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无组织排放智能控制系统
1.痛点问题
近年来，钢铁企业无组织颗粒物排放表现为排放点多且贯穿于全工艺流程，具有排放短时无序、排放位置不固定、排放量不稳定等特点，在超低排放无组织改造过程中，以前的仅靠人工干预的无组织管控治系统建设，无法全面有效顾及点多面广量大的无组织颗粒物排放源。因此，如何实现无组织的智能化管控，是实现颗粒物无组织管控的核心问题，也是目前无组织颗粒物管控的瓶颈。
2.解决方案
本技术是一款对无组织排放的颗粒物进行监测与控制的智能化控制管理及自适应系统技术，可真正有效的实现对大气污染源排放中的无组织排放进行智能控制，直击企业痛点难点问题，从而有效控制无组织的颗粒物排放，减少企业的能耗、水耗，改善空气质量。
用户通过该系统对颗粒物进行在线监测管理，通过深度学习等手段对监测数据进行训练，形成智能化的排放精准管控，触发控制管理操作；并基于大数据融合技术，产生颗粒物监测报表，并可对监测数据进行分析比对。系统可广泛应用于城市环境空气网格化监控管理中心；施工工地等工业，道路等环境监测场所。
合作需求
寻求资源对接。期待与第三方大气环境治理服务供应商进行深度合作，包括但不限于工业企业大数据、人工智能以及物联网等技术平台；企业环境治理系统及项目设计、施工和运营商等。特别欢迎无组织粉尘污染的重点行业，例如钢铁、水泥等行业环境治理或大数据监控企业进行合作对接。
清华大学
2022-06-07
现代钢厂关键智能感知技术
1. 痛点问题
2020年我国钢材产量超过13亿吨，占全球产量的一半以上，同时我国钢铁消费市场也是全球第一。现代智能化钢厂是钢铁企业未来的重要发展方向，目前国内主流钢厂都在大力布局。但作为智能钢厂的基础和核心，钢铁生产智能设备国内技术能力差距较大，对国外依赖性比较明显。
2. 解决方案
本项目将最新的光电技术与钢厂生产需求深入结合，致力于钢厂关键智能感知设备的研发。目前已完成原理验证和样机开发的智能设备包括：转炉炼钢过程动态监测系统、转炉内壁智能测量扫描设备、辊道辊在线智能监测系统等。项目还有多项智能设备在研。
本项目的转炉炼钢过程动态监测系统，是通过监测炉口火焰光谱和图像信息，经过人工智能计算，得到炼钢过程中钢水温度、元素含量等参数，实现炼钢过程实时动态监测。转炉内壁智能测量扫描设备，是采用激光雷达和数据融合技术，远距离快速智能扫描转炉内壁，实现转炉内壁自动检测。辊道辊在线智能监测系统，是通过对轧钢辊道辊电流实时连续监测和智能分析，有效监测和预防辊异常导致的带钢或铸坯表面损伤。
合作需求
本项目下一步发展需求主要集中在与钢铁和冶金行业相关企业的技术和产品合作，其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化、产品化资源和市场资源。
清华大学
2021-12-01
统一协议智能电源网关
针对各厂家对设备通信协议的控制导致的不同厂家间兼容问题。本系统设计出基于开放的统一协议，提供丰富的接口，符合各类不同用户的需求。统一：向下兼容各厂家设备，向上提供统一的协议。便捷：普通人员手机一键控制，专业人员可二次开发。
扬州大学
2021-04-14
一种智能凹版印刷系统
本发明公开了一种智能凹版印刷系统，包括承印物、输卷装置、刮墨装置、墨槽、凹印版辊、压印 滚筒、干燥装置、连接线、上位机、收卷装置;所述的印刷装置中凹印版辊采用智能凹印版辊;本发明 根据原稿明暗层次的不同，通过计算机对每个网穴内部的压电陶瓷进行控制，使其发生形变，从而使每 个网穴满足不同色调的深度要求，省去了制版的步骤;当印刷滚筒浸入墨槽时，通过压电陶瓷的形变产 生真空，使油墨在大气压的作用下进入网
武汉大学
2021-04-14
天车防摆智能控制系统
成果为一套可用于工业现场的防摆控制器，主要包括：基于速度控制的开环防摆控制，研究了非零速连续转向控制方法，实现了起重机开环防摆控制中多路径运行时非零速连续转向；基于摆角和位置反馈的闭环防摆控制，实现天车精确高效的主动防摆控制；基于主动标志物标定和机器视觉检测，建立了吊钩/吊物摆角检测、旋角检测以及误差消除、吊钩/吊物绳长自动检测方法，设计了一套摆角旋角检测仪。
成果在天车实验台进行了实验验证，并在工业现场得到应用，天车运行的平稳性和防摆的效果好，提升了工作效率。
中南大学
2023-04-28
植入式智能控制体内用药装置
植入式智能控制体内用药装置，包括至少一个储药囊、与储药囊数量相同的加药机构、输药管、程控开关、装载板、注药泵、第一电子控制系统、第一电源、第二电子控制系统和第二电源。第一电源、第一电子控制系统、储药囊、输药管的进药段及安装有输药管被控制段和程控开关、注药泵的装载板封装在至少一盒体内，使用时埋于患者皮下，加药机构埋于患者皮下，输药管的出药段置于患者腹腔、胸腔、颅内、肌肉内或皮下等位置；第二电子控制系统位于患者体外，供操作者发送输药指令、接收和显示输药信息。
四川大学
2016-10-11
归家行动-智能救援指挥系统
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
隋滨声
计算机科学学院
2018/2022
201831062406
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
王申申
龚彦
西南石油大学现代教育技术中心
助理研究员
实验师
软件开发
四、项目简介
本项目的主要应用群体是救援队的志愿者，内容是帮助开展协助家属寻找走失家人的志愿服务，协助群体主要是因阿尔茨海默病或者认知功能障碍的老人。
主要开发语言是Java和JavaScript，开发有移动应用客户端和Web端。移动端采用uni-app框架，能够便捷地在多平台（Android、iOS、微信小应用程序）进行安装部署并使用。Web端采用Springboot框架，提供人工智能人脸比对功能、管理指挥功能和大数据可视化展示功能，帮助救援队能够更高效地完成任务并做好后台保障。
西南石油大学
2023-07-20
智能模糊图像处理软件系统
为提升拍摄的视频图像分辨率，增强图像对比度和清晰度，改善图像的画面质量，本项目综合考虑在设备进行拍摄过程中所遇到的器件性能、拍摄抖动、复杂天气影响等各种因素，以多帧超分辨率重建技术为核心，研发一种智能模糊图像处理软件系统。该系统针对不同的因素，自适应地实现相对应的图像优化处理，主要包括图像去雾、去噪、去模糊等图像增强处理，并结合多帧图像超分辨率重建和单帧图像超分辨率重建技术、稳定化等提升分辨率处理，以便获取更多细节信息。本软件所包含的主要功能详细介绍如下： 1、图像去雾功能
西安电子科技大学
2021-04-14
智能机器人视觉识别芯片
在信息时代，机器视觉在实现智能社会方面发挥着重要作用。视觉特征提取是机器视觉的一项关键技术，该技术可以提取图像中具有鲜明特征的信息，诸如边缘、角点、圆以及图像形状等特征，这些特征是标定机器视觉系统模型参数和运用机器视觉技术进行实际应用的前提和基础。视觉特征提取技术广泛应用于自主移动智能机器人、无人驾驶和无人机等场景，这些应用场景对视觉特征提取算法的鲁棒性和帧率提出了巨大挑战。
具体来说，视觉特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征点提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP这些经典的特征提取算法中，SURF的鲁棒性相对较高，但是过于依赖主方向的选取，使得其方向变化鲁棒性不足。SIFT算法可以从图像中提取具有不变性的鲁棒局部特征，对方向变化、光照变化、噪声、杂物场景及遮挡影响等方面的鲁棒性最强，满足无人驾驶技术的需求。SIFT算法的运算量大从而导致的系统帧率低、功耗高的问题可以通过设计具有高并行度的专用硬件加速器芯片来解决。
华中科技大学
2022-10-11
脑影像智能分析及其临床应用
面向全球脑科学研究的尖端挑战和我国老龄化带来对退行疾病临床的巨大需求，构建基于人工智能、大数据挖掘等技术的脑影像组学模型，编码与疾病对应的指纹信息，开发Brain Label (SAAS)云，精度比肩国际领先的FSL（牛津大学）和FreeSurfer（哈佛大学）。该平台已在国内神经科排名前十的三甲医院（宣武、天坛等）使用，成为宣武国家临床研究中心的唯一影像大数据技术，为其500余家联盟医院（含深圳市）提供智能化分析服务，也
哈尔滨工业大学
2021-04-14