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基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统
公司研发的基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统,能够实现电流、电压、CAN/LIN等信号级测试,还能实现车身和底盘电气系统等系统级测试。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 安徽风云智控科技有限公司 企业法人 张天耀 注册时间 2022.3.8 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 MA8NRN7R-8 经营范围 技术开发、技术服务 企业地址 安徽省合肥市蜀山区长江西路898号新加坡花园城二期北区9栋1单元803室 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 张天耀 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 许于涛 机械工程学院/工业工程 2021/2024 饶正卿 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 孙睿 机械工程学院/工业工程与管理 2021/2024 王凯林 机械工程学院/工业工程与管理 2020/2023 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 王跃飞 机械工程/计算机应用技术 副教授 汽车电子与实时系统;智能制造系统与物联装备 五、项目简介 汽车电子电气架构及系统测试是车辆关键性验证试验,直接影响到车辆系统运行的可靠性和安全性。传统测试设备功能单一,人力物力投入大,测试成本高,测试数据不能实时共享和处理,测试效率较低。  为解决该类问题,由合肥工业大学在校研究生创办了本高新技术公司。公司研发的基于云计算的车辆远程测试与智能诊断系统,能够实现电流、电压、CAN/LIN等信号级测试,还能实现车身和底盘电气系统等系统级测试。该系统包括采集终端、云服务器、Web客户端、PC端软件和手机端APP,可使用WiFi及蓝牙进行本地测试,也可以通过4G/5G网络实现远程控制、实时监测、在线采集、智能诊断。本系统已开发出标准型和便携型等系列产品,能够满足不同汽车企业智能化测试需要,市场前景广阔。
合肥工业大学 2022-07-27
基于耳内图像的耳科疾病智能辅助诊断系统
本项目通过收集本院耳鼻喉科6066张正常人、分泌性中耳炎、急性化脓性中耳炎活动期及化脓性中耳炎静止期耳内镜图像。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 徐倩慧 中山大学医学院 2017.09~2022.06 童钊鹏 中山大学孙逸仙纪念医院 2021.09~ 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 蔡跃新 中山大学孙逸仙纪念医院 副主任医师 耳鼻喉头颈外科 四、项目简介 本项目通过收集本院耳鼻喉科6066张正常人、分泌性中耳炎、急性化脓性中耳炎活动期及化脓性中耳炎静止期耳内镜图像。通过模仿医生诊断的注意力机制,将获取局部关键特征的局部分类器与获取全局特征的主分类器有机结合,构成深度学习的主框架。通过计算AUC等统计学指标来评估模型的性能,并与两位副主任医师、两位主治医师进行人机对比来进一步评估模型的性能,同时通过热图显示深度学习模型在耳内镜图像不同区域的权重,以判断深度学习关注的区域是否与临床医师一致。该深度学习模型可获得整体93.4%的准确率,区分正常人与分泌性中耳炎的AUC为0.99,而区分化脓性中耳炎活动期与静止期的AUC为0.94.模型的准确率要高于两位主治医师,达到副主任医师的水平,同时热图显示深度学习模型定义的关键区域恰好是临床医生做诊断的区域,如化脓性中耳炎鼓膜穿孔区域,分泌性中耳炎的光锥区域。同时,同时,本项目还将深度学习模型的技术落地,自主研发出研发便携式可拍摄与自动诊断的耳镜设备。
中山大学 2022-08-10
基于网络的设备远程监测与故障诊断系统
该项目重点研制了VXI/CPCI监测单元、基于LabVIEW的监测诊断平台和融网络诊断工具和故障数据于一体的专家会诊环境,构建了包含基于Intranet的监测诊断平台和基于Internet的虚拟诊断中心两个层面的监测诊断网络,不仅可以全面在线监测诊断企业关键设备的运行状态和故障,并可以对疑难故障实现异地多专家的网上多媒体会诊。
西安交通大学 2021-01-12
港口流动机械(叉车等)故障检测与诊断系统
本系统为离线巡检测试系统,主要实现对港口流动机械的性能检测,故障诊断及设备的现代化管理。为适应非平稳信号的分析要求,本产品采用了一种新的信号分析方法。实现了叉车柴油机部分的燃油系统、缸套及活塞组件、曲轴磨损及配气机构的故障诊断和性能分析。从而完成叉车振动检测、故障诊断与劣化报警的统一体系。可实现港口流动机械的预知维修。
大连理工大学 2021-04-13
中医舌诊仪(中医舌象智能辅助诊断系统)
XM-SX-III中医舌诊仪   XM-SX-III中医舌诊仪(中医舌象智能辅助诊断系统)是采用数据挖掘技术、机器视觉技术相结合的产品,该产品安装简单、操作方便、安全可靠、配置灵活,既能用于各大中医药大学舌象相关的教学、科研,又适用于医生舌诊的辅助分析,适用范围较广。   一、主要功能: ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄,操作简单,图像清晰,完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原,使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节,使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下,采用摄像头获得舌像信息,对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取,由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断,给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置,操作前使用,避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。 二、主要特点: ■ 系统具有自主学习功能,通过不断学习,有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析,且允许人工修正,提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等,并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离,实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理,提高安全性。 ■ 自动对焦(即自动舌体捕获)。 ■ 灯光控制功能。 三、软件功能: ■ 用户权限管理,提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新,具备学习能力,且具备自动提取舌体,自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能,提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口,操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力,既可实时诊断,又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力,数据分析能力。 ■ 病例学习:单击主界面中的“病例学习”选项,进入学习界面,包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项,学习与分析过程,采用人机交互的方式。 ■ 自动获取:单击自动获取按钮,如果参数正确,舌体提取成功,若存在不足,可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取:为了便于分步处理,此处特征提取分步骤完成,分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后,相关特征将被量化,以舌质为例加以说明。比如,单击舌质特征、舌苔特征按钮后,数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制:对于某些来自于其他途径的图片,会存在自动获取舌头错误的情况,此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后,在图像显示区域,单击右键将出现菜单,包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点,单击“绘制完成”后再自动识别完成;勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制,绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销,最多支持5步撤消。
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
汽车电控与车载CAN网络故障诊断实验系统
该系统提供CAN总线系统内的多种ECU、输入设备、输出设备软硬件模拟功能,能进行CAN总线正常状态电阻、电压、波形测试与CAN通信数据收发;能进行CAN总线网络的各种断路、短路电路物理层故障设置与排查实训;电控故障排查等
成都盘沣科技有限公司 2021-02-01
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学 2021-02-01
基于多重路径集的最优交通流预测方法与拥挤收费方法
基于多重路径集的最优交通流预测方法与拥挤收费方法,算法具体步骤如下:步骤0.组织交通调查,确定每个OD对之间不同类别出行者的需求量及其合理路径集合。步骤1.在零流网络上,进行流量加载,得到辅助路径流量令初始路径流量置k=0。步骤2.计算各路径的广义路径行驶时间向量步骤3.进行流量加载,得到辅助路径流量向量步骤4.如果满足收敛指标要求,则停止迭代,将当前迭代点fk作为系统最优路径流量;否则转步骤5。步骤5.沿方向利用某种线搜索方法,计算迭代步长λk。步骤6.更新路径流量,令k=k+1,转步骤2。本发明严格证明了该方法的有效性和实用性:即使对不同类型的出行者施加同样的收费,仍然能够达到系统最优状态。
东南大学 2021-04-11
一种基于对热点事件进行关联挖掘的电量预测方法
本技术成果提供了一种实用价值大、反映营销深层规律的、准确预测电量的基于对热点事件进行关联 挖掘的电量预测方法,包括以下步骤:1.分析数据,建立模型;2.挖掘热点事件;3.运用关联规则挖掘事 件之间的联系进行电量预测
中山大学 2021-04-10
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
成果介绍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。市场前景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 2021-04-11
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