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一种多数据类型的平面群集运动数据采集系统
本发明公开了一种多数据类型的群集运动数据采集系统,包括:实验图像采集单元、运动数据采集单元和上位机处理单元。实验图像采集单元包括摄像机、支撑架、可控光源、稳压源;运动数据采集单元包括惯性传感器和主控机,惯性传感器包括三轴磁力计、三轴陀螺仪、三轴加速度计;主控机通过蓝牙与上位机处理单元连接通信;上位机处理单元包括图像处理模块和传感器数据存储模块;图像处理模块对采集的群集运动目标视频图像进行处理,获取运动目标的轨迹信
华中科技大学 2021-04-14
洗衣机多功能数据采集与监测系统
● 项目简介:洗衣机多功能数据采集与监测系统,用于洗衣机的多种性能测试,可以为洗衣机改进设计提供可靠的实验数据。该系统还可以用于其他家用电器性能测试。测量参数种类多(包含温度、压力、流量、转速、湿度、电流、电压、风速),参数个数多(16通道),操作方便,性能可靠。技术水平:填补国内空白● 项目成熟度:应用实例:“洗衣机多功能数据采集与监测系统”用于博西华电器有限责任公司(Simens与BOSH合资的洗衣机研发中心)。
南京工业大学 2021-04-13
基于 RS-485 总线的区域现场数据采集
成果简介目前, 在集散控制系统中, 普遍采用 RS-485 总线作为底层通信接口。 它具有稳定可靠、 编程简单、 组网快速、 价格低廉的优点。 RS-485 通信网络是一种总线式的结构。 上位机(以 PC 为例) 和下位机(以基于 MCS-51 的单片机为例)都挂在通信总线上, 物理层的通信协议由 RS-485 标准和 MCS-51 的多机通信方式共同决定。针对现场情况, 利用 485 总线集线器设计星形分布式数据采集系统的框架结构。 系统分为现场数据采集和监控中心级两级
安徽工业大学 2021-04-14
第二代自动气象采集器(风电场气象数据采集)
一、 项目简介基于ARM9和Linux的嵌入式智能气象信息采集主站、基于CANOPEN的网络化高精度气象数据采集分站,设计了全分布网络化智能气象监测系统。可对一个地区的诸多气象要素(风速、雨量、地温等) 全天候 不间断的采集,为气象预报积累准确数据,实现防灾减灾,价值不可估量。二、 项目技术成熟程度技术转让后,具备批量化生产条件。三、 技术指标(包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况)采用当前市场主流ARM9系列的32位处理器,选择模数转换器AD7792;主采集器可直接挂接传感器:气温、湿度、气压、雨量、风向、风速、总辐射、蒸发和能见度。具备多个通信接口。目前已通过国家气象总局依据《第二代自动气象站功能规格书》的评估验收,在锡林浩特,郑州,淀白三个典型气候地区通过实地运行测试。四、 市场前景(应用领域、市场分析等)改进自动气象站的结构,采用总线制分布式或网络型结构,能够大大提高自动气象站的操作性和扩展性,是我国自动气象站发展的方向之一。五、 规模与投资需求(资金需求、场地规模、人员等需求)投资小,无场地要求,人员需8-15人。六、 效益分析将嵌入式操作系统引入气象数据采集系统的设计中,加速了系统的开发,方便了将来的功能扩展,提高了气象观测数据的及时性和准确性,实现了气象观测的自动化。七、 合作方式技术转让,合作开发八、 项目具体联系人及联系方式(包括电子邮箱)梁涛 手机:13512889536,邮箱:liangtao@hebut.edu.cn通讯地址:天津市红桥区光荣道8号,河北工业大学 7A-802室九、 高清成果图片2-3张
河北工业大学 2021-04-11
大场景运动轨迹与动作采集分析系统
在大型运动场景中开展的运动项目,如冰雪运动,体操,田径等,对运动轨迹与动作分析技术有着迫切的需求,现有的运动分析设备通常只适合于在小范围内使用,解决大场景下的动作捕捉与轨迹采集问题主要采用多套系统采集领域拼接来实现,其施工难度和复杂度大,成本高。 所研发的成果具有以下特点: (1)   通过云台变焦跟踪和大视场高分辨采集两种技术分别用于实现大场地下运动员动作特写和全景下运动轨迹的采集,实现动作捕捉和轨迹测量; (2)   可以通过高精度伺服云台光学投影器将记录的轨迹数据以场地投影的形式在场地内进行再现 (3)   具有便携性,可在目标场地内一两个小时内完成布置,开始使用,随用随走。 所研发产品除了用于运动员运动过程的动作分析以外,还可拓展用于远程虚拟对抗,远程体育训练教学,运动过程的虚拟全角度数字采集与转播等领域,在数字体育领域具有很大的推广价值。
北京理工大学 2021-11-15
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点,其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知,进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究,着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义,也是目前研究的热点,其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测,并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学 2021-04-10
疫情大数据实时可视分析系统
北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化,通过处理、分析、接入多种数据,提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表,可视化各地每日新增病例和变化趋势;2.各类动态时空地图,提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势;3.相关舆情可视分析,分析媒体和社交媒体舆情影响;4.综合态势可视分析系统,支持面向专家或者决策判研。
北京大学 2021-02-01
多模态医学数据智能分析系统研发
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。
清华大学 2022-10-09
“栖航”校园数据分析平台
从决策管理、信息中心、教师教学、学生学习等层面进行多维度分析,为校领导提供全校的可视化数据分析。
成都华栖云科技有限公司 2021-02-01
Tempo Talents大数据分析科研平台
平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析,为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中,用户能够随时更改观察数据的维度、指标,让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达,同时借助联动、钻取、链接等交互操作,发现数据内部的细节规律,在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加,并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求,系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能,满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标,并将数据以丰富的图表方式,进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码,为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能,支持学生随时更改图形类型,寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式,学生在分析时,可选择多个表的字段直接制图,无需提前建立数据集(宽表)。系统会自动检索表关系,在后台自动生成数据关系,学生也可手工指定多表之间的多种关联关系,关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后,可被其他图形复用,极大的增强了数据模型的灵活度,满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生,除了掌握图形基础用法和分析方法外,可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式,进行全新的可视化图表开发,图表可以与当前页面融为一体,形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量,成果收藏情况,成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理,支持针对研发成果进行统一权限管理。
美林数据技术股份有限公司 2022-07-15
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