项目成果/简介: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 大数据后台应用知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:国家自然科学基金、上海市创新专项等

1.痛点问题 在临床医学实践过程中，会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据，这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析，有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展，助力“健康中国”战略的实施。 我国不同地区医疗水平差异较大，医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口，供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重，患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下，短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。 为缓解上述问题，目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品，但这些产品大都针对单一模态的医学数据，无法从整体的视角进行辅助诊断和决策，辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。 基于以上痛点问题和产业机遇，我们希望通过技术创新，研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统，应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式，缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。 2.解决方案 本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括：患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据，构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法；针对电子病历数据，构建分词、医学实体识别和标准化算法；针对生命组学数据，研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础，研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品，为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。 3.合作需求 寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。

支持双HDMI输出 支持双HDMI输入 支持投屏反控 最大可支持6路投屏显示 支持电子白板和批注 支持信息发布功能 支持WiFi6、POE供电

本发明提供一种基于显著图的多标签图像识别系统，包括裁剪图像的图像预处理模块，由此得到特征图的特征提取模块，根据特征图得到置信度分数以及分类权重的分类模块，通过训练控制模块控制训练模块对置信度分数以及特征图处理得到损失函数对特征提取模块以及分类模块更新，最终识别控制模块将自然场景图像经过图像预处理模块、更新得到的特征提取模块以及分类模块得到置信度分数通过判断出自然场景图像标签。因此本实施例提供的多标签图像识别系统根据多标签分类损失函数以及多标签分布损失函数迭代能够在多标签图像识别过程中减少复杂背景和物体形变的干扰，避免受到遮挡、光照、视点等的干扰并提高多标签图像识别的准确率。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

本发明公开了一种基于叉路识别的道路智能提取方法，本发明针对高分辨率影像(空间分辨率在 6 米以内)，能够在道路追踪过程中识别出叉路口，并通过获取到的叉路口信息指导辅助各个支路的后续 追踪，使得相互连通的道路能够仅通过一次初始点设定便能全部追踪提取出来。本发明充分利用城市道 路在高分辨率影像中的几何与纹理特征，以及道路叉路口的模式特征，通过识别叉路口来辅助指导道路 的提取;本发明不仅弥补了当前已有方法的不足，显著减少了人工操作，有效地实现了连通道路网的一 次性自动提取，且能有效保证叉路口道路段的拓扑一致性，提取结果具有较高的准确度。

ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 声纹识别是指从说话人的语音信号中提取声纹特征，并通过有效的分类识别模型，对说话人的身份进行校验和鉴别。声纹识别广泛应用于刑侦、人机交互声纹口令验证、银行声纹身份验证等领域。得益于深度学习的发展，声纹识别的性能在不断提升，但落地难度也相应提高。 ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。自开源以来，ASV-Subtools就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐。 ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。 相较于语音领域的其他开源工具，ASV-Subtools专注于声纹领域的研究，不仅先后为东方语种、CNSRC等国内外知名竞赛中提供基线系统和技术支持，同时在声纹领域公开的VoxCeleb数据集上也在不断刷新着SOTA的结果。 为了加快声纹产品的落地，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）与厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）合作，共同为ASV-Subtools的开发与更新做出贡献。目前ASV-Subtools已打通声纹识别从算法研究到产品落地的全流程，技术成熟度已达到可以量产的水平。     GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools

本发明不等轮径摆动簧式自行车涉及的是一种人力驱动自行车装置，特别是二轮、三轮人力驱动自行 车装置。由车架部分、车座部分、操纵部分和驱动部分组成；车架部分包括摆轴前撑、摆轴后撑、上斜梁、 下斜梁、前叉套、左簧套、右簧套、后轴架、中轴套和车座套；车座部分包括车座与减震器；操纵部分包 括车把、前刹、后刹、前叉和前轮；驱动部分包括左摆杆、右摆杆、左脚蹬、右脚蹬、左绳链、右绳链、 左飞轮、右飞轮、左弹簧、右弹簧、链轮、链条和飞轮；后轴装在后轴架后端设有的后轴叉上，后轮装在 后轴上，后轮上部装有后挡泥板，后轴左侧装有后刹车，后轴右侧装有飞轮，链轮通过链条带动飞轮，驱 动后轮运动，带动整车前进。

一、CJG型测径规、测经规、测宽计用途 主要用于学校、医院、军队、体育、卫生保健所等部门测量人体各部位大小的测量器具。可测头部、颈部、肩宽、胸厚、腰部、垫宽、腿部、脚长、脚厚、盆腔等各部位。 二、测径规、测经规、测宽计主要技术性能 最大测量56厘米，最小分度值1毫米，测量误差小于1.5毫米 三、测径规、测经规、测宽计使用方法 手握测量卡，将测量卡拉开夹住人体需测部位，可直接读出测得数据。测盆腔时，没得数据加20毫米，为准确数据。 相关产品： 骨盆测量器-骨盆测量仪 本文中所有关于测径规-测经规http://www.xinman8.com/275.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。

针对大规模的复杂网络系统，在理论上研究网络节点之间协同规则，研究网络结构与系统性能之间的关系，构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。