本发明公开了一种主动诱导式农业物联网深度路由组网方法，包括根据节点地理位置生成节点通信路径图，在所述节点通信路径图中，建立相邻最短路径通信图和最大横向路径通信图；上位机预先设定每个节点的路由级数信息、优先级信息，并将设定的信息反馈给各个节点，当路由级数不大于6级时，根据相邻最短路径通信图向对应的相邻节点发送信息转发请求；当路由级数大于6级时，根据最大横向路径通信图向对应的相邻节点发送信息转发请求；当前节点向相邻节点发送信息时，只有所述的对应的相邻节点被唤醒，并与当前节点建立链接并接受信息，其余相邻节点仍保持睡眠状态。本发明中经过深度路由处理后，网络质量明显提高。

西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。

火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。

本技术适用领域：石油化工、发酵、制药、食品、烟草、饲料、肥料、合成材料、垃圾处理、污泥干燥处理等工业生产过程中产生的组分复杂、气味恶臭、风量大、浓度低、含尘量高、温度高、含湿量大、烟带明显的各类有机恶臭废气的污染减排和深度治理。本技术首个80000m3/h的示范工程于2009年4月起运行，首个400000m3/h氨基酸发酵浓缩烘干造粒生产有机复合肥废气治理工程已于2010年起运行，目前该技术已在复合肥行业全面推广应用。本技术可提供对现有废气治理工艺、设备及运行状况的诊断（运行参数测试、废气组分分析、物流及能量衡算等），废气治理方案设计（拟采取的技术方案、拟采取技术的可行性分析、项目总投资概算、项目经济性分析）；工程招标技术标书编制、全套工程设计、关键反应器设计、安装调试及整体施工过程技术监理等全套技术或进行工程总包。

火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

本发明公开了一种基于深度图像的跌倒行为实时检测方法,包括深度图像获取，人体图像识别，深度差分特征提取，人体部位解析，·704·关节点提取，高度特征提取和跌倒检测步骤；基于深度图像，在识别出的人体图像上选择特定的深度差分特征，使用随机森林分类器对人体部位进行解析，将人体分为头部与躯干两个部位类型，随后检测关节点，然后提取高度特征向量，再通过支持向量机分类器检测对象是否处于跌倒状态的信息；本发明提供跌倒行为

本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法，训练数据集和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到，首先计算图像中人体区域的最小深度值，再利用深度阈值，结合人手是离传感器最近物体的预设条件，分割出深度图像中的手势；然后获取手势在三个正交平面上的投影图，分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影图；接着提取三个投影图的轮廓片段包特征，并级联成原始深度手势的特征向量；最后训练分类器，对从待识别深度图像中获取的手势特征向量进行分类，得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行，推广能力强，识别准确率高，能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的影响。

本发明公开了一种基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的优化计算方法，其包括以下主要步骤：(1)根据实际问题编制待优化目标函数；(2)输入算法的通用运行参数：种群数目、迭代次数、变量维数、变量取值范围、待优化目标函数；(3)选取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一种或多种计算方法进行计算；(4)若只使用一种，直接判断结果是否满足优化要求；若多于一种计算方法，综合比较计算结果及评价最优的结果是否满足此次优化的要求；(5)若满足要求，运算结束，输出计算结果和迭代曲线；(6)否则，修改算法的

项目成果/简介:摘要超音速旋流净化技术是湿烟气经超音速分离器绝热膨胀至超音速，降温50-100℃后，其中夹带的水蒸汽、SOx与溶解性盐、凝胶粉尘、微尘等成分发生非均质凝结后予以分离的一种新型气体净化技术，脱除效率最高可达90%，能够高效地实现烟气脱白。该技术同时借助多传感器融合方法智能诊断和动态测量流场数据，优化烟气“脱白”过程，必要时辅以高压微雾增强技术，强化分离净化效果。相较于传统的电磁法、烟气加热法、烟气喷淋法等脱白工艺，独创的基于智能状态检测与诊断控制的分离效率增强技术能实现烟气的高效率稳定脱白。团队创新成果与技术应用展示本项目团队，近十几年一直从事超音速旋流分离技术和多相流流场参数检测与电学成像技术的研究，已分别构建了超音速分离装置和电阻成像（ERT）、电容成像（ECT）及电磁（EMT）等多套系统。现有成熟技术已为国内多家单位，如上海交通大学、北京石油化工学院、北方工业大学、太原理工大学、西门子（北京）研究院等，提供了相应的电学成像系统。本项目中所采用的技术和提出的方法均为自主设计和开发，对于已研制超音速旋流分离技术和流场参数检测系统中的一些关键技术已申请了专利，具有完全的知识产权。同时开发过程中使用的所有部件和器件没有限制级产品，可避免不必要的知识产权争端，以及国外技术壁垒的限制。独创的基于智能状态检测的超音速旋流净化系统利用静电（Electrical Tomography，ES）传感器和电学层析成像（Electrical Tomography，ET）传感器，结合多源信息融合算法，实现管道内气体的非侵入式流场参数测量和状态诊断。系统将检测到的信息进行处理和融合，分析超音速分离器内的流场情况和湿气出口的成分变化，并建立异常状态检测与诊断方法，诊断系统状态。可被广泛应用于石油、化工、电力、冶金、建材、食品等工业，如烟气脱白；石油工业中油／气／水混输过程；冶金、电力工业中各种气力物料输送过程；以及化工、医药、能源等领域中的干燥过程、混合过程、流态化过程、扩散过程、反应过程等普遍涉及多相流测量问题。相较于传统的处理工艺，超音速旋流净化技术中的设备可靠，工艺过程简单，投资成本和维护成本很低。核心传感器和技术包括静电（Electrical Tomography，ES）传感器、电学层析成像（Electrical Tomography，ET）传感器和超音速旋流分离技术。静电传感器静电传感器具有结构简单、灵敏度高，可以非侵入测量等特点，近几十年来发展迅速，英国贸工部认为在煤粉的流速、浓度或质量流量测量手段中，静电法是最有前途的方法之一。在检测机理方面，目前静电法气固两相流检测可分为接触电荷转移法与静电感应法两条路线，对于应用最广泛的内壁嵌装电极式传感器结构，本团队发现转移电荷和感应电荷经电荷放大电路后，不仅体现出不同的信号波形特征，而且从频域来看，转移电荷形成的信号在整体信号中也占有重要比重。以此为基础，提出了一系列的感应电荷信息和转移电荷信息的解耦方法，提高了颗粒流动参数测量精度。本团队建立了带式静电感应实验装置与气固两相流计量实验装置。带式静电感应实验装置用来模拟带静电颗粒流动情况以及相关测速方法标定。气固两相流计量装置为参数可调的气力输送系统，用于气固两相流研究以及颗粒质量流量计量标定。两套装置计量精度均经过了天津市计量监督检测科学研究院的测试。图1 静电法技术成果展示电学层析成像传感器电学层析成像技术类似医学的CT技术，通过外围测量，重构截面电学参数（电导率/磁导率/介电常数）分布信息。电学层析成像技术根据测量模态的不同，主要分为电容层析成像技术（Electrical Capacitance Tomography，简称ECT）、电阻层析成像技术（Electrical Resistance Tomography，简称ERT）和电磁层析成像技术（Electromagnetic Tomography，简称EMT）。系统具备高速测量、多电极组合、多测量模态切换、可视化、高信噪比和可定制化等特点。本团队针对重质劣质油的加工转化的核心设备——三相流化床，转化效率和产量还存在难以突破设计瓶颈的问题，在首次提出基于TMR的磁导率EMT方法的基础上，结合ECT 和ERT 等多种模态的电学层析成像系统，设计了基于电/磁双模层析成像的高固含率气液固三相流态化实验装置，可实现高固含率条件下，气液固三相的识别和分相分布参数的实时测量。图2 电学层析成像技术成果展示图3 ERT/ECT/EMT系统展示图4 ECT对油气润滑系统中油膜厚度检测 超音速旋流分离技术超音速旋流分离技术是结合旋流分离技术和冷凝分离技术的多组分气体冷凝分离法，具有工艺流程简单、稳定性好、效率高、能耗低等特点，成为近二十年来非常有应用价值和商业前景的新分离技术。该技术集膨胀机、气液分离器和压缩机于一体，主要由旋流发生器、超音速喷嘴、分离段和扩压管组成。其工作原理如下：经过前级处理后的含湿气体导入到超音速分离器内，经过旋流发生器，产生加速度为106m/s2的旋转流场；旋转的气体通过拉伐尔喷管时，会绝热膨胀至超音速，同时降温降压，温度最大可降低50-100℃，低温的流场环境能够使气体中的水蒸气开始凝结产生相变，出现小液滴；在旋转流场中，凝结产生的小液滴不断碰撞、聚并，在强离心力的作用下，被甩至壁面，并在气体的带动下，从湿气出口排出；经过处理的干气在管道中心流动，经过扩压器内降速升压，进行排放。本团队首次采用Young经典成核理论和C-C相平衡方程推导获得了水蒸汽自发凝结Wilson位置解析式，在此基础上，提出了基于液滴成核和生长模型的非均质凝结模型和跨声速湿空气凝结SST湍流模型，揭示了跨音速两相凝结现象“非稳态”不同振荡模式的流动特性，获得了使分离效率最大化的最优外界核心半径，深入研究了超音速分离器的流场特性、处理效率和分离特性。图5 超音速旋流分离器流场测量系统图6 凝结液滴参数测量图7 中国计量测试学会科学技术进步奖图8 超音速分离器液相分布仿真预测 针对烟气的智能状态检测与诊断控制的超音速旋流净化工艺湿法脱硫后的湿烟气直接排放会产生“白色烟羽”，由于在脱硫过程中，脱硫浆液与高温烟气直接接触，发生传热传质；一方面水分蒸发，增加烟气的含湿量；另一方面，烟气温度降低，烟气携带水蒸汽的能力降低。烟气达到饱和状态后，会携带部分小液滴，这些携带小液滴的饱和湿烟气经除雾器除去绝大部分液滴后，直接经烟囱排入大气，由于环境温度比烟气温度低，饱和湿烟气中的水分就会凝结成小液滴形成“白色烟羽”。白烟中含有较多的溶解性盐、SO3、凝胶粉尘和微尘等成分，会造成环境污染。针对上述问题，本团队首创的基于智能检测与诊断的超音速旋流净化工艺解决了传统烟气脱白技术（如烟气加热方法、烟气冷凝再加热技术和电磁脱白技术等）成本高，工艺流程复杂，维护费劲的问题，具有设备可靠，工艺过程简单，投资成本和维护成本很低的特点。该技术主要是利用超音速旋流分离器的增速降温原理，将烟气中的水蒸气进行凝结并旋转分离，通过引射器将液滴引至超音速分离器入口，辅以高压微雾增强技术，强化脱白效果。在超音速分离器分离段和湿气出口处安装本团队自主研发的多相流可视化及参数测量系统（静电层析成像系统和电学层析成像系统），结合智能化成像算法和多元信息融合算法，对管道内烟气的流场参数进行非侵入式智能测量。系统可根据测量结果，分析超音速旋流分离器内的流场情况和湿气出口的成分变化，建立异常状态检测与诊断方法，诊断脱白系统的运行状态，同时，指导引射器对液滴量引入的精确控制，进而实现高效稳定的烟气脱白。图9 针对白烟气的智能检测与诊断控制超音速旋流净化工艺流程知识产权类型:发明专利知识产权编号:2018114554307，2020102445880，ZL2016106973850技术成熟度:已有样品技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:国家自然科学基金获得经费:61.00万元