高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
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。
东南大学 2021-04-13
大风量低浓度有机恶臭废气深度治理技术及工程设计
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。
西安交通大学 2021-04-11
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
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。
东南大学 2021-04-13
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品,该产品由三大部分组成,包括: 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台; 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统;综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能:三维重建速度快、重建的图像真实、精细,操作方便。 应用范围:CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学 2021-04-10
一种在图像中识别物体的方法
成果描述:本发明申请要解决的问题是,对环境噪声较大的场合,根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法,根据动态区域连通性提取物体的结构特征,通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析:本发明最主要的任务是弱化了形态的特征,强调结构,从而加强的了抗噪能力,并通过概率模型,给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用(自然生态保护区的熊猫识别)当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析:本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象,从对象的颜色特征出发得到结构,对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学 2021-04-10
基于图像序列的超分辨率成像技术
基于真实成像模型,图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法;对弱纹理目标的高清重建,对超精细纹理的精确预测与重建。
东南大学 2021-04-11
基于CR系统的图像增强技术应用研究
上世纪80年代,日本富士公司初率先在世界上推出第一套CR系统(计算机X射线影像仪Computed Radiography),它是用成像板(Imaging Plate,简称IP)替代传统的胶片进行感光并存储,再把储存于IP上的感光信号用激光扫描方法转换成电信号并进行数字图像处理的一种技术,实现了胶片数据化,为放射科无片化及医疗影像计算机联网打下了扎实的基础,为进入远程影像资料会诊开辟了道路。CR系统能直接生成数字图像,使其不再经过显影、定影、水洗技术流程,从而节省了大量的劳动力和精力;CR系统生成的数字图像大大的减少了存放X线胶片的空间,保证了图像的质量,也便于图像的存储、查找,从而结束了图像查询缓慢、易错、保存质量不高的时代,方便对病人资料进衍管理。正是由于它的这些优点,CR技术才得以在医学中广泛应用。 CR图像在生成、传输和扫描进入计算机时,会受到医学影像设备、媒质的实际性能、以及接收设备的限制,这些因素引起图像质量的退化。退化的X射线数字图像质量不能达到直接用于实体造型的要求,从而影响了医生的准确诊断。影响CR系统成像的因素主要有X射线散射、噪声以及人为因素,其中人为因素是指X射线的用量不足或过量。一般来说,由于X射线散射、噪声引起的图像退化很难避免,而且一直存在,因此本项目主要考虑人为因素引起的图像模糊问题,利用图像增强技术对模糊图像处理,方便医生诊断。 以下是模糊大剂量CR图像、模糊小剂量CR图像以及可以用于诊断的标准CR图像显示效果:
南京工程学院 2021-04-11
一种高效的图像颜色矫正方法
一、主要功能和应用领域: 随着光照颜色的不同(如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同;室内外不同颜色的灯光等),用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像,其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响,得到颜色保真的图像(图1)。 本成果的应用领域非常广泛,比如可以内置在数码相机或数码摄像机中,实现对所拍摄影像的实时颜色矫正;也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理(如内置在数字电视中)。 图1. 技术功能展示。对于给定的色偏图像(左),本方法的颜色矫正结果(右)与真实结果(中)非常接近。 二、特色及先进性: 算法简单,处理效果好。与目前数码相机及数码摄像机中普遍采用的颜色矫正(即白平衡)方法(如Grey-world或White-patch方法)相比,计算效率相当,但可以处理空间不均匀光照颜色影响,处理效果在统计意义上具有显著的改进,得到颜色更为保真的影像。 三、技术指标: (1)处理效果显著优于目前数码设备中普遍采用的技术,颜色保真度比目前常用的Grey-world和White-patch方法平均提高90%以上。 (2)通过算法优化和硬件加速,可以实现对图像和视频的实时处理。 四、能为产业解决的关键问题: 实际场景(如街道、室内)的外界光照颜色复杂多变,本技术可以提供更为高效的影像颜色矫正技术。颜色高保真对于视觉欣赏,以及复杂的计算机视觉应用(如目标识别)均具有重要价值。
电子科技大学 2021-04-10
一种高效的图像颜色矫正方法
随着光照颜色的不同(如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同;室内外不同颜色的灯光等),用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像,其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响,得到颜色保真的图像。 本成果的应用领域非常广泛,比如可以内置在数码相机或数码摄像机中,实现对所拍摄影像的实时颜色矫正;也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理(如内置在数字电视中)。
电子科技大学 2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 17 18 19
  • ...
  • 43 44 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1