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一种基于机器视觉的铁路散货卸料斗识别与定位方法
本发明提供了一种基于机器视觉的铁路散货卸料斗识别与定位方法，涉及铁路散货卸料斗跟踪与定位技术领域。该方法包括：采集目标卸料斗的深度图样本；对深度图样本执行预处理，生成样本数据集；从样本数据集中提取卸料斗的几何特征；将卸料斗的几何特征作为输入，利用CNN进行卸料斗的目标识别与定位训练，得到卸料斗识别模型；将相机捕获到的实时深度图送入卸料斗识别模型进行卸料斗的实时识别与定位，卸料斗识别模型输出卸料斗的三维空间信息和存在概率，将结果传送至控制系统，引导机械臂执行卸料操作。本发明适用于卸料作业中的实时监测，实时精确定位铲斗的当前位置，及时避免铲斗与货舱之间的冲击性损伤，提高卸料的效率与安全性。
南京工业大学
2021-01-12
XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型
XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型
XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型可拆分为8部件，显示脑的外形结构：大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构；脑的动脉供应：动脉的来源、动脉在脑底面的行程和联合情况、大小脑的动脉分布；用不同颜色标识大脑各不同功能区域。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
高速列车走行及悬挂系关键零部件载荷谱测试及可靠性设计技术
该项目是国家部委项目，现处于实验室研究阶段。 项目主要研究内容如下： （1）关键构件载荷谱编谱平台 建立以转向架构架标定试验台为主要装备的关键构件载荷谱编谱平台，该平台以多通道、高精度转向架测力构架标定加载系统为主要设备，配以多通道协同作用控制软件和相应的加载工装，完成转向架载荷谱测试中测力构架的载荷标定，这是确保载荷谱研究圆满完成所必需的基本试验手段。 （2）载荷线路测试与评估平台技术 建立以大容量、多通道、高信噪比（包括无线测量）的载荷线路测试与评估平台技术，该平台以高信噪比动态数据采集系统和无线遥测数据采集系统为主要设备，能够在高速动车组运行时，全程往返连续测试高速动车组转向架构架、轮轴等关键部件的载荷与动应力。 项目主要技术创新点如下：Ø 建立复杂载荷系下载荷标定技术和方法；Ø 载荷谱的损伤一致性编谱准则；Ø 高置信度编谱技术；Ø 各类测力装置和大容量高抗干扰能力的测试系统；Ø 可靠性评估技术。 本项目将形成以转向架构架标定试验台、结构疲劳试验系统和材料疲劳试验系统为主要装备的关键构件载荷谱编谱平台和多通道高信噪比测试设备为主体的载荷线路测试与评估平台。 应用范围： 高速列车车轮、车轴、构架、轴箱、齿轮箱、悬吊螺栓、悬吊支座等走行及悬挂系关键零部件的设计及试验评估。
北京交通大学
2021-04-13
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
对新冠病毒和受体相互作用位点的准确定位研
2020年2月18日，清华大学生命学院王新泉课题组和医学院张林琦课题组紧密合作，利用X射线衍射技术，解析了新型冠状病毒（2019-nCoV）表面刺突糖蛋白受体结合区（receptor-binding domain, RBD）与人受体ACE2蛋白复合物的晶体结构，准确定位出新冠病毒RBD和受体ACE2的相互作用位点，阐明了新冠病毒刺突糖蛋白介导细胞侵染的结构基础及分子机制，从而为治疗性抗体药物开发以及疫苗的设计奠定了坚实的基础。这一重要研究成果已于北京时间2月21日凌晨在BioRxiv发表。王新泉和张林琦课题组随即瞄准新冠病毒上RBD如何特异性结合ACE2这一关键科学问题，利用昆虫细胞体系表达和纯化了新冠病毒 RBD和人ACE2胞外结构域，成功生长出新冠病毒 RBD-ACE2复合物的晶体（晶体生长条件：100 mM MES, pH 6.5, 10% PEG5000mme, 12% 1-propanol），利用上海光源BL17U线站收集了分辨率为2.45埃的衍射数据，并成功解析其三维空间结构。
北京大学
2021-04-10