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基于机器视觉的稻麦常见病害自动检测与测报系统
采用机器精测替代人工调查，突破了稻麦病害精准化检测难题，规范了病害监测过程。解决当前病害测报无法有效保存信息的问题，实现稻麦病害高效测报与防治服务，使农田用药更加精准，降低种植成本，保护生态环境。可广泛应用于我国稻麦病害的诊断、测报与防治方案制定， 以及农作物病害大数据分析等领域的研究与实践过程。
扬州大学
2021-04-14
一种检测 Android 权限提升攻击的应用程序重写方法和系统
本发明公开了一种用于检测 Android 权限提升攻击的应用程序 重写方法，包括：将用户上传的 Android 应用程序进行反编译，以生 成中间文件和应用程序配置文件，对生成的中间文件插入调用链构建 代码，以使应用程序在运行时自动地构建调用链，对生成的中间文件 插入调用链获取代码，以使应用程序在运行时自动地获取调用程序发 送的调用链，对生成的中间文件插入检测代码，以使应用程序访问系 统敏感资源时自动地判断是否存在权限
华中科技大学
2021-04-14
一种 RFID 天线毛刺和污点缺陷的视觉检测系统及方法
本发明公开了一种用于对 RFID 天线毛刺和污点缺陷执行视觉检测的方法，包括：对摄像装置执行标定之后，通过其与条形或背光光源的配合，对待检测的各个 RFID 天线拍摄图像；采集所拍摄的天线图像并将其与天线模板图像相匹配以获得预对齐信息；根据天线模板图像上的 ROI 区域并结合预对齐信息，从天线图像中扣取对应的毛刺和污点检测区域；对所抠取检测区域和 ROI 区域分别执行二值化处理，然后执行图像相减处理；对相减处理后的残余图像执行 blob 分析，由此判定毛刺和污点缺陷结果。本发明还公开了相应的视觉检测
华中科技大学
2021-04-14
一种人行横道线自动检测分析方法及系统
一种人行横道线自动检测分析方法及系统，包括输入街景的影像，将影像分为训练组和测试组，利 用训练组训练用于检测人行横道线的分类器；例如分类器对测试组影像进行人行横道线的检测识别，通 过后期处理排除错误检测；利用分类器对训练组影像进行人行横道线的检测识别，并通过后期处理排除 错误检测；根据步骤 4 所得各测试组影像的识别结果和步骤 5 所得各训练组影像的识别结果分别统计检 测结果，包括对任一张测试组影像或训练组影像，依照横坐标值的不同，对每一个识别
武汉大学
2021-04-14
煤矿地面煤矿地面运转设备振动机轴温检测和故障预警系统
本系统采用振动、温度、电压、电流等多种传感器来采集表征通风机健康状况的各种物理参数，来判断电机的异常工作状态，并实时显示电机轴的振动及温度等参数情况。并且通过上位机提取信息的特征，采用人工智能处理，实时地、连续地对通风机进行智能体检。在通风机发生故障之前，预测通风机故障并发出报警信号，并且能够在风机出现故障时给出相应的解决策略。
安徽理工大学
2021-04-13
心理辅导室-中小学生心理检测与预警系统
产品详细介绍功能：包括信息管理、测评管理、群体分析、数据管理、心理档案管理、心理预警、危机干预、网站建设等功能模块。具体功能如下：①信息管理版块：※学校、教师和学生的信息资料严格按照教育部教育管理信息标准最新文件执行。将使用者分为不同角色（如领导、班主任、心理教师、科任教师等），每个角色有不同权限。背景资料可自定义添加。②心理测评中心：※学生报告区分阅读对象，分为学生、教师和家长三个版本的报告形式，做到针对性。※采用同义词库，即使某些学生的结果相同，测试报告的文字表述也不同，以增加新颖性，避免阅读报告时的枯燥乏味。可控制报告查看权限，最大程度保护学生心理信息的隐私。学生完成测试后系统可自动生成个性化、多样性的文字报告。能够进行群体分析，包括描述统计、差异分析、相关分析等。有学校心理预警机制。班主任老师的得力助手，根据测评结果自动生成的个体评语，在学期末学生评语工作中班主任可以借鉴参考。实时监测测评任务的进度状况。批量导出测评预警人员，方便心理老师重点关注有问题倾向学生，真正做到早发现、早预防、早培养。能够人为添加预警对象，并与上级领导即时地进行信息沟通及危机干预处理。③心理咨询室：满足心理咨询室无纸化办公需求，有预约、咨询记录、工作情况分析、网上咨询等功能。自动提醒预约信息，智能化管理。有心理档案保存、查找功能。为了缓解机房压力，可提供纸笔测试数据导入功能。有数据和档案导出功能。自动汇总咨询工作量，为老师工作总结汇报提供有利的参考数据。④网站建设：整个网络学校的内容和风格可自行DIY，满足学校建设心理网站的需要。⑤数据管理：批量自动化导入导出测评数据，方便进一步数据的统计分析处理。www.ludus.cn 010-57793992
北京成均科技有限公司
2021-08-23
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。
华北电力大学
2021-02-01
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。
华北电力大学（保定）
2021-02-01
应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法
本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。
东南大学
2021-04-11
人工智能应用创新实训平台 型号:LPPE002
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。
平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。
本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限公司
2025-07-15