项目属现代农业技术领域，围绕农田信息快速感知、稳定传输和精准管控三大瓶颈难题，在植物养分/生理/病害信息快速感知，土壤水/盐/养分特性多维快速测试，农田复杂环境下信息无线稳定传输，基于作物生长需求的物联网环境调控和肥水药精准管理等核心技术取得了重大突破，自主研制了系列产品和系统，总体达到了国际同类研究先进水平，部分达国际领先水平。相关成果已经在全国20 多个省市的农田、果园与设施农业等推广应用，取得了重大经济和社会效益，对推动我国数字农业和农业物联网技术的发展具有重要意义。

本发明公开一种基于多人眼感知分组特性的图构造方法，包括以下步骤：将待处理图像过分割成多个超像素，并将超像素定义为图的顶点；基于人眼感知分组特性中的空间邻近特性，将在图像空间中相邻的超像素相连，作为图的一部分边；基于人眼感知分组特性中的颜色相似特性，将图像中颜色特征相似的超像素相连，作为图的另一部分边；基于人眼感知分组特性的纹理相似特性，将图像中纹理特征相似的超像素相连，作为图的又一部分边；基于PRSVM算法，学习空间邻近度、颜色相似性和纹理相似性对图中边权的作用大小；将图的边权定义为相连的两个超像素之间空间邻近度、颜色相似性和纹理相似性的加权和。本发明充分考虑人眼的多种感知分组特性，有效描述图像中各区域之间的关系，有助于对图像中的目标进行检测。

本发明公开了一种多核多线程环境下 NUMA 感知的同步方法， 属于并行计算领域。本发明提出的方法是：线程将同步请求结点插入 链表并在局部锁上自旋，如果局部锁被释放并且请求已被执行则返回， 否则该线程作为 combiner 线程，设置宿主 NUMA 节点，执行请求的 回溯位置，然后开始执行自己以及其他线程的同步请求，执行完毕后 从当前位置向前遍历寻找来自宿主 NUMA 节点内的线程，若找到则将 其作为新的 combin

本发明公开了一种基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法，从改变光照方向的角度出 发，引入地形改正中的 C 校正模型，通过建立原始影像与虚假地形感知现象改正后影像经过地形改正后 的辐射关系，获得虚假地形感知现象改正前后影像辐射值的对应关系，进而推导出改正后影像灰度值。 本发明方法能够在改正虚假地形感知现象的同时，较好地保持原始影像的空间细节及光谱特性，可显著 提高影像解译准确度。

本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS)，本发明能够对压 缩后的特征进行选择，只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪，而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象，有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响，并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

本发明公开了一种自感知工作点的电磁超声检测方法及装置， 该方法包括步骤:S1、将线圈放于构件上方，将永久磁铁放置于线圈 上方，在构件中激励超声导波信号;S2、调节永久磁铁与被检构件间 的提离，在不同提离下采集超声导波信号并转换为检测信号，确定其 首个非电磁脉冲信号峰峰值;同时采集不同提离下表征磁场强度的电 压;S3、确定上述峰峰值的最大值，将其对应的提离作为基准工作提 离，寻找邻近提离作为工作提离;S4、在基准工作提离与工作提离中 确定最小提离和最大提离对应的电压，生成最佳工作电压区间，根据 该区间

本发明公开了一种基于 flash 编程干扰错误感知的 LDPC 译码优化方法，随着 NAND 闪存存储密度的提升，每个单元存储较多的比特信息，单元之间的耦合干扰较强烈，造成严重的编程干扰错误，使得传统的 BCH 码不足以保证数据的可靠性，LDPC 码具有优于 BCH 码的纠错性能而被应用于 NAND 闪存存储系统中。使用被优化的 LDPC译码算法具有重要意义。现已观察，编程干扰错误具有数值相关性特征，当进行 LDPC

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

本发明公开了一种纠删码存储中负载感知的数据归档方法，包 括步骤：获取纠删码存储集群中生产集群的每个节点的负载权重值， 并将负载权重值存储在数组中，并根据节点负载权重值来确定不同条 带在生产集群中的归档节点集合。对第 i 个条带，初始化其归档节点 集合为空，从第 i 个条带的数据分布集合中选择负载权重值最高的节 点，并判断该节点的负载权重值是否大于该节点的数据块个数，如果 为是，则将该节点对应的数据块填充在该条带的归档