主要功能特点：专为电子白板而设计，具有安装方便、人声表达准确的特点；★一路话筒输入（环保麦克风插口自带DC+6V电源）；一路立体声RCA输入，一路立体声RCA线路输出，★MP3播放功能,支持高速USB2.0、SD/MMC/XD/MS卡等介质,可实现软件升级；★可切换AM/FM数字调谐器；配合IR/红外摇控，可控制音量大小/上下曲/静音，自动搜索可用电台等；★一路专用USB话筒接口，采用USB接口支持2.4G话筒连接，随时可扩展实现2.4G话筒使用；标配壁挂安装配件，吊装简单方便；       主要技术参数：额定功率：30W；额定阻抗：4Ω；频率响应：68Hz-18kHz；驱动器：4寸低音×1, 高音×1；额定输入电平：话筒 15mV（非平衡）；输入：1路话筒输入接口,1组立体声输入；灵敏度：

建筑幕墙是由支承结构体系与面板组成的、可相对主体结构有一定位移能力、不分担主体结构所受作用的建筑外围结构或装饰性结构,包括玻璃幕墙、石材幕墙和合金幕墙等，并被广泛应用于高楼大厦、机场、高铁车站等公共设施。随着服役年限的增加，近些年来建筑幕墙因面板脱落造成的事故屡见不鲜，严重威胁着人们的生命财产安全。因此，建筑幕墙实施有效的检测是实现幕墙安全管理、预防灾害发生的重要前提。当前幕墙安全状态检测的手段主要有：目测法、手试法、振动传感器法等，目测法和手试法需要作业人员通过攀爬等手段靠近检测对象实施检测，且检测结果受检测人员个人经验影响较大。振动传感器法因传感器的安装困难、需要额外激振、附加质量也对检测结果影响较大等原因实际应用价值较小。 本项成果提供了一种基于激光测振技术的建筑幕墙安全状态的无损检测方法。该方法基于幕墙面板时常微动的特点进行幕墙安全状态检测，不需要提供额外激励，可远程、快速评价幕墙的安全状态，具有适用范围广、实用性强等特点。

XZF16-3D型远程多路信号综合分析仪是采用虚拟仪器技术和网络测试技术技术的智能仪器，是基于Internet网或域网（LAN）测试的远程实时在线测试仪。它具有实时性好、可靠性强、功能丰富等优点，适用于电路、电子（模拟和数字）、电气工程、信号分析等各烊实验和其它电气量测试，能取代传统的仪器、仪表、数据记录仪等。 XZF16-3D型远程多路信号综合分析仪具有以下几个基本模块 1）远程监控：可实时监控各远程实验点的实验情况，实时地获得实验数据，在线状态检测，人机对话，实验记录等；有多种监控方式，工作方便灵活简便。 2）16通道示波器l 可对16通道被测信号（8通道电压，8通道电流）进行同步采集和显示；l 可进行波形的放大或缩小；l 直接从仪表上讯取电压或电流信号的均方根值、平均值、最大值、最小值；l 测量交流电压、电流的频率等。3）任意波形发生器l 可产生2路幅值、频率和相位可标准正统波、三角波、锯齿波、矩形波（占空比可调），并可在这些波形上叠加噪声；最大速率50000S/s。l 可产生半波整流、全波整流、电压跌落、噪声和任意波形等信号；l 可直接合成数字波形（DDS）。l 可远程控信号发生器。4）数字1/0和脉冲信号的测量l    可实现24位数字信号的输入和输出，输出均带有过载保护和自恢复功能；l    可实现脉冲序列的产生（频率、占空比可选择）、单脉冲的产生，最大输出频为200MHZ；l    脉冲周期（频率）、脉冲宽度、触发脉冲宽度的测量；l    脉冲个数的测量，晨、量大车入频率为100MHZ；5）录波器（波形记录仪）l    可实现16路被测信号波形的存储，存度不小于1G个采样点；l    可实现波形再现（重放）、波形分析、波形合成、波形统计。6）信号分析：l 频谱分析（FFT）：幅频特性和相频行性；l FIR有限冲击响应滤波器、IIR无限冲击响应滤波器；l 信号相关、信号卷积、信号的积分和微分等信号分析功能。 7）功率分析：可实现信号功率谱的计算和显示，可测量单相和三相信号的有功功率、无功功率、视在功率、功率因素、电压与电流的相位差等。 8）动态分析（矢量分析）：可动态在显示各信号的矢量关系，对矢量图可进行放大和缩小，可进行波形的相加、相减、相乘的动态合成。 9）李沙育图形：可对任意两个信号进行图形分析。本综合分析仪的图形界面采用三维图形，与用户熟悉的仪器面板接近，美观实用，操作简便，实时波形显示直观，各功能模块切换方便。实验中所需的仪器、仪表都集成在一个系统中，而且扩充了传统仪器所不具备的各种测试功能（如矢量图等）所以，对实际电子电路的测试和分析用本综合分析仪比用传统仪器要快速、准确、方便、灵活；实验接线少；仪器上的软件包开发的和软旋钮不存在损坏的问题；生成和打印实验报告方便等。

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

建筑幕墙是由支承结构体系与面板组成的、可相对主体结构有一定位移能力、不分担主体结构所受作用的建筑外围结构或装饰性结构,包括玻璃幕墙、石材幕墙和合金幕墙等，并被广泛应用于高楼大厦、机场、高铁车站等公共设施。随着服役年限的增加，近些年来建筑幕墙因面板脱落造成的事故屡见不鲜，严重威胁着人们的生命财产安全。因此，建筑幕墙实施有效的检测是实现幕墙安全管理、预防灾害发生的重要前提。当前幕墙安全状态检测的手段主要有：目测法、手试法、振动传感器法等，目测法和手试法需要作业人员通过攀爬等手段靠近检测对象实施检测，且检测结果受检测人员个人经验影响较大。振动传感器法因传感器的安装困难、需要额外激振、附加质量也对检测结果影响较大等原因实际应用价值较小。 本项成果提供了一种基于激光测振技术的建筑幕墙安全状态的无损检测方法。该方法基于幕墙面板时常微动的特点进行幕墙安全状态检测，不需要提供额外激励，可远程、快速评价幕墙的安全状态，具有适用范围广、实用性强等特点。

水是人类赖以生存的自然资源，水质监测仪主要用于水的电导率、温度、PH值以及溶解氧等多种参数的监测，目前通用的方法是现场采样、实验室分析，不仅加大了成本，也保证不了监测的实时性和可靠性。本项目涉及一种采用可伸缩式SDI-12接口总线、ARM微处理器、GPRS无线模块以及嵌入式Linux操作系统等开发的便携式水质监测仪，属环境监测领域。本项目利用SDI-12传感器对水的多个参数进行监测，并将数字信号传送给ARM处理芯片，ARM芯片数据进行初步处理，将结果显示出来。此外，将一段时间内的数据打包通过GPRS传输到终端处理器上，终端处理器将对大量数据进行分析处理，应用本体论对该区域的污水处理进行分析。同时该系统还具有报警功能，当污水的某一指标值超出报警值时，直接产生报警，并借助GPRS模块讲发送报警信息到监测者的手机或Email上，方便监测者处理一些污水突发事件。该项目的关键技术有：基于SDI-12通信协议的传感器与主芯片之间的通讯、基于Linux的嵌入式污水监测系统的开发以及嵌入式系统与GPRS模块的通信、建立数据分析处理的本体模型。该手持式仪器的硬件结构简洁、系统抗干扰能力强，同时受到操作系统的支持，在多任务并行处理和进程实时处理等方面也具有一定的优势。具有一定的理论价值和实际应用价值。

"浮式海洋油气结构是海洋油气生产、储存、运输的关键结构。为了满足我国当前海洋油气工程建设的迫切需求，天津大学余建星教授课题组承担了国家科技重大专项、国家自然科学基金和中国海洋石油总公司科技项目等8个科研项目，开展了浮式海洋油气结构时变可靠性优化及智能监测预警研究，主要内容包括： 1.首次提出了深海浮式结构时变可靠性（腐蚀、疲劳）分析方法，揭示了深海工程结构腐蚀损伤机理，建立了复杂模式下深海浮式结构及系泊系统可靠性分析模型，计算关键节点的可靠指标，预测其剩余安全寿命，提出了基于可靠指标的深海浮式结构动态维修方法，为浮式结构系统安全保障和控制提供指导。 2.提出了基于可靠性理论的新型浮式结构及锚泊系统，通过优化锚链长度配比，将锚链缩短255m（约原有36%），并计算其在南海复杂荷载（包括海浪拍击、船体撞击、爆炸和南海畸形波等）下的动力响应，发现新型结构不仅减少了建造成本，还有效降低可变载荷的影响，提高了结构强度。 3.实现了海况、结构运动和系泊受力在线实时监测，建立集成智能监测预警数据库，提出了系泊系统运动受力的快速预报算法，预报结果准确度达到95%以上（行业平均水平90%）”

“PCA-Lab智能体温监测系统“由南京理工大学计算机学院/人工智能学院杨健院长团队，利用团队在模式识别与计算机视觉方面的长期积累和实验室的现有设备研制而成。与市场上的多数测温仪相比，该系统的突出优点在于其准确的人脸检测能力。该系统首先能从红外图像中，准确找到人脸的位置。然后测量并语音报出人脸面部的温度。这样最大的好处是，只关注人脸的温度，大幅度降低红外相机视野内其他高温物体导致的误警率。比如，点燃的香烟、汽车的排气筒、照明灯等，不会导致测温系统报警。“PCA-Lab智能体温监测系统”使用的人脸检测算法是实验室自主研发的，该成果曾发表在计算机视觉和模式识别领域的国际顶级会议CVPR 2019上，该算法在多个国际人脸库上取得了当时国际上最好的检测性能。该算法能同时在单张图片上同时检测出多张人脸，并且对遮挡、光照变化等表现非常鲁棒。在智能体温检测系统的实际测试中，对行人戴口罩、眼镜等情况下，依然能准确找到人脸的位置。而且算法检测速度快，整幅图像的人脸检测耗时仅0.2-0.3秒。 项目组将加紧推进可见光与红外相结合的“PCA-Lab智能体温监测系统”升级版的研制，期待着升级后的系统能够对车内的人脸检测与人体测温更加鲁棒可行。点击查看原文

本技术成果利用图像帧匹配技术及时序回归技术，设 计并实现了一套有效的在线视频广告自动监测系统