北京科技大学工程技术研究院研发的无人天车与智能库区系统，是由智能调度排程系统、智能库管系统、无人天车控制系统、智能识别系统、数据分析优化系统等构成的智能化、信息化、标准化、自动化相融合的综合系统。1）库区智能调度与工厂级信息化贯通：系统基于先进传感和无线通信技术收集天车、运输链、过跨车等设备的位置和状态等实时信息，并通过软件接口与工厂管理系统进行数据集成，贯通进料、上料、生产、下线、储存、发货等多环节信息流，以此实现生产信息与物流信息的实时交互。2）天车管理控制与路径规划：借助作业调度和路径优化算法，系统根据当前任务和设备状态自动生成最高效、安全的作业方案，并通过多级联动控制驱动行车的自动吊运。3）天车精准定位控制：依托主钩防摇摆控制、多维度协同控制、机器视觉及触觉检测等核心技术，无人天车可实现快速精准定位和稳定行驶。

本项目设计了工矿大型设备无人值守方案，通过对整个矿井的生产运输、设备控制、管理与信息、视频监控、调度通信等系统的融合。在注重信息采集和处理的同时，也注重对信息处理后对生产和安全自动化系统的联合监测监控的实现，进一步实现综合自动化的五融合，即网络融合、系统融合、软件融合、功能融合和数据融合，建立系统充分融合+系统联合监测监控+信息分析处理发布的模式，同时采用智能调度、集中监控、调控分离的操作模式，以有人巡视、无人值守的维护方式加以辅助，最终实现工矿企业减人提效、节能降耗、人员安全的总体目标。

成果与项目的背景及主要用途： 当今民用无人机领域的视频传输系统中大部分使用的是模拟视频流方式。限制了传输范围和质量，并且模拟视频流方式具有占带宽，易受干扰，分辨率低，存储不方便等缺点，早期的视频传输都是基于 PC 机的，笨重且不方便，为其应用带来了制约，现代的视频传输要求小巧便携，而技术的进步和发展带来的无线数字通信可以弥补这些缺点，视频压缩标准 H.264 和 DSP 的结合使得无线数字通信成为可能。 技术原理与工艺流程简介： 系统整体主要包括两大部分，机载的图像压缩无线发射部分，负责将采集到图像信息进行压缩处理，并无线发射到地面；以及地面的无线接收解码部分，负责将从无人机发射的压缩图像信息接收到指挥中心，并对其进行解码处理，完成直观性的显示。结构中图像压缩无线发射部分安装在飞行器上，其中图像采集部分安装在方便进行图像摄取的地方。无线接收图像解码处理部分放置地面作为指挥控制中心的一部分。这样的整体设计即可满足利用微型无人机进行图像采集压缩实时处理，并无线发射回地面指挥平台进行解码显示，达到侦查目的。工作步骤如下： 第一步，无线发射部分和无线接收部分进行识别，建立稳定的串口通信。 第二步，图像采集部分将采集到的数据经过模数转换成数字信号，给数字压缩处理部分，数字压缩处理部分将数字信号进行实时的高效压缩，控制部分将压缩后的图像数据传给无线发射部分进行发射。 第三步，地面的无线接收部分将接收的压缩图像数据给图像解码部分，进行解码处理，然后解码成功的图像就可以在显示设备上进行显示分析。从而完成整体的视频图像的传输。视频采集部分采用 TVP5150 模块。视频传输部分采用2.4GHz 数字微波传输方式，选用 nRF2401 无线收发模块。视频处理部分采用H.264 标准，外加 DSP 的移植与封装。视频压缩部分可以很好很方便地运用到无线数字通信中，发挥高效率图像压缩功能。 应用领域：消防、公安、环境、新闻、农业、军事、灾害评估等 合作方式及条件：具体面议

本发明属于无人船领域，并公开了一种双控自主无人船，包括船体及共同安装在所述船体上的整流器、电控板、第一螺旋推进机构、第二螺旋推进机构、遥控器接收机、第二螺旋推进机构、微控制器、GPS接收机、惯性导航系统、无线数传电台、固态继电器和GPS传感器；固态继电器用于控制电控板与遥控器接收机接通或控制电控板与微控制器接通，从而实现遥控器控制无人船的航行和上位机控制无人船的双控航行。本发明可通过上位机与微控制器通信，并通过微控制器来控制螺旋推进机构的运动，实现自主航行，而且也可以通过遥控器来控制螺旋推进机构的运动，具有船载自主航行控制和遥控器遥控两种控制模式。

本发明公开了一种自走式甘蓝收获机的地面自适应装置、方法及应用。收获台总成装配于动力底盘上，限位地轮架固定于收获台总成上，螺纹调节杆套固定于限位地轮架上，限位地轮与螺纹调节杆连接，螺纹调节杆与螺纹调节杆套、调节手轮相配合；通过转动调节手轮对限位地轮高度进行调整，使收获台总成引拔铲部分紧贴地面并与地面平行，锁紧自锁手柄；泄压状态的液压缸处于活动状态，自走式甘蓝收获机以限位地轮为支撑，自适应地面，进行收获作业。本发明能够实现甘蓝的机械化收获，解决了因作业地面不平整而造成的作业不稳定问题，响应灵敏、改善效果明显、作业稳定，提高了自走式甘蓝收获机的收获效率和稳定性。

该项目始于2005年，为满足机场应急救援发布信息和指挥调度需求而研发，具有机场应急救援车辆指挥调度、救援车辆导航、双模远程无线信息发布、大屏幕救援信息警示、移动指挥作业等功能，包括分布式指挥调度中心、车载终端、门卡终端、手持终端等设备，系统采用包括地理信息系统、卫星全球定位系统（GPS）、双模无线通信（GSM/CDMA）和3DES加密等技术手段实现，具有高可靠性、高安全性、高易用性等特点。该项目的实施和应用既减轻了机场工作人员的工作强度，又提高了工作效率、减少人为差错，尤其能够增强机场对突发事件的快速反应能力，从而提升了机场管理的智能化与现代化水平。 未来10年到20年，随着我国大飞机的成功和通用航空事业的发展，我国机场数量将呈现指数级增长，对于现代化的机场应急救援和现场指挥调度系统的需求将会十分巨大，因此本项目应用前景广阔，具有良好的经济效益和社会效益。 该项目已形成系列产品，在首都国际机场、某市公安局等地得到应用，技术成熟稳定，全部软硬件具有自主知识产权，相关成果已经获得国家发明专利授权3项。

本发明公开了一种公路地标约束的动平台动目标检测方法，包括：从卫星图片中选取形状特征明显的公路地标，根据公路地标所在的卫星图片生成公路参考图，将生成的公路参考图中直道部分的中心作为选取地标约束中心点，并以该地标约束中心点为中心在公路地标上选取一矩形区域，其宽度和公路地标的宽度相同，长度为出现在视场范围内公路地标直道部分的长度，获取实时图，根据实时图的实时成像行数和实时成像列数、以及动平台的飞行保障参数对公路参考图

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

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