西安交通大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商

道路与铁道学科平台建设 招标项目的潜在投标人应在北京宏信天诚国际招标有限公司（北京市海淀区复兴路乙12号中国铝业大厦11层1110室）获取招标文件，并于2022年06月17日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名（邮件）获取招标文件，并于2022年07月05日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。

该项目是863计划项目，现处于实验室研究阶段。项目成果受专利保护。 1、项目概述 本项目针对高速公路进出城路段交通拥堵严重、事故频发，以及高速公路监控系统和城市快速路监控系统各自为政、协同性差的普遍现象，构建了基于互联网的分布式交通特征信息共享平台，实现了不同监控系统的信息共享；借助信息共享平台，系统分析了结合部的动态交通特征，提出了适应不同交通条件的短时交通特征预测技术；采用分层递阶控制和神经网络控制的方法，研发了多匝道的协同控制系统软件，并实现了结合部道路交通系统的微观仿真。 2、技术创新点 在监控系统的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平台，其中对异构监控系统之间交通特征级信息共享的内容和模式进行了系统分析，对异构信息进行了融合处理，实现了特征级信息的发布。 在短时交通特征预测研究方面，已对京津塘高速公路及北京市快速环路监控系统的海量交通流实测数据进行了特征与关联分析，完成了短时交通特征的预测，并实现了交通拥挤的预判。 在结合部的协同控制方面，利用模糊神经网络的建模和学习方法，对高速公路多匝道控制系统算法进行设计，并进行了控制效果仿真。   3、能为产业解决的关键技术 （1）基于服务水平的特征级交通动态信息融合技术 针对目前高速公路和城市快速路监控系统所采集的交通流基础数据格式和像素级融合技术都有所不同，控制目标参数不统一的现实情况，项目提出的交通特征信息共享平台首先要处理现有高速公路和城市快速路服务水平判定标准不统一的问题，其次需要解决区域交通监控系统的特征级数据融合问题，寻求基于服务水平的动态信息融合技术和方法。 （2）交通特征信息共享平台的设计技术 针对集中式信息共享平台投资大、实施困难的缺点，提出采用成熟的互联网技术，以及分布式技术建立交通信息共享平台，为异构监控系统的信息共享模式提供了一种新的建设思路。不需要增加额外的硬件投资、操作方便，就现有的管理体制来说，也容易实现。 （3）基于关联分析和智能控制技术的短时交通特征预测模型 将时间序列理论与关联理论引入交通状态分析，并根据不同交通条件建立的短时交通预测模型，在很大程度上提高了预测方法的实时性、准确性和可靠性，有利于预测技术的应用和推广。 （4）高速公路和城市快速路结合部实现协同控制的关键技术 基于区域道路交通网络动态信息采集系统数据资源的综合利用与共享，在交通服务水平判定技术的支持下，运用系统论、控制论的思想以及智能交通系统工程的理论方法，实现高速公路和城市快速路结合部的协同控制。 4、相关的行业发展水平，以及同类技术产品或成果比较 目前，我国已建设的交通信息系统中，各子系统基本上是作为一个个分支存在的，不仅子系统自身的数据尚未实现充分融合，集成度很低，而且系统之间存在行政分割问题，异构情况严重；在信息共享平台设计上，大都采用集中式为主，需要新建一个监控总中心，投资大，操作困难。 与本项目所提出的预测思路及预测方法相比，现有预测方法的适用性方面还存在不少缺陷。 目前，我国高速公路和城市快速路交通控制所采取的区域控制策略尚未形成较成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的协同控制模式更是处于起步阶段，尚未形成成熟的技术产品。 应用范围： 本课题针对的主要对象是高速公路与城市快速路的结合部，课题研究成果不仅充分利用了现有的道路监控系统硬件资源，节省了建设成本，而且可以满足结合部的交通控制与管理需要，具有较强的应用和推广价值。在实际的应用和推广中，还需进一步扩充和细化协同控制目标，优化大范围内的多匝道协同控制模型及其算法，并对具体的控制策略和控制设施进行详细设计，以提升协同控制的实际效果。 预期效果： 运用系统论和其他相关领域研究的最新成果，探索建立区域高速公路和城市快速路交通信息共享平台的新思路和新方法，并在系统平台的基础上研究协同控制的策略和方法，并形成整套协同控制系统算法和软件。在实践中，研究成果能够得到较好的应用，并且能够部分解决高速公路和城市快速路结合部的交通问题。

本系统可用于提高化成厂家在化成、检测和配组等电池生产过程的自动化程度和生产效率。本项目研究依托于国家863计划项目“电动汽车充电设备电气检测技术及标准研究”，围绕建立安全、可靠、完善的电动汽车充电设施和服务体系，以电动汽车充电设备电气检测技术为研究目标，为电动汽车充电设施科学、有序地发展提供技术支撑。1. 研制了电动汽车车载、非车载充电机等充电设备的测试平台；提出了电动汽车充电设备运行和使用的技术检测规范；2. 提出了先进的电动汽车充电设备性能的快速测试诊断技术；3. 开发了计算机虚拟电池管理系统,实现了非车载充电机快速充电的可控测试；4. 研究了电动汽车车载和非车载充电机、充电桩等充电设备接入电网的电能质量检测技术，提高了蓄电池的生产效率。电动汽车充电设备电气检测技术的突破将推动电动汽车充电设备产业的科学化和规范化发展。通过电动汽车充电设备电气检测技术及标准，可规范电动汽车充电设备的制造质量标准，提高电动汽车充电设备使用过程中的安全性和高效性，促进电动汽车充电设备的规范化制造，对于保障充电过程中动力电池组的安全性和电网的稳定性均具有重要意义和潜在的经济价值。

磁粉探伤自动检测设备控制器以PLC为核心，触摸屏为人机操作界面，设计自动检测线，具有较高的自动化水平。 根据检测功能，具有周、纵向复合磁化、交直流磁化、电流自动跟踪、断电相位控制等功能。检测工件实现自动上料和夹持，探伤速度快，效果好，能适应多种不同规格被探工件的需要。不仅提高工作效率，更重要的是保证了探伤工艺的规范化和准确化，确保缺陷的检出率。

根据目前钢铁企业产品定制化的开发需要，进行工艺与设备的集成开发，以满足企业的产品开发要求，提高产品附加值，提高企业的市场竞争力。 通过全线工艺优化，开发紧凑型、集约化生产线，实现主体设备生产能力与生产节奏协调化、设备配置轻量化、工艺模型多样化，使之适合小批量、多规格、多品种高附加值宽厚板材的柔性化生产；针对高品质宽厚板材的柔性化生产要求，进行设计理论创新，开发大吨位、高刚度、高强度、高可靠性的宽厚板材轧机和精整成套装备与技术。

在国家“863”计划的支持下，合作研制开发的铝合金半固态成形技术及设备已经成熟，研制的电磁搅拌制备铝合金半固态坯料连铸设备可以制造直径为50~100mm的铝合金非枝晶半固态连铸棒料，研制的感应加热技术可以将铝合金非枝晶坯料快速加热到固液两相区，半固态坯料温度差可控制在1~2℃之内，研制的铝合金半固态成形技术可成形各种铝合金零件毛坯。目前，该项目已经通过国家“863”计划组织的专家委员会的验收。 目前制备铝合金半固态连铸坯料的最佳工艺是电磁搅拌方法，该工艺制备的半固态连铸坯料纯净, 不易卷入气体, 控制方便, 产量大。铝合金半固态连铸坯料的最佳重熔加热工艺是电磁感应加热，该工艺加热速度快、效率高，组织均匀，坯料不易变形。非枝晶铝合金在半固态成形中不会喷溅，凝固收缩小，毛坯致密，能够热处理强化；毛坯不存在宏观偏析, 性能更均匀；可以实现近终成形，大为减少机加工量，降低生产成本；易于实现机械化或自动化操作，生产效率高；减轻了模具的热冲击, 提高了模具的寿命。 目前，铝合金半固态成形应用主要集中在汽车零件和耐压阀体零件毛坯，如汽车制动总泵壳、油道、轮毂等，也可以应用于其他要求较高的零件毛坯，如航空、摩托车用铝合金零件等。

系统非接触式实现变电站及所有设备的异常监测，包括全景视频、温度和局部放电。对GIS、变压器、电抗器、开关、电缆、CT、PT等一次设备各部件温度及各类绝缘缺陷，违规作业、异物入侵等实施直接监测或计算外推，并实时智能预警。系统由多物理量值守机器人、智能云APP和大数据后台组成，值守机器人集成局部放电、红外测温、视频图像及声音诊断等传感器，并具备初步的人工智能算法和设备异常诊断能力，后台包括设备管理和大数据评估功能模块，APP接收智能终端和后台信息，主要显示诊断结果、数据内容，并实现人机交互。通信方式有无线、有线两种。 局放传感模块、红外传感模块、视频模块、气体传感模块、声音模块、油色谱等不同功能模块可根据实际情况合理增减搭配使用。产品的集成度高，远距离非接触采集信息，高智能、高可靠、低成本。近5年来，使用该技术发现了48起变电站内潜在故障隐患，避免了多起停电事故。 本项目经过十余年的研发与产学研合作，对应了目前泛在电力物联网的总体思路和要求，具有多个电网公司的应用案例，取得了一系列国际上具有独创性的成果。 适用范围广  能在高温、低温、高湿等环境条件下可靠运行，防水防尘。 多物理量协同  集成局放、红外、视频、声音等传感器，同时监测变压器、敞开式开关、电抗器等变电站内一次设备的局放信号、红外热像、视频信息，实现多传感器的高效结合及协调诊断。 使用方便  配备智能云APP，实时接收现场值守机器人采集的数据，实现人机交互，能够早期发现缺陷，判断缺陷位置，提高现场人员的工作效率。 智能化程度高  监测的数据可以通过无线网络或有线数据同步传输，嵌入人工智能算法，提高了监测数据及时率、准确率及有效性。 安装方便  值守机器人体积小，重量轻，一键式安装。有线通信与无线通信系统自动切换，内部参数可以通过手机设置。 性价比高  采用低成本、高可靠技术路线，通过人工智能算法降低硬件的复杂性。 目前该系统已获得14项国内发明专利授权、3项PCT专利授权、8项实用新型专利、软件著作权登记3项。高电压技术、电力设备智能监测领域权威期刊上发表论文30篇。应用在国家电网、中国石化30多个变电站，有三百多套挂网运行。 不同场景的实物及应用照片，或原理图解 图1 长距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算） 图2 短距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算） 图3 用户报告 图4 变电站安装监测 图5 大数据后台应用