产品详细介绍企业信息您只要致电：021-55884001（袁经理）我们可以解答 智能汽车驾驶模拟器 的相关疑问！我们可以帮您推荐符合您要求的 智能汽车驾驶模拟器三屏幕激光焊接喷塑钢板外壳 相关产品！找不到所需产品？请点击 产品导航页当前产品页面地址：http://www.shfdtw.com/productshow-52-1499-1.htmlTW-QM19智能汽车驾驶模拟器(三屏幕激光焊接喷塑钢板外壳)规格参数    尺寸:长×宽×高 175×150×138cm    质量:140kg    电压:AC220V、50Hz    功率:180W    电气电压:＜24V    频率晌应:100HZ-12.5DHZ    信操比:≤50dB    抖晃率:≤0.2%    工乍环境:温度0℃~5℃、相对湿度20%~50%    材质:玻璃钢一次成型外壳    视景显示:LCD19in显示屏，分辨率≥1024×768, 32真彩，24帧    传感系统:相应的传感器及其信息采集装置1、汽车驾驶模拟器的设计标准。    交互式主破动智能汽车驾驶模拟器完全符合《中华人民共和国机动车驾驶员培训大纲》的要求。根据2013年1月1起实施的公安部《123号》令和最新的《机动车驾驶人考试内容和方法》精心制作而成，驾驶座舱进行了大量技术创新和改进。具有零油耗，低污染，人性化，事倍功半，快速掌握汽车驾驶技术的优点。驾驶模拟内容包括最新的科目一(理论考试)，科自二(场地考试)，科目三(道路考试)和安全文明驾驶考试。    软件全部采用三维设计，所有的选择界面和道路训练场景全部采用三维设计、制作和绘制。2、汽车驾驶模拟器的作用、好处。    使用汽车驾驶模拟器教学的好处，首先是节能减排，降低驾驶培训成本。模拟器训练主要是针对初学驾驶者，一个学员驾驶操作总共大概有58个学时，现在只是要求把几个学时花在模拟驾驶器上，并非完全取代教练车训练，不会影响教学效果。每个学员上驾驶模拟器训练10个学时，相当于实车驾驶讥练3小时。根据驾校实测数据:实车训练1时，耗油4升，那么，模拟驾驶器上每培训一名学员，就可以节油12升。以一辆普桑教练车测算，发动机中速运转每小时排出的废气为200多立方米。采用驾驶模拟器训练，每培训1个学员，可少排放废气600多立方米。而使用模拟器训练10学时，只耗电3.2千瓦/时。模拟器还不排废气，无车辆磨损。     其次，模拟器提供的一些培训条件是常规训练无法比拟的。比如模拟驾驶的过程中，会出现一些城市道路、乡村小路、山区道路、海景公路、高速公路等不同路况；晴天、雨天、雪天、雾天、白天、黑夜等不同天气，这是常规教学条件无法提供的。比如模拟器在下雨状态下训练，那么屏幕就会水迹纵横，学员就不得不打开雨刮器;比如模拟器在大雾天模式里，屏幕前就白茫茫一片，你就得开车灯，减速前行。    此外，因为是在模拟器上练习，少了现实中的一些限制，训练更有针对性，同样时间里操作的次数可以增加，练习机会就多了。比如“起步上路一一靠边停车”这个科日，在模拟器上你可以不间断地反复练习，这种动作用驾驶模拟器一小时内就可以供你反复练习上百次，达到熟练操作。    模拟训练虽不能完全取代实东训练，可模拟驾驶训练是为实车训练打基础。将模拟驾驶器引进学员的培训中，可让学员对各种可能遇上的情况有真实、感性的认识，又很安全，消除初学者的紧张心理。学员可以在模拟器上先练好基本功，再上实车训练，上手就快了。    汽车驾驶模拟训练的主要作用是大幅度地提高实车训练效率，降低实车训练的车辆损耗、燃油消耗和教学劳动强度。运用“智能模拟加实车”的组训模式之所以能够实现提高实车训练效率，其王要技术因索是:    （一）对心智模拟训练的技术性突破，提高了模拟训练实用性。    （二）运用智能模拟平台进行汽车驾驶技能的智力动作与操作动作的分解训练，提高了模拟训练的有效性。遵循“驾驶技能分解，模拟实车分工”的组训理念。采取光以提高心智技能为主要训练内容的模拟训练，然后再进行以提高综合驾驶技能为主要训练内容的实车训练。如此交替递进，循环往复，从而完成汽车贺驶技能整体训练的过程，达到既降低训练成本，又提高训练效率的目的。 3、汽车驾驶模拟器座舱结构组成。    智能汽车驾驶模拟器具有座舱和互动的视景系统，屏幕数量（一个或三个）。并具有错误驾驶操作记录和提示功能。其操纵机件的相对位置与所模拟的汽车一致。操纵力度接近，性能工作可靠，灵活，低噪音。    座舱只有与所模拟的汽车驾驶室驾驶操作工位相似的空间，实车汽车驾驶可调节座椅、包含了‘五大’操纵机构（自动回位的转向盆、离合器踏板、制动踏板、加速踏板、驻车制动器操纵杆)、变速器操纵杆（倒档、一档、一档、三档、四档、五档和空挡；自动档只合前进档、倒车档和驻车档）、安全带、仪表盘、喇叭按钮、电源开关、点火开关、转向灯开关、警示灯开关、示宽灯开关、照明灯开关、雨刮器开关、远光灯开关、近光灯开关、扬声器、USB2.0即插即用数据线、非接触式线性磁控传感器采集系统、三维视景采集计算系统，视景显示屏等实物组成。汽车驾驶模拟器模拟驾驶运行时，操纵机件操作与视景显示响应比滞后时间小于50ms。    学员通过操作不同的操作部件，经过各自的传感器产生不同的操作信号，这些操作信号通过数据采集卡传送给计算机，经过各种训练模型的逼真远算，最后在显示屏上同步输出与操作相对应的三维场景与各种声音。    座舱既可以进行单机训练，也可以进行联网训练利，用主控台计算机，最多可以将80台座舱连接到一个训练场景进行训练。4,汽车驾驶模拟训练器的基本功能特点和模拟内容。    智能汽车驾模拟器具有启动、熄火、发动机声音；接近所模拟的汽车发动机启动、起步、洲速、减速、熄火声音。模拟贺驶运行中，转动方向盘互动视景同步变化，五大操作机构：转向、离合、行车、制动、驻车制动俱全；加速、减速、换挡、鸣笛、转向指示灯声、撞车声、刹车声、雨刮器刮动，灯光变化，实时驾驶视景，操作响应实时，考核评分，错误操作提示，错误操作记录，错误回放。能实时提示学员的错误操作，能全程记录学员错误驾驶操作次数和类型。    踩下离合器踏板，模拟器发动机声音变化，互动视景呈减速变化；起步操作时，抬离合器踏板过快系统自动熄火。踩下制动踏板互动视景同步变化且有紧急制动刹车声。驻车制动操纵杆拉起，能驻车制动不滑溜。踩(抬)加速踏板，互动视景跟随加快(减慢)变化，发动机声音、车速表指针呈加速(减速)变化。档位与离合器配合能逐级换挡，换挡正确后，互动视景速度呈一致变化。按下喇叭按钮，扬声器发声，松开时声音立即停止。拨动转向指示灯开关，模拟的汽车同步左右指示和发声。拨动雨刮器开关，互动视景中有雨刮器刮条双向刮动。拨动照明灯开关，互动视景中远灯与近灯响应变化，互动视景中出现撞主时有撞车声。    理论知识(包含科目一和安全文明驾驶考试).包括小车试题、客车试题、大车试题和安全文明驾驶考试。    客车试题:2013年最新A2、B2照理论考试题库，共793题    小车试题:2013年最新C1、C2照理论考试题库，共725题    货车试题:2013年最新A1、A3、B1照理论考试题库.共782题    安全文明驾驶:2013年最新安全文明驾驶考试题库，共1024题    在选择相应的题库后，可以选择考试模式，有以下几种:顺序练习:按顺序练习题库中所有题目，无时间限制，点击交卷直接查看答案。错题练习:对在模拟考试和顺序练习中答错的题目进行专项训练，错题答对后将从错题库中删除。模拟考试:从题库中随机抽取100道题目进行考试，考试时间为45分钟。交卷后可以显示每题的正确答案。    场地训练(科目二)，根据公安部《123号》令，小车和大车的场地训练是不一样的，小车场地考试和大车场地考试科目不同。    小车科目二训练和考试科日有:直角转弯、侧万停车、倒车入库、坡道停车和起步、曲线行驶。    线外倒库(训练模式):针对倒车入库，起始点在线外(右侧)，训练模式下考试失败不自动回到起始位置    线内倒库{训练模式):针对倒车入库，起始点在线内!右侧)，训练模式下考试失败不自动回到起始位置:    线外倒库{考试模式):针对倒车入库，起始点在线外(右侧)，考试模式下考试失败自动回到起始位置    线内倒库(考试模式):针对倒车入库，起始点在线内(右侧)，考试模式下考试失败自动回到起始位置    大车科目二考试科日有:桩考、侧方停车、坡道停车和起步、单边桥、起伏路、直角转弯、连续障碍,曲线行驶、限宽门、雨天模拟、雾天模拟、湿滑路面、模拟隧道、模拟山区急转弯公路、模拟高速、窄路掉头。道路训练(科目三)(道烙考试)设置了起步，变更车道，超车，会车，真线行驶，掉头等2013年最新科目三小车考试项目。科日三训练：训练模式，考试失败不自动重新开始。科目三考试：设置了起步，变更车道，超车，会车，直线行驶，掉头等2013年最新科目三小车考试项目。高速公路：场景中有收费站、超车道、行车道、出口等交通标志牌，车距确认、隧道、高速公路出人口等内容。海景公路：设置了一个在海边的训练场景。山区道路：设置了陡坡、急弯等场景，训练学员在视线不好的情况下进行驾驶的技能。乡村小路：设置是乡间的一条小路，视线不好，车道较窄。城市道路：场景中设置了立交桥、十字路口、丁字路口、环形岛、环城路、隧道等内容。城市道路中，有行人和其他车辆。方形场地：一个简单开阔的场景，适合新手熟悉操作用。乡村道路：是一个开放的场景，并设置有铁道路口等。天气设置有：晴天、雾天、雨天和雪天；白天、黑夜。其他软件设置：时间设置、退出系统、被动驾驶、交通标志、驾驶回放、车型选择和原地驾驶。车型选择:荣威350： 长×宽×高(mm) 4521×1788×1492自动挡大众捷达：长×宽×高(mm) 4416×1668×1438手动档长城皮卡：长×宽×高(mm) 5040×1720×1675手动档公交车：  长×宽×高(mm) 9880×2500×3250手动挡长安：    长×宽×高(mm) 3860×1580×1900手动挡小货车：  长×宽×高(mm) 4320×1500×1840手动挡现代：    长×宽×高(mm) 4660×1890×1760自动挡拖车：    长×宽×高(mm) 9600×1580×2100手动捎吉普：    长×宽×高(mm) 4751×1877×1840手动捎丰田：    长×宽×高(mm) 4521×1811×1275自动捎常用车：  长×宽×高(mm) 4320×1760×1650手动挡东风：    长×宽×高(mm) 9000×2470×2485手动挡上一个产品：智能汽车驾驶模拟器(激光焊接喷塑钢板外壳)下一个产品：已经没有了汽车驾驶模拟器最新产品智能汽车驾驶模拟器(激光焊接喷塑钢板外壳)型号：TW-QM18品名：智能汽车驾驶模拟...价格：9800.00智能汽车驾驶模拟器(ABS工程塑料注塑外壳)型号：TW-QM17品名：智能汽车驾驶模拟...价格：8700.00最新款汽车驾驶模拟器型号：TW-QM16品名：最新款汽车驾驶模...价格：7800.00动感型汽车驾驶培训模拟器型号：TW-DQM16品名：动感型汽车驾驶培...价格：22000.00

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

技术特点：采用通用微机为控制核心，采用应变式测力原理对液压油压力和手力扭矩进行监测，实现转向器手力特性的自动测量、状态和图形的动态显示，指示调整余量及调整方向，数据及特性曲线的自动记录输出，有储存和再处理功能，并可对多台CAT系统实现网络化集中管理。 主要指标：为消除环境温度及油温对测量结果的影响，系统具有温度自动检测及补偿修正功能，提高了测量精度。针对工厂现场干扰源多、环境条件十分恶劣的现状，研究出了专用的高抗干扰专用接口和电源供电系统。整个系统采用汉字菜单，中文人机对话，调整指示显示。采用数字滤波和样条曲线拟合的方法，编制了数据处理软件。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

本研究为信息技术与医学的有效交叉与深度融合，将计算机视觉与人工智能技术无缝介入白内障诊疗过程的各个阶段:从健康筛查、识别病变、分级判断并推荐治疗方案，到最后判断治疗完成后的病患改善程度等，可完美解决白内障诊断及相关医疗服务所面临的高强度、低准确度和供给失衡的问题，实现多种类型白内障图像的智能检测与分级辅助诊断系统，具有高性能、高鲁棒性等优势，并可推广至其他多种AI医疗图像领域。本课题组与四川省人民医院有多年合作关系，可将该系统全面覆盖西部地区从省、地、市到县等多级不同条件的医疗机构，同时不断丰富病症表观多样性和扩大图像数据规模，为研究的深入开展及性能的提高完善创造更为有利的条件。