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金属材料内部质量检测与三维表征技术
金属材料内部质量检测与三维表征技术是一种超声显微检测技术与先进信号、图像处理方法相结合的无损检测技术。该技术可实现金属材料内部缺陷的 定位、定量、定型以及定形的表征,进而实现金属材料内部质量的综合评价。与传统方法相比,该技术具有制样简单、扫查范围大、检测精度高、体空间表征等优势,可实现如下主要功能:(1)金属材料纯净度的评价;(2)金属材料偏析、缩孔、裂纹的识别;(3)金属材料凝固组织的表征;(4)金属材料内部缺陷的三维体空间分布的可视化。
北京科技大学 2021-04-13
基于单目镜头的车辆图像检测、跟踪与测距系统
北京工业大学 2021-04-14
微小型精密零件检测技术与装备(技术/产品)
成果简介:所研制的微小型零件显微视觉检测系统,适用于各种块类、板类微小型零件及小模数微小型直齿轮的任意边缘的微米级精度测量和微结构在线快速测量。 技术指标:X/Y方向测量范围:0.01mm-50mm;Z方向测量范围:0.01mm-100mm;X/Y方向位置检测分辨率:0.05m;X/Y方向测量精度:(1+1000/L)m;可进行模数≤0.2mm微小型模数直齿轮的基本参数、几何尺寸、主要单项误差和综合误差测量。荣获国防科技进步三等奖1项,兵器科技进步一等奖1项,申请发明专利1项。
北京理工大学 2021-04-14
港口流动机械(叉车等)故障检测与诊断系统
本系统为离线巡检测试系统,主要实现对港口流动机械的性能检测,故障诊断及设备的现代化管理。为适应非平稳信号的分析要求,本产品采用了一种新的信号分析方法。实现了叉车柴油机部分的燃油系统、缸套及活塞组件、曲轴磨损及配气机构的故障诊断和性能分析。从而完成叉车振动检测、故障诊断与劣化报警的统一体系。可实现港口流动机械的预知维修。
大连理工大学 2021-04-13
基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法
本发明公开了一种基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法,适用于在雨天、夜间或标线磨损严重等复杂环境下准确识别车道线。通过在YOLOv8网络中引入Canny边缘检测,并结合LSD对检测区域内的直线段进行强化识别,可显著提升对模糊或部分遮挡车道线的捕捉能力。首先利用YOLOv8定位车道线大致区域,再采用Canny算法提取全局边缘特征,并在LSD算法的辅助下判断线段的长度、方向及完整性。若检测框紧贴图像边缘,则进一步裁剪子图并使用LSD检测线段连续性,通过周长与面积比值与紧凑度评估车道线是否已完全进入视野。该方法可有效减少漏检、误检,适应多种光照与天气条件,为自动驾驶及高级驾驶辅助系统提供高可靠度的车道线检测结果。
南京工业大学 2021-01-12
安徽大学健康科学与技术研究所科研团队取得多项科研成果
MLBP模型以肽序列向量为输入,取代其他预测方法常用的氨基酸理化特征。利用嵌入层,从序列向量中学习出稠密的连续特征向量。然后,通过卷积神经网络层从特征向量中提取卷积特征,并结合双向门控循环单元层提高预测性能。
安徽大学 2022-06-13
安徽大学健康科学与技术研究所科研团队取得多项科研成果
近日,我校健康科学研究所科研团队在各自研究领域取得多项科研成果。
安徽大学 2022-06-01
欢迎报名 | [5月23日·长春]智能化时代的创新创业教育与产教融合论坛启动报名
为深入贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神,贯彻落实《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》和三年行动计划,研讨高等教育强国建设新路径新范式,宣传高等教育强国研究成果,中国高等教育培训中心决定举办“智能化时代的创新创业教育与产教融合论坛”(以下简称“论坛”)。
中国高等教育学会 2025-05-16
新冠肺炎感染风险大数据评估模型
疫情防控,快速识别出潜在的感染者是关键。近日,西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型,可基于旅行大数据,综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用,大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率,在一定程度上控制了疫情传播风险,得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前,在阻断新型冠状病毒传播的工作中,存在三个盲区也是关键点,严重影响着疫情防治的效果,即:一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过;二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员,但是毫不在意,不汇报也不主动自我隔离;三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此,上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战,使其无法开展有效核查,也无法有效规避风险。据刘跃文介绍,2月4日,新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用,基于个人的旅行数据,自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标,利用贝叶斯方法,计算其感染新冠病毒的可能性指数,并预警高风险人员。
西安交通大学 2021-04-10
数字化心血管风险评估系统
iED 是由清华大学信息研究院联合武警总医院、倍肯公司专门为心脑血管意外早期现场快速鉴别诊断研发设计的。可在院前急救现场对患者生命体征进行采集分析,帮助现场急救医护人员进行心梗的自动诊断及处理,并将患者的生命体征等信息实时发送到区域医疗中心、医院和专家手机上,专家可以在患者到达医院前给予病情分析与指导,指定合理化的治疗方案。 
清华大学 2021-04-11
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