本实用新型公开了一种太阳能双轴自动跟踪系统，属于太阳能跟踪领域。包括：太阳能帆板模型， 动力系统，反馈系统和控制管理中心。所述的太阳能帆板模型与反馈系统连接，所述反馈系统与控制管 理中心连接，所述控制管理中心与动力系统连接，所述动力系统与太阳能帆板模型连接。通过前端太阳 能帆板模型感知光线强弱，通过反馈系统接入控制管理中心，控制管理中心判断电压差值，控制输出不 同频率和不同个数的脉冲，通过驱动动力系统中的步进电机控制太阳能帆板自动双轴转动。本实

本发明公开了一种单频网雷达多目标跟踪方法。方法包括量测互联和序列跟踪两个模块。量测互联中: 首先选取一定数量的量测与收发对关联构造低维度关联假设，然后对所有关联假设进行快速判决以尽可能排 除错误的关联假设，整理上一步中所接受的关联假设，最后基于整理后的数据构造单频网情况下的全局关联 0-1 整数规划模型，求解得量测互联后的二次量测。基于二次量测采用卡尔曼滤波实现序列跟踪。该方法可 应对单频网雷达中量测、发射站、目标三者的关联模糊问题，通过启发式方法和最优化模型相结合的方式大 幅降低计算复杂度，且多目标跟踪性能接近关联关系已知的情况，具有推广应用价值

本发明公开一种斯诺克比赛视频事件检测与语义标注方法，包括：全台面镜头的检测；比分条信息提取；利用隐马尔可夫模型进行音频分类；对回放镜头进行检测；融合多模态的信息并结合斯诺克的领域知识实现斯诺克比赛视频的事件检测与语义标注。本发明方法融合视频内在的多种模态信息，实现了斯诺克比赛视频内容的事件检测与语义标注，为建立基于语义的视频索引打下坚实的基础。

一、成果简介 葡萄与葡萄酒风味物质主要指与颜色、滋味、涩感、香气等相关的化学组分，它们是决定葡萄与葡萄酒感官质量的物质。风味物质组成与含量不仅取决于葡萄品种、产地和年份，而且受葡萄酒酿造和陈酿工艺等的显 著影响。本项目构建了120多种葡萄与葡萄酒酚类物质、120多种香气物质、40种橡木香气组分的质谱信息库， 建立了高效精准的定性定量分析方法；此外，本项目还建立了快速准确的香气前体物的

历史建筑结构检测与加固和建筑节能改造技术

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。

该项目通过产学研用的创新合作，已研制出水下机器人焊接与增材制造系统，可应用于核乏燃料池、核构件池、核岛等强辐射环境水下焊接与增材修复，也可以应用于海洋资源开发装备以及海洋维权装备的远程遥操作水下自动焊接与增材修复。自动化程度高，水下电弧稳定性，在水深压力作用下仍具备非常优异的盖面搭桥能力，获得的焊缝成形美观，接头力学性能好。该套技术装备已于2016年通过中广核研究员组织的现场验收。该技术成果被科技日报以35项“卡脖子技术”专题进行了深度报道（第28项），入选刘亚东主编的《是什么卡住了我们的脖子》一书。

该技术建立了在役输电铁塔结构性能弱化模型和评估方法，提出了适用于瞬变载荷测量的输电铁塔状态全面感知技术，考虑台风、龙卷风、覆冰等灾害气象条件下载荷的瞬变特征，完成了输电线路瞬变载荷状态感知系统及终端设备研制，提出以架空导线载荷、铁塔结构倾角和应力状态实时测量为基础，与数字仿真模型深度融合的输电铁塔状态全面感知技术，构建输电铁塔的边缘智能感知端与云端协调工作架构，实现输电铁塔结构状态全面高速感知，可以实现输电线路巡护重点定位和输电铁塔灾害反演。 该技术的应用将解决重要架空输电线路通道中铁塔结构的健康状态智能感知与评价问题，能够实现架空输电线路结构健康状态全面感知，有效提升输电铁塔结构健康状态感知的准确度和智能化水平，为定位输电线路的巡护重点提供重要技术手段，为我国坚强智能电网的建设，提供重要理论支撑、技术保障和实践依据。 1 系统功能 （1）输电线路地理信息 以电子地图方式显示输电线路的地理信息，展示输电线路走向及铁塔位置信息。同时，可标识当前的气象信息。 （2）输电铁塔结构状态感知实时监测数据 以表格、图形的方式显示状态感知实时数据，对异常的状态感知数据实现声光报警，并可进行历史状态感知数据的查询。 （3）输电铁塔灾害反演 建立塔线体系三维模型，在三维模型上显示导线位移、导线和绝缘子的应力计算结果，并可实现灾害过程反演。 （4）输电铁塔实时健康状态 建立输电铁塔的三维模型，在三维模型上显示输电铁塔的杆件应力计算结果、输电铁塔结构变形结果及实时的健康状态评价结果。 （5）输电线路结构健康状态及巡护重点定位 显示输电线路结构健康状态评价结果，提供输电铁塔薄弱环节定位功能，为输电线路重点巡护提供支持。 2 系统组成 输电线路结构健康状态智能感知平台的系统结构分为感知装置和主站系统构成，如下图所示。 图1 系统图 系统客户端界面如下图所示。 图2 客户端界面