北京交通大学开发了“城市轨道交通综合仿真软件”。利用该软件平台，可进行城轨车辆运行仿真以及车辆关键参数的计算机辅助设计。 该软件主要功能包括： 1.   自定义线路条件下的列车运行仿真； 2.   支持不同牵引策略下的列车运行仿真； 3.   支持城轨列车的牵引、制动特性曲线设计； 4.   支持城轨列车的牵引传动系统容量设计计算； 5.   可自定义城轨列车模型； 6.   支持城轨列车3D虚拟现实运行仿真，可进行牵引、制动操作控制，并可通过软件操作切换观看视角和运行环境； 7.   可输出运行仿真时电网电压、电机电流等数据，支持软硬件平台数据交互； 8.   支持相关城市轨道交通建设标准查询。

本成果建立以城市基础传感器为基础，以城市数据中心为核心的智慧城市一体化监控平台。该平台通过对各传感器数据进行标准化并将其投影至GIS（地理信息系统），对来源各异的数据建立统一的视角，以增强数据间的关联性。同时在此基础上，进一步完成自动化的城市监控应用，例如运动目标的检测、跟踪，异常事件的报警，实时路况的监控等。同时平台还能够整合城市运营的常用基础数据，以达到充分挖掘城市运营数据间的关联性，从而提高城市管理效率。 该平台系统主要面向的是国家城市管理部门实现了城市公共监控视频内容分析与管理的一体化，能够有效的提高城市运营管理的准确性和有效性。平台将在国内具有良好信息化建设基础的大中型城市开展示范应用。

城市污泥是城镇污水处理过程中的副产物。一方面，城市污泥产量大、含水率高、水分难以脱除、无害化率低，直接排放对环境有害，但是其热值高，可以资源化利用。另一方面，城市污泥的减量化要求高，污泥的传统处理方式，如填埋、堆肥和焚烧都对污泥含水率有较高要求。 污泥进一步的脱水可以采用热干化方法，但是传统热干化方法费用高，急需一种经济的方法代替传统热干化法。 污泥热水解技术可以进一步高效经济地降低污泥的含水率，该技术是基于细胞破壁原理，可以低能耗、高效率地实现了污泥脱水干化。

城市生活垃圾分选与综合利用技术的核心是利用机械等方法高效分选出垃圾不同成分，针对分选出的不同物质加以不同的资源化利用方式。垃圾分选及综合利用技术摈弃了传统上垃圾所有组分采用单一处理技术的思维模式，而是基于对生活垃圾基质组成、垃圾组份性质进行深入分析研究的基础上，通过一系列相互协作的分选设备将生活垃圾细分为有机质类、磁性物质、无机砖石类、塑料类、纸类、织物类等，并结合不同的资源化利用工艺①有机质制作有机肥工艺②废旧混合塑料制作塑木工艺③织物和纸等可燃物类制备衍生燃料（RDF）工艺等实现高值化利用。垃圾经分选综合利用之后只有少部分钝化物质需卫生填埋，减容率达90%以上。

可自动上料、自动检测、自动下料。可有效提高自动化程度和生产效率、节约劳动力成本、降低人为误判率，提高产品档次

针对性地解决了基于机器视觉的工业尺寸高精度无损检测、产品缺陷无损检测、自动分拣等问题。开发了视觉检测平台，以较高的性价比实现基于单相机的平面尺寸的检测、电路板缺陷检测、基于多相机的空间尺寸检测。整个系统性价比高，可实现自动化领域不同行业中产品的尺寸检测（尺寸是否符合公差要求）、外观质量检测和分拣，可代替目前的肉眼手动作业工序。目前整套技术已经在扬州大学建立检测平台并完成调试。

成果简介： 本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 RAM需要大于512M，稳定5V电源 HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 摄像头采用的720p的高清USB摄像头 软件指标只要包括： 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。

本实用新型公开了一种涡轮叶片视觉检测系统，包括：上部设置有工作台的机身，一顶盖设置在该机身上方并罩于工作台上；安装在工作台表面上的电动旋转台，用于设置待检测的叶片；以及电动平移台，其在竖直方向设置有导向滑轨，测量传感器设置在该导向滑轨上可相对工作台面的上下移动；该测量传感器具有可发出测量用激光并入射到叶片的激光器以及用于接叶片反射光以成像的相机，通过其在工作台面的上下移动并配合相对布置的所述电动旋转台上的叶片的旋转，可实现对所述叶片的轴向上下以及两表面的多点扫描成像，进而实现对叶片的精确快速扫描测量

本发明公开了一种涡轮叶片视觉检测系统，包括：上部设置有 工作台的机身，一顶盖设置在该机身上方并罩于工作台上；安装在工 作台表面上的电动旋转台，用于设置待检测的叶片；以及电动平移台， 其在竖直方向设置有导向滑轨，测量传感器设置在该导向滑轨上可相 对工作台面的上下移动；该测量传感器具有可发出测量用激光并入射 到叶片的激光器以及用于接叶片反射光以成像的相机，通过其在工作 台面的上下移动并配合相对布置的所述电动旋转台上的叶片的旋转， 可实现对所述叶片的轴向上下以及两表面的多点扫描成像，进而实现 对叶片的精确