随着近几十年改革开放程度的不断深入，经济发展成效显著，城市人口不断积聚，社会治安压力持续加大，建设综合治理管理平台便成为我国实现社会和谐、治安稳定的迫切需求。 综合治理管理平台是由政法委、综治办组织研发用于综治业务工作的信息系统，依托市、区电子政务外网和计生、公安两级信息数据中心，系统涵盖社会管理、维稳、平安建设三大类业务内容，以社会管理工作关注数据为核心，以社会管理日常工作为基础，应用于区、乡镇(街道)、村(社区、网络)三级综治工作部门，充分发挥信息技术在预警研判、服务管理、打击预防犯罪等领域的作用。通过多种高科技手段，对交通要道、重点部位、治安复杂场所的全面监测覆盖，以促进国家安防建设 ，降低犯罪类，提高人民群众安全感。 一、介绍 综合治理管理平台是为满足城市治安防控和城市管理需要，利用GIS地图、图像采集、传输、控制、显示等设备和控制软件组成，对固定区域进行实时监控和信息记录的视频监控系统。 平台通过在交通要道、治安卡口、公共聚集场所、宾馆、学校、医院以及治安复杂场所安装视频监控设备，利用视频专网、互联网、移动网等网络把一定区域内所有视频监控点图像传播到监控中心，对刑事案件、治安案件、交通违章、城管违章等图像信息分类，为强化城市综合管理、预防打击犯罪和突发性治安灾害事故提供可靠的影像资料。   二、新立讯综合治理管理平台解决方案 我司搭建综合治理管理平台主要包括两点，技术部分软硬件的改进。 1、硬件部分：采用新型高清红外摄像技术                （1）白天最远可视距离达到800米，清晰拍摄人脸及车牌； （2）晚上自动转为红外高清探头，自动对焦，夜视可以清晰拍出红外照片，读取车牌； （3）警用无人机的使用，在人口密集地或者警员人力不够的情况下使用。对目标跟踪定位有决定性的作用； 2、软件部分：照片拍摄后经过网络通讯至平台，我司控制服务器内置算法，内置比对算法软件。 （1）人脸识别技术 通过目标脸部特征进行建模，与照片任务特征进行对比，分类，录入存储服务器。经过测试，正确比对率可达90%，无误报出现。 （2）车辆识别技术 区别于传统车牌识别技术，我司增加车辆整体识别技术，通过寻找车辆特征进行建模，存储，与摄像机拍摄的车辆进行比对。较传统车辆识别，防止换牌，套牌的可能性，增强了城市道路管理。 三、网络化平台的搭建  1、采用GPS定位的项目，利用WAB技术搭建地图模型，增加监控点位的可视化，通过监控相机GPS定位以及摄像机云台角度，相机焦距计算出报警点的经纬度，可视化在地图模型。相关人员可以第一时间掌握事故地点。     2、公安平台数据接入，利用高清红外探头的人脸识别，车辆识别，比对公安系统内犯罪人员以及违法车辆，可以直接寻找在逃人员，极大地增加了城市的安全性。 四、城市监控点位的布局思路 （1）重点单位：包括党政机关驻地主要出入口；电信、邮政、金融等单位的主要出入口；也包括一些学校、小区、企业等，在这些重点单位门口或者周界布设枪型摄像机、球型摄像机，根据现场光照情况，选择带红外功能或者非红外功能的摄像机； （2）公共场所：在一些人口密集或者案件高发的公共场所如公园、广场、大型购物超市和汽车站、火车站、机场等，在一些监控范围大的地方建议选用高清球机，可以监控更大范围的目标场景； （3）制高点：为了能更好的监控城市整体状况，在城市的几处制高点部署高空瞭望系统获得大范围、高清晰的画面，运用红外、透雾等功能的摄像机，对整个城市进行实时、大范围、全天候的图像精准动态监控，通过城市范围内全局的监控场景保障各种指挥调度的高效、准确进行； （4）道路交叉口及路段：在十字路口、三叉路口、丁字路口或者重要的路段等布设高清枪型摄像机，对于较大的路口也可布设高清球型摄像机，记录过往的机动车、非机动车、人； （5）其他：一些桥梁、隧道等也是路面监控系统的范畴，需要实时进行监控。 自2005年全国首批3111试点城市监控系统建设以来，我国平安城市的建设步伐已经进入到平稳阶段。随着城市经济建设和各项社会事业的快速发展，工业化、城市化进程不断推进，社会治安日益复杂化，不同警种和业务之间的横向联系也越来越密切，使得原来采用某方面专门技术、服务于某项专门业务的独立运行的技术系统已经不能满足社会治安动态管理的需求，平安工程进入多级监控联网管理和业务应用全面融合的时代，视频监控技术将成为继刑侦、技侦、网侦技术之后公安机关战斗力新的增长点。

农业物联网云平台结合了最先进的物联网、云计算、传感器、自动控制等技术，在浏览器或手机客户端实时显示大棚、大田、温室、茶园等温度、湿度、PH值、光强度、CO2含量，或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。 平台架构： 农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。 感知层：采用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风向传感器、风速传感器、雨量传感器、土壤温湿度传感器等来获取植物的各类信息。 传输层：由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，能将温度、湿度、PH值、光强度、CO2数据远传到云端数据服务器中，也可以将数据进行本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。 应用层：物联网和用户的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用。平台可灵活配置实时画面，展现趋势图、报表、告警等，如温湿度、光照参数等，收集每个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制。对异常信息进行自动报警。 平台监测功能（以茶树为例）： （1）PH值监测 茶树是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之间，以4.5~5.5之间最适合茶树生长。当酸度不在正常范围时，可通过施肥改变土壤酸碱性； （2）水分监测 茶树要求土壤相对含水量在60%~90%之间，以70%~80%为宜，保证茶树水分的补给，满足生长要求； （3）湿度监测 茶树生长的相对湿度以80%~0%为宜，在空气湿度较高，土壤水分适当的情况下，新叶的持嫩性强，叶质柔软，叶面富有光泽，角膜层薄，品质更加精良； （4）雨量监测 茶树虽喜潮湿，但也不能长期积水，茶树最适合的年降水量在1500mm左右。茶园中应设排水沟和滴灌装置，一旦雨量超出正常范围，可及时采取措施； （5）温度监测 茶叶最适合的温度是15~35℃。10℃以下生长缓慢或停止；10℃左右开始发芽；35℃以上嫩叶灼伤，生长受限；-13℃，茶树冻枯甚至死亡； （6）光照监测 茶树耐阴，但也需要一定光照使其产生营养物质，根据光照分析叶片光合作用效率，避免在茶树适合生长的光照条件下采摘，避开生长期，完成采摘工作； （7）害虫监测 病虫害发生，是导致茶叶欠收和品质影响的重大因素，同时也是茶农使用农药，导致农药残留超标的罪魁祸首。对病虫害进行监测和防治，采用科学防治技术，不仅可以保证茶园的生态环境，更能保证茶叶质量； （8）数据分析 通过茶园安装的监测装置将茶树生长的环境实时传输到后台管理中心，对所有采集的数据进行分析识别； （9）数据推送 后台对茶园采集的数据进行大数据分析后，当某一数值超出设定范围时，后台管理中心会向茶农发送报警信息提示茶农； （10）自动控制 后台管理中心监控到茶树的土壤水分或者湿度等数值偏离适合茶树生长的范围时，自动控制系统会打开茶园相应的水阀实施喷灌或者滴灌，当达到适应值时自动关闭水阀。

ZC-B背部仿真针刺练习平台   一、功能特点： 由于一直以来各中医院校采用各种材料（如沙包、棉布包等）进行针刺练习，但郊果均不理想，现本公司新推出了一款接近人体背部的ZC-B型背部仿真针刺练习平台模型，以便能够进行更好的针灸针刺练习使用，模型按照标准的人体比例采用仿真人体肌肉材料制作而成，具有反复练习使用不开裂、不变色、不变型等特点，在进行练习时能获得和在人体肌肉上相似的郊果，是针灸练习的理想模型。   二、标准配置： ■ 背部仿真针刺练习平台：1台 ■ 针灸针：2根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

临床上肿瘤的治疗用药分为传统细胞毒类药物和新型分子靶向药物，后者通常具有相对明确的靶 本研究对象为一种通用外科手术立体显微摄像演示装置，由3D高清数码摄像机、显微适配器、显微摄 点，抑制肿瘤细胞生长而减少对正常细胞的作用，对肿瘤的选择性高、毒性小。磷脂酰肌醇 - 3 -激酶 像镜头、聚焦光源、3D高清液晶显示器及调节器支架所构成。本技术成果可方便调节显微摄像镜头距离和 （Phosphoinositide 3-kinase，PI3K）是许多生命活动中关键的信号分子。PI3K抑制剂在抑制肿瘤细胞增 角度，还可调节聚焦光源光斑大小。根据3D显示屏的不同类型，手术者可能需要佩带不同的3D眼镜或头 殖、诱导肿瘤细胞凋亡和逆转肿瘤细胞耐药性等方面具有独特的优势，可以单独用药或与其它靶向药物联 戴式立体显示眼镜，也可采用能直接用裸眼观看的3D显示屏。术者或助手可直接调控或通过遥控器调控 合用药。 3D摄像机，即调控变焦、对焦和摄录像等。由于采用高清3D摄像显示模式，其图像分辨率和清晰度可达 目前以PI3K信号通路中关键分子为靶点的抗肿瘤药物研究已有近20个化合物进入临床试验阶段，有4 到或超过光学显

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本仪器是纺织总会作为纤维细度及含量测定的标准仪器，利用先进的光学和计算机图像处理系统来测量各种纤维直径和分析纤维表面的综合仪器。是毛、麻、棉纺、化纤、羽绒行业、畜牧业，商检、纤检系统的必备检验设备。 本仪器具有图像清晰、分辨率高、检测快速可靠的特点。可在普通实验室条件下稳定工作及可将测量到的原始数据，利用数据处理平台进行分类统计，获得最终定量分析结果并可打印输出数据报表及直方图。 技术规格： 1．投影系统，采用放大500倍，符合国际标准A方法检测和国家标准B方法检测。目视系统可放大960倍。 2．计算机显示系统：光学成像CCD转化成数字图像，并由计算机专用软件对数字图像进行处理。 3．内置纤维平均直径、变异系数、标准偏差计算，根据国家标准GBl0685—89、国际标准RS0137-85制定。 测量范围为2-200μm，圆型截纤维；测量精度±0．5μm；测量重复性±0．1μm：测量速度500根／10min。

本实用新型公开了一种结构光照明的双光子荧光显微系统。电光强度调制器、扩束镜和相位调制器沿飞秒激光器发出的光束依次布置在前方，经电光强度调制器功率调制、扩束镜扩束和相位调制器相位调制后入射到扫描模块中，扫描模块的出射光依次经扫描镜、场镜、二色镜和物镜后照射到样品架的样品上，物镜安装在Z向扫描台上。本实用新型为生物组织深层无创成像提供了一种可行的方式，能得到信噪比大大提升的显微图像，效率高灵敏度强，能够在传统多光子方法无法清楚识别的深度重建衍射极限分辨率。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

本发明公开了一种用于成型扫描显微环境下单轴双向微力学试验的试件模具的形状尺寸和制作工艺，属于微纳米力学及精密仪器领域。配合 SEM 的单轴双向微力学测量平台的尺寸，用图形软件设计出试件的上模具和底板。试件尺寸及形状示意如图， 以单元为小组，对试件进行布置；利用不同的加工工艺，选择材料成型上模具和底板。根据底板和上模具的厚度选取长尾票夹的型号，用以试件成型过程中对模具的固定。