本成果来自有重大应用前景的横向项目，获得发明专利授权（ZL201110316189.1、ZL201016542354.7）。研发团队针对轨道交通领域，研究了列车车载WIFI系统的完整解决方案。致力于在列车车厢内搭建覆盖整列列车的无线网络环境，构建车载移动信息服务平台，为乘客提供宽带互联网络接入能力。采用高效的异构无线网络汇聚与融合技术，网络负载均衡技术和车站WIFI机会接入机制，可明显提升车地无线通信子系统带宽和鲁棒性，支持单车厢大于200人的并发在线用户和大于100人的并发视频用户。本成果于2014年参与了铁总组织的全国13家同类产品静态和动态性能综合测试，其性能指标综合排名第一；于2014年参与开通了广九铁路（广州-香港九龙）的首条WiFi信号覆盖的线路，中央电视台新闻频道对此进行了专题报道；2015年在CRH1A、CRH2C、CRH380A、CRH380B等动车组车型上进行了测试，性能指标名列前茅；从2016年5月，本成果将陆续应用于南昌铁路局普速列车。本成果拥有9项相关专利技术的知识产权，并参与了《轨道交通车载无线局域网设备的接入要求和测试方法》和《旅客列车WLAN系统技术要求》等车载WiFi相关标准的制定。

本发明公开了一种工件定位方法及定位系统，该定位方法包括 以下步骤：1)定位模型构建，通过 RSSI 值采样及人工神经网络训练获 得定位模型；2)待定位超高频 RFID 标签定位：2.1)工件进入监测区域 的网格中，根据超高频 RFID 读写器数量及位置分布，确定待定位超 高频 RFID 标签所在的监测区域；2.3)获得 RSSI 值，输入到定位模型 中，输出待定位超高频 RFID 标签所对应的网格位置坐标；2.4)检查待

产品详细介绍 图像定位系统  系统概述 电教摄影师都有这样一个体会：工作很辛苦！尤其是在多机位拍摄时，更加辛苦。当富有激情的老师授课时，在讲台上来回走动，不断展示新的PPT幻灯片，经常与学生交流，为了拍摄好这样的授课情景，摄影师十分忙碌：需要不断推拉摄像机跟踪拍摄老师图像，需要通过切换台不断在VGA与摄像机之间进行切换，还需要调整摄像机对准回答问题的学生，并进行镜头切换。有了PowerCreator Graphic Position System 图像定位系统后，这些工作都可以自动完成（还需要PowerCreator Media Cast配合使用，后面有详细介绍），无需人工参与。 　　　　　　　　　　　 图像定位系统结构图如下所示：    功能特点 系统组成 PowerCreator Graphic Position System 由两个子系统组成：教师跟踪系统与学生定位系统。教师跟踪系统自动计算教师在讲台上的位置，通知教师摄像机进行转动；学生定位系统自动识别站立学生所处的位置，通知学生摄像机进行定位，以特写的方式进行拍摄。 跟踪目标不会丢失 与市场上同类产品相比，PowerCreator Graphic Position System 的一个最大特点就是：跟踪目标不会丢失，即使在讲台上以最快的速度跑动。    真正满足常态化教学要求 录播系统解决方案中，对于如何拍摄学生画面一直是一个难题，一般解决方案都需要学生按一个触发器（可能是按键、 手持麦克、压力感应器等），这些技术不具备实用价值，违反了常态化教学要求。PowerCreator Graphic Position System很好的解决了这个问题，学生和老师无需做任何操作，只需要回答问题时，站立起来就可以了。 抗干扰性强 基于红外技术的产品，容易受太阳光、热光源等因素干扰；基于超声波技术的产品，长时间使用，对人身体健康有害。相比前两种技术，PowerCreator Graphic Position System 基于图像识别技术，很好的解决了以上问题。 部署简单 安装部署PowerCreator Graphic Position System，只需要在教室的几个不同位置安装摄像机就可以了，十分方便。

型号/规格： A、B 产品描述： 由高分子材料制造，与麻醉针和麻醉导管配套使用。 适用范围： 用于辅助麻醉导管穿入麻醉针，以起到定位作用。

CAN FD总线技术是在传统CAN的基础上，对CAN协议的相关内容做了一些调整，在一定程度上既保留了传统CAN的优势，又增加了新的功能：扩大了单帧的最大传输数据量、提高了数据场的传输速度和修正了CRC校验方式。因此CANFD可以继续沿用CAN的生态链，同时解决了CAN总线在使用的瓶颈问题。 本项目从2016年开始得到了上海汽车基金会资助，针对上汽大众汽车网络技术问题进行了开展研究，对CANFD应用方面的基础关键问题开展了研究，形成了两项专利技术成果和一项软件著作权，以新能源电动汽车电池管理系统为应用平台形成了具体实物控制器，经过了多轮实际测试。

本发明公开了一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：1) 在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头；2)将 各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别； 3)根据各超高频 RFID 读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定 一个与超高频 RFID 读写器的读写距离相应的扫描区域；4)确定工件的 位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至 MES 生产 管理系统。本发明能够提

DWELT系统（动态加权进化的路径追踪技术）首先基于环境的地磁信号、无线信号、视觉信号等，应用机器学习算法进行特征学习与分类，从而实现对于位置、行为、网络、环境的认知；系统基于手机所收集的地磁信号、无线信号、传感器信号、用户状态信息等，结合机器学习算法与认知模型进行多维融合，进而获得用户的准确位置。 系统对硬件依赖性极低，不需部署额外设备，可直接利用场景内的固有信息进行定位。 根据微软室内定位技术大赛和 EvAAL 定位大赛两大权威大赛2011-2018年公开评测数据，DWELT技术全球领先。

高校科技成果尽在科转云

成果与项目的背景及主要用途： 基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时 照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介： 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示： (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 （注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果） 算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！ 

在工厂中工作台最常用的分度角度为180°和90°，用以保证零件孔加工的同轴度（如掉头镗孔）垂直度，平面间的平行度，垂直度以及键槽加工的对称度等，具有高定位精度的机床如坐标镗床，加工中心等的分度工作台在2×180°，4×90°位置的定位精度一般都比其他位置的定位精度要高，且直径稍大（如1m）并在2×180°，4×90°位置达到秒级（5″左右）的工作转台价格十分昂贵。 本系列技术从原理上区别于传统的分度方法，它是利用多个小范围高精度传感器进行分度定位，其定位精度仅取决于小范围高精度传感器的精度，即本技术是将小范围测量的高精度沿展至整个大范围测量，从而使分度系统的绝对测量精度得以极大地提高。 本系列技术在理论研究阶段得到了包括国家自然科学基金、北京市自然科学基金在内的多项基金资助，研发推广过程中，获得了多项国家发明专利。