本发明公开了一种基于远程视频的数控机床故障诊断系统，其 包括数控机床监控模块、视频数据管理模块和故障诊断模块，该数控 机床监控模块包括摄像头、流媒体服务器和流媒体客户端；该视频数 据管理模块包括数据管理单元和故障数据单元，所述数据管理单元用 于接收并存储由所述流媒体服务器录制并转发的视频数据；所述故障 数据单元预存储有数控机床各类故障的故障信息，并构建故障信息库； 该故障诊断模块根据流媒体客户端实时显示的视频，同时结合故障信 息库中的故障信息，实现数控机床故障的智能诊断。本发明克服了传 统诊断方法实

利用Cas12i和Cas12j在水稻、玉米、大豆、拟南芥和猪等农业生物中验证了基因编辑的靶向剪切活性，达到产业应用的基本要求，为我国基因编辑产业化安全提供了重要保障。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 基因编辑技术的核心是底盘核酸酶（Cas9、Cas12a、Cas12b），核酸酶的原始核心专利被美国等少数国家所垄断。这些底盘核酸酶的多个核心专利已经在包括中国在内的许多国家获得授权。因此，我国农业生物基因编辑技术在产业化方面有受制于人的风险，必须研发出具有我国自主知识产权的核酸酶，打破国际专利垄断。中国农业大学国家玉米改良中心积极开展具有自主知识产权的新型底盘核酸酶发掘。2017年以来，研发团队从微生物宏基因组中发掘了一系列核酸酶，申报了14项国家发明专利。其中，Cas12i（专利号ZL201980014560.3）和Cas12j（专利号ZL 201980014005.0）两个基因编辑核酸酶已于2021年获得中国及中国香港地区的发明专利授权，并向美国、日本、欧盟等14个国家或地区提交专利申请。已经利用Cas12i和Cas12j在水稻、玉米、大豆、拟南芥和猪等农业生物中验证了基因编辑的靶向剪切活性，达到产业应用的基本要求，为我国基因编辑产业化安全提供了重要保障。目前，两个专利已经以排他性的方式许可给山东舜丰生物科技有限公司。

2020年4月27日，我校华西医院胸部肿瘤科卢铀教授团队在Nature Medicine在线发表了题为“Safety and feasibility of CRISPR-edited T cells in patients with refractory non-small-cell lung cancer”的研究结果，报道了利用CRISPR-Cas9基因编辑技术在体外T细胞中编辑PD-1基因，经体外T细胞培养扩增，再输回非小细胞肺癌（NSCLC）受试者，首次证明了该疗法在NSCLC中的安全性和可行性。第一作者兼通讯作者为华西医院胸部肿瘤科卢铀教授，其他并列第一作者为胸部肿瘤科薛建新研究员、周晓娟主治医师，四川大学华西医院为第一作者单位。 2016年7月，《Nature》杂志率先报道卢铀教授团队计划开展首个CRISPR–Cas9基因编辑人体临床试验，并于2016年10月进行了首例受试者治疗。项目组严格按照临床研究方案计划，随访2年，截止时间为2020年1月31日。该临床试验完成12例三线及以上治疗失败的晚期肺癌患者的基因编辑细胞治疗，入组受试者安全性和耐受性良好，无3级及以上细胞治疗相关毒性发生和治疗相关性死亡。在入组的12例受试者中，中位无进展生存时间（PFS）为7.7周，中位生存时间(OS) 为42.6周。临床评价为疾病稳定（SD）2例中，一例受试者稳定时间近18个月。 该临床试验还重点研究CRISPR基因编辑对T细胞制品的脱靶效应，该团队分别利用二代测序技术（NGS）和全基因组测序技术（WGS）对细胞制品进行脱靶检测。结果显示这种CRISPR基因编辑导致的脱靶效应是低突变频率或不常见的。该临床研究是一项转化性I期临床试验，其成果的发表，为CRISPR基因编辑技术进一步向临床研究转化提供了重要依据。

本新技术成果提供了一种基于视频播放器精确获取原视频文件图像的实现方法，通过客户端全程监测视频播放器，获取视频的参数，将获取视频的所有参数代入函数并运行函数，通过计算获取当前播放视频的视频数据范围，并对该视频数据进行差值平滑处理，获取到最接近该视频数据的原视频文件图像即当前帧图像。本成果根据视频播放器的播放视频获取原视频文件的图像，使截取的图像清晰，效果更佳。

支持格式：1080P@60Hz及以下各种格式兼容 ？ 低延时： 720P低于90ms，1080P低于120ms ？ 输入接口：CVBS、HDMI、Cameralink、HD-SDI ？ 输出接口：CVBS、HDMI、以太网 ？ 码率可调：适应不同的带宽环境 ？ 误码保护：超强纠错与差错隐藏能力 ？ 工作温度：-40℃~+85℃ ？ 存储温度：-45℃~+105℃ ？ 通信安全： 256位AES加密，有效的防止干扰与窃听 ？ 适用场合：无人机、导弹地面控制

目前基于AI的图像分析技术已经日趋完善，在人脸识别、车牌识别等场景的应用越来越广泛，市场竞争也愈发激烈。本成果面向更复杂的场景：视频分析。通过深度网络学习视频数据的时空特性，能够捕捉视频的动态信息并进行自动分析，达到不同应用的目标。目前在较难的视频分析任务—手语翻译上达到较为先进的水平。

本项目融合深度学习算法，通过采集和合成大量的STI（space time image ）组成数据集，建立机器学习模型，无需人工辅助，智能系统自动进行图像识别测流。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 （1）创新性 ①融合双目摄像机测距算法，建立物体三维模型，无需人工在河流两岸布设地面标志点； ②融合深度学习算法，通过采集和合成大量的STI（space time image ）组成数据集，建立机器学习模型，无需人工辅助，智能系统自动进行图像识别测流； ③基于视频智能图像识别和水力模型深度融合技术的水位流速测量产品打破了传统接触式设备和PC端算法的局限性，填补了国内流量视频在线监测领域的空白； ④全天候非接触式实时在线测量，简单、高效、安全。 武汉大学授权的该产品的相关发明专利： [1].黄凯霖，陈华，刘炳义. 基于变分原理的河道表面流速计算方法及装置[P].湖北省：ZL202111245260.1； [2].陈华,赵浩源,刘炳义,王俊. 基于河流表面流速的河道断面流量计算方法[P]. 湖北省：ZL202011381025.2； [3].黄凯霖，陈华，刘维高，刘炳义，一种基于边缘识别与最大序列密度估计的河道流速测量方法，0； [4].赵浩源. 基于频域滤波技术的时空图像测流的纹理识别方法, ZL201911180498.4； [5].黄凯霖,陈华. 一种基于深度卷积网络与随机场的水位测量方法[P]. 湖北省：ZL112508986A； （2）先进性 本技术采用方法为目前行业内领先的计算机视觉图像智能识别和水文水动力模型交叉融合的方法，自主创新，形成了拥有完整自主知识产权的武大AiFlow视频测流技术与产品，突破了江河流量难以实现在线监测的技术瓶颈，在断面水位、流速、流量测量方面展现出优异的性能。武大AiFlow视频测流技术能获得河流表面流速与流场分布，其空间分辨率能够达到单像素水平，并且算法效率是常规算法的10倍以上，满足流量在线监测的需求。 成果获得2021年湖北省第四届“工友杯”职工创业创新大赛“十佳创新奖”，已申请国际发明专利2项，出版专著1本，发表论文10余篇，代表性成果如下： 成果获奖： [1].陈华，武汉大学AIFlow视频测流产品，2021年湖北省第四届“工友杯”职工创业创新大赛“十佳创新奖”。 受理的国际发明专利： [1].Kailin Huang; Hua Chen.Water level measurement method based on deep convolutional network and random field, 2021-11-26, 澳大利亚, 2021277762-59092AU； [2].Kailin Huang; Hua Chen. Method and device for calculating river surface flow velocity based on variational principle   , 2022-03-09, 美国, CN20220302US； 代表性论文： [1].Kailin Huang, Hua Chen*,Tianyuan Xiang, Yunfa Lin, Bingyi Liu, Jun Wang,  Dedi Liu, Chong-Yu Xu. (2022). A photogrammetry-based variational optimization method for river surface velocity measurement. Journal of Hydrology. 605. doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127240. [2].Zhao, H. Y., Chen, H.*,Liu, B. Y., Liu, W. G., Xu, C. Y., Guo, S. L., & Wang, J. (2021). An improvement of the Space-Time Image Velocimetry combined with a new denoising method for estimating river discharge. Flow Measurement and Instrumentation, 77. doi: 10.1016/j.flowmeasinst.2020.101864 代表性专著： [1].陈华，赵浩源，黄凯霖，刘炳义，王俊，基于图像智能识别的河流流量计算方法，电子工业出版社，2022 （3）独占性 图像识别测流技术在国内尚处于起步阶段，目前国内研究的机构主要包括河海大学、武汉大学、天地伟业公司等。 河海大学计算机学院主要研究方向之一为智能视频监控与水利量测，已经在国内外期刊发表多项相关研究成果，目前尚未形成面向市场的产品。 天地伟业自主研发基于视频AI的测流产品于2020年8月份在第十二届中国水文水资源技术与装备展览会正式发布，但天地伟业该产品目前以试点项目为主，且未对外公开相关机构的比测结果。 武汉大学研发的武大AiFlow视频测流第一代产品于2021年6月中国水博会正式对外发布。该产品创新性地将计算机视觉图像智能识别与水文水动力过程模型相融合，通过高精度摄像头获取水流表面波纹相关时空图像数据，利用设置在后端计算机或外端边缘计算终端里的图像识别与人工智能算法计算水体表面实时流速值，结合水位-流速-流量耦合算法实时测算断面平均流速和流量。第一代产品已经实现面向水文站、灌区的实时在线监测，产品已经在南水北调渠首陶岔水文站、长江委崇阳水文站、淠史杭灌区横排头水文站以及栾川重大自然灾害试点投入使用，并获得长江委水文局比测报告，比测结果表明产品测量误差小于5%，满足一级水文站测验要求。此外该产品已经在贵州省水文局正式投入商用。

成果简介：本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、 模式识别技术和 DSP 技术研发的综合性智能视频监控技术。它以高速计算和 控制模块为核心，实现视频图像的自动分析，发现并跟踪重要目标，抽取图 像中蕴含的有价值信息，实现视频监控环境下对视频信息的自动处理。本项 目中技术成果包括：基于 DSP 系统的复杂背景下运动目标自动检测和自动跟 踪技术；实时图像和录像中的特定目标自动搜索技术；多摄像机自