产品详细介绍

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本发明公开了一种工件定位方法及定位系统，该定位方法包括 以下步骤：1)定位模型构建，通过 RSSI 值采样及人工神经网络训练获 得定位模型；2)待定位超高频 RFID 标签定位：2.1)工件进入监测区域 的网格中，根据超高频 RFID 读写器数量及位置分布，确定待定位超 高频 RFID 标签所在的监测区域；2.3)获得 RSSI 值，输入到定位模型 中，输出待定位超高频 RFID 标签所对应的网格位置坐标；2.4)检查待

产品详细介绍 图像定位系统  系统概述 电教摄影师都有这样一个体会：工作很辛苦！尤其是在多机位拍摄时，更加辛苦。当富有激情的老师授课时，在讲台上来回走动，不断展示新的PPT幻灯片，经常与学生交流，为了拍摄好这样的授课情景，摄影师十分忙碌：需要不断推拉摄像机跟踪拍摄老师图像，需要通过切换台不断在VGA与摄像机之间进行切换，还需要调整摄像机对准回答问题的学生，并进行镜头切换。有了PowerCreator Graphic Position System 图像定位系统后，这些工作都可以自动完成（还需要PowerCreator Media Cast配合使用，后面有详细介绍），无需人工参与。 　　　　　　　　　　　 图像定位系统结构图如下所示：    功能特点 系统组成 PowerCreator Graphic Position System 由两个子系统组成：教师跟踪系统与学生定位系统。教师跟踪系统自动计算教师在讲台上的位置，通知教师摄像机进行转动；学生定位系统自动识别站立学生所处的位置，通知学生摄像机进行定位，以特写的方式进行拍摄。 跟踪目标不会丢失 与市场上同类产品相比，PowerCreator Graphic Position System 的一个最大特点就是：跟踪目标不会丢失，即使在讲台上以最快的速度跑动。    真正满足常态化教学要求 录播系统解决方案中，对于如何拍摄学生画面一直是一个难题，一般解决方案都需要学生按一个触发器（可能是按键、 手持麦克、压力感应器等），这些技术不具备实用价值，违反了常态化教学要求。PowerCreator Graphic Position System很好的解决了这个问题，学生和老师无需做任何操作，只需要回答问题时，站立起来就可以了。 抗干扰性强 基于红外技术的产品，容易受太阳光、热光源等因素干扰；基于超声波技术的产品，长时间使用，对人身体健康有害。相比前两种技术，PowerCreator Graphic Position System 基于图像识别技术，很好的解决了以上问题。 部署简单 安装部署PowerCreator Graphic Position System，只需要在教室的几个不同位置安装摄像机就可以了，十分方便。

型号/规格： A、B 产品描述： 由高分子材料制造，与麻醉针和麻醉导管配套使用。 适用范围： 用于辅助麻醉导管穿入麻醉针，以起到定位作用。

化工、制药、印染、造纸等行业废水排放量大、污染物浓度高，并且这些重污染行业排放的废水一般都含有难降解生物、甚至有毒害作用的污染物质，常规的物化、生化处理工艺很难把这些行业的废水处理到国家一级排放标准。为此，很多企业不得不通过稀释手段来实现COD达标排放的目标。但是，随着节能减排计划的实施，各地都加大了对COD总量的控制力度。同时，地方政府也给企业下达了COD减排任务。此外，一些地方政府还颁布了高于国家废水排放标准的地方标准。为了完成COD减排任务或达到更加严格的废水排放标准，大部分企业都必须对现有污水处理设施进行技术改造。华东理工大学环境工程研究所针对化工、制药、印染、造纸等行业废水的特点，研究开发了多项难降解有机废水处理技术，包括各种预处理技术、生物处理技术、深度处理技术，及多项处理技术的组合与集成。目前，这些技术已成功应用于多个化工、精细化工、制药企业的废水改造工程或新建工程，为这些企业解决了高COD、高盐分、高氨氮废水处理的难题，使企业在较低的成本下实现了达标排放的目的，并超额完成了COD减排任务。（1）处理有机废水的BCB组合工艺，授权发明专利，专利号：ZL200510024414.6（2）一种氧化反应催化剂可循环使用的废水处理方法，授权发明专利，专利号：ZL200610030562.6

本发明公开了一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：1) 在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头；2)将 各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别； 3)根据各超高频 RFID 读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定 一个与超高频 RFID 读写器的读写距离相应的扫描区域；4)确定工件的 位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至 MES 生产 管理系统。本发明能够提

DWELT系统（动态加权进化的路径追踪技术）首先基于环境的地磁信号、无线信号、视觉信号等，应用机器学习算法进行特征学习与分类，从而实现对于位置、行为、网络、环境的认知；系统基于手机所收集的地磁信号、无线信号、传感器信号、用户状态信息等，结合机器学习算法与认知模型进行多维融合，进而获得用户的准确位置。 系统对硬件依赖性极低，不需部署额外设备，可直接利用场景内的固有信息进行定位。 根据微软室内定位技术大赛和 EvAAL 定位大赛两大权威大赛2011-2018年公开评测数据，DWELT技术全球领先。

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