實現主體污水處理工藝強脫氮、抗沖擊的效果，保證出水穩定達標。 目前國內沒有專門針對服務區污水處理的相關的技術，本技術已在實驗室小試和現場中試試驗尺度上驗證了該新工藝和新思路的可行性，目前本技術已經申請了三個國家發明專利，2篇學術論文正在撰寫中。這表明本技術具有很強的先進性和獨占性。

成果描述：本發明公開了一種高速公路隧道群照明系統控制系統和控制方法，該系統包括設置在各個基本控制單元里相鄰下游隧道進口端和相鄰上游隧道出口端的照明燈具、車輛檢測計、洞外亮度檢測儀和模糊邏輯控制模塊，將交通流參數Q?V作為模糊邏輯控制模塊的第一個輸入參數，將洞外亮度L作為模糊邏輯控制模塊的第二個輸入參數，模糊邏輯控制模塊內預設相鄰隧道間距D作為第三個輸入參數，經過模糊邏輯控制模塊內預設的邏輯進行推理后輸出照明強度等級R，通過該照明強度等級R控制相鄰上游隧道出口照明和相鄰下游隧道入口照明；本發明的照明控制系統和方法充分考慮了隧道群相鄰隧道間距對照明控制的影響，既節省了隧道照明的電力消耗，又獲得了更佳的照明效果。市場前景分析：道路交通基礎設施建設領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。

該項目是863計劃項目，現處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯理論引入交通狀態分析，并根據不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協同控制目標，優化大范圍內的多匝道協同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。