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基于配准和深度学习的接触网鸟巢检测与识别系统
已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的
华中科技大学
2021-01-12
开塔机器人Mirobot六轴教育机械臂智能桌面开源编程创客机器人
北京勤牛创智科技有限公司
2022-07-12
中国高等教育学会召开学习贯彻党的二十届三中全会精神 推进教育科技人才三位一体协同融合发展座谈会
8月1日，中国高等教育学会召开“学习贯彻党的二十届三中全会精神，推进教育科技人才三位一体协同融合发展”座谈会。
中国高等教育学会
2024-08-05
科技部举办深入学习贯彻党的二十大精神宣讲报告会
11月7日，科技部举办深入学习贯彻党的二十大精神宣讲报告会。中央宣讲团成员，科技部党组书记、部长王志刚为科技部系统党员干部作宣讲报告。报告会以视频形式召开，部党组成员、副部长、国家外国专家局局长、机关党委书记李萌主持会议，部领导，中央纪委国家监委驻科技部纪检监察组全体党员干部，科技部机关和直属事业单位、自然科学基金委、科技日报社以及科技部主管社团等2000多名党员干部参加报告会。
科技部人事司
2022-11-09
一种基于多智能体强化学习的运输车路径优化方法
本发明提出一种基于多智能体强化学习的运输车路径优化方法，该方法涉及智能优化技术领域， 我国AGV每年新增装机量自2010年起迅速增长，自2013年起年同比增速维持在50%以上。目前AGV产品主要集中于中低端市场，产品功能比较单一。而一些大型汽车、家电企业希望通过获得AGV系统和整机产品的相关技术，自己实现AGV产品的定制化生产。在此背景下，从AGV制造商的角度来说，要从国内严重同质化的中低端AGV产品中脱颖而出，从软件系统上提供先进的路径规划方法，并且在未来不断升级，未尝不是一种提升产品服务质量、赢得客户青睐的做法。随着硬件性能的提高和计算技术的发展，系统仿真得以在越来越短的时间之内完成，以每辆AGV为单位进行微观系统仿真可以更好地反映AGV之间的相互影响。而强化学习方法作为一种利用交互和反馈进行策略优化的机器学习方法，正好可以利用AGV交互的数据为每辆AGV规划路径，使总的生产效率或搬运效率最高,从而降低物料搬运的成本。
青岛大学
2021-04-13
教育部召开党组扩大会传达学习2024年全国两会精神
要实施高等教育综合改革试点，加快拔尖创新人才培养，把大科学研究范式贯穿高层次人才培养全过程，实施区域创新合作专项行动，优化学科专业和资源结构布局，大力提高职业教育质量。
微言教育
2024-03-14
高楼玻璃幕墙清洗机器人
主要技术要点（创新点） ： 利用仿生学原理，巧妙的实现了机器人的吸壁移步，连续擦洗。 多组吸盘负压吸附，保持刷子以恒定压力贴紧玻璃，擦洗均匀有力。 采用特定的清洗工艺实现多重擦洗，且增设刮水装置，使玻璃洁净明亮。 整个系统为多自由度设计，结构紧凑，动作灵活。 机电气结合，擦洗路径预先规划，清洗过程全自动。该成果来源于大学生机械创新设计大赛项目，荣获第三届全国大学生机械创新设计大赛国家一等奖，实现了江西省在该项赛事中国家一等奖零的突破，获权国家实用新型专利 2 项。
江西理工大学
2021-05-04
自主式水下航行器（海洋机器人）
项目成果/简介: 经过多年的努力，国内AUV研究已取得长足进展，然而仍存在可靠性差、智能水平低等问题，难以应对复杂海底环境，不能满足我们对高效率作业和长期自主性的迫切需求。为解决上述关键问题，中国海洋大学致力于研发面向长航程深海观测任务的具有数据驱动能力的新一代AUV系统。在结合自主导航系统精确定位与高性能的运动控制基础上，根据AUV调查任务需求，通过对海量高维观测数据的关键特征实行快速分析，赋予AUV系统对航行路径的智能决策能力，极大提升了海洋调查任务实施的质量与效率。 “旗鱼”系列AUV是具备高智能性、自主性、灵活性的自主式水下机器人，在海洋科学研究、资源调查、应急搜救等民用领域，以及情报侦测、探雷灭雷、战场支援等军事领域发挥着关键作用。旗鱼系列AUV具备如下优点： （1）易操作，具有图形化的任务界面使得任务规划过程简单快捷； （2）易布放和收回，三型AUV都配备专用布放回收吊钩，用户可以使用简易回收杆手动使潜器与母船吊放机构建立连接； （3）大航程，可选高配置电池舱，续航力可增加50%； （4）高航速，水动力学优化设计，航速最高可达5节； （5）高可靠性，声学跟踪功能、AUV缠绕物切断与自主摆脱、冗余自救设计、硬件软件设计和测试等，确保系统高可靠性； （6）模块化设计，系统包含基本配置与用户自定义配置，可根据任务要求更换模块化任务舱段。项目阶段:小试、中试阶段效益分析:民用市场：未来5年，AUV年需求量5~10倍的增长，集中在海洋渔业、港口安防、近海能源设施无人值守、海洋工程服务、海洋观测网等。军用市场：随着新式作战模式的确立，将有爆发时发展，未来海上战争逐渐走向无人化，各种海洋机器人武器系统将大量装备。潜在合作单位：青岛澎湃海洋探索技术有限公司、青岛海力旭机电科技有限公司、青岛华通军工投资有限公司、杭州腾海科技有限公司等。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:ZL200810237864.X 201510789501.7技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无
中国海洋大学
2021-04-11
“神龙号” 深海水下机器人
项目成果/简介:水下机器人作为一种高新技术手段在海洋开发和利用领域的重要性不亚于宇宙火箭在探索宇宙空间中的作用。它可以代替人类完成复杂海洋环境，特别是深海异常环境（如地质活动频繁的热液区）的环境探测、资源调查和开发等任务，因而具有十分广阔的应用前景和科研价值。“神龙号”深海水下机器人（AUV）是一种具有高精度水下自主导航能力和多种海洋要素观测能力的自主水下探测与运载平台，可以实现深海复杂环境下大范围、多尺度的精确自主导航以及大深度、大范围、多参数、实时观测，对解决深海大洋研究面临的重大科学挑战、支撑“透明海洋”工程建设具有重要的意义。该机器人可以完成1500m以内的海底地形地貌测绘、自适应多AUV组网观测、多海洋环境参数综合观测、海底深海矿藏勘查、水下救援等，为突发海洋事件应急处理、深海大洋高机动性实时观测、水下目标探测及预警等提供了重要设备支撑。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:“神龙号”深海水下机器人搭载自主研发的基于声纳和水下视觉的高精度组合导航系统，可以克服单一导航系统的不足，充分发挥声学导航、视觉和结构光导航系统各自的优势，为AUV向更广阔、更长程、更复杂的工作海域发展提供有力的保障，对AUV使用成本的降低和产业化起到极大的推动作用。“神龙号”深海水下机器人可广泛应用于海底基础网络维护、水下考古、深海矿藏勘查，深海环境考察、海洋工程等领域，应用前景十分广阔，而且经济效益显著。与驻青的青岛海洋科学与技术国家实验室、青岛海洋地质研究所、海军潜艇学院开展合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。与外地的合作单位有：中船重工集团，国家海洋局等单位。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:ZL201010534188.X技术成熟度:可以量产技术先进程度:达到国际先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无获得经费:400.00万元
中国海洋大学
2021-04-11
广域动态环境下机器人智能监测
项目简介： 当前，我们面临资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的 严峻形势，将新一代信息技术，包括云计算、物联网、人工智能、机 器人、虚拟现实与可视化等技术应用于生态与自然环境智能监测，对 于建设生态文明，保护生态环境具有重要的意义。 以多旋翼无人机、自主全地形车、遥观测机器人生态智能监测站 等机器人平台为载体，针对野外广域动态环境下大气、土壤、水资源、 生物多样性等生态与自然环境要素，进行立体化、网格化、智能化实时监测技术研究。本报告将介绍基于信息物理系统的智能化立体生态 监测体系设计，智能无人平台环境感知、覆盖、更新与重建，基于视 觉的动态目标检测、跟踪与识别技术。 应用前景分析 通过该项研究成果转化与推广，可有效提升生态系统监测数据采 集及分析标校能力，逐步实现长期稳定的自主化、网络化业务运行， 为我国进行生态系统立体综合监测提供技术支撑。
南开大学
2021-04-11