简述：地铁牵引变流器基于国家“十一五”最新科技成果（项目：“城市轨道交通能馈式牵引供电系统及牵引传动系统研制”，编号： 2007BAA12B07 ），具有完全自主知识产权，应用于地铁牵引传动系统，实现牵引电机驱动及控制，具有模块化、轻量化、低噪声等特点，可完全替代国外进口系统。该设备已通过铁道部产品质量监督检验中心机车车辆检验站型式试验，在广州地铁 1 号线完成装车试验，即将装一列车。

按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。 同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。  同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。  图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。  通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。

本实用新型公开了一种用于冰箱的智能辅助系统，包括压力传感器、MCU、温度传感器、加速度传 感器和网络通信模块;压力传感器、MCU、温度传感器、加速度传感器均设置在冰箱内，MCU 分别与 压力传感器、温度传感器、加速度传感器和网络通信模块连接;MCU 采集压力传感器、温度传感器、 加速度传感器的数据，并通过网络通信模块将数据上传到后台服务器，实现数据传输。用户可以通过手 机 APP 查看冰箱的状态。本实用新型装置适用于家庭厨房，帮助广大人们便捷管理冰箱的食材，给出 更健康的食材搭配，结构简单，成本较低。

研究乘用车的辅助泊车控制系统的技术方案，在指定的车型上安装以验证其研究技术方案的有效性，为进行辅助泊车控制系统批量生产提供技术指导。主要技术服务内容为：（ 1） 辅助泊车控制系统硬件设计需求分析及设计说明书；（ 2） 辅助泊车控制系统软件设计需求分析及设计说明书；（ 3） 辅助泊车控制系统性能样机功能试验报告；（ 4） 辅助泊车控制器硬件 BOM 表和量产方案说明书；（ 5） 辅助泊车控制系统产品功能说明书和车辆改装

成果简介： 本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 RAM需要大于512M，稳定5V电源 HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 摄像头采用的720p的高清USB摄像头 软件指标只要包括： 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。

本发明公开了一种超声波辅助干燥系统，包括超声波发生器，超声波发生器通过超声波换能器与金属托盘固定连接，超声波换能器置于风冷或水冷的冷却装置中；金属托盘上方正对干燥腔体的出风口，干燥腔体内设有风速仪和温度湿度控制器，风速仪和温度湿度控制器将出风口空气的速度、温度和相对湿度采集反馈给控制器，控制器通过空气处理装置调节出风口空气的速度、温度和相对湿度；其中

本成果提出了一种基于工作流的结构化装配工艺设计和装配过程管控技术方案，以及基于数字孪生的复杂产品装配过程同步建模与仿真技术方案，可用于航天、航空、船舶、兵器等复杂产品装配车间的电子化数据采集与管理、运行状态的同步建模和实时监控、现场需求的快速响应与处理、完整准确的产品质量数据包输出以及物料的动态跟踪管理。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 本成果针对复杂产品装配车间存在的数据全面实时采集和管理困难、生产调度困难、装配现场需求响应不及时、完整准确的产品装配数据包的输出难以实现等问题，提出了一种基于工作流的结构化装配工艺设计和装配过程管控技术方案，以及基于数字孪生的复杂产品装配过程同步建模与仿真技术方案，可用于航天、航空、船舶、兵器等复杂产品装配车间的电子化数据采集与管理、运行状态的同步建模和实时监控、现场需求的快速响应与处理、完整准确的产品质量数据包输出以及物料的动态跟踪管理。 一、主要技术优势     有效利用工作流和数字孪生技术，为复杂产品装配车间数字化和智能化管控提供新的方法，并取得良好的应用效果。 二、主要性能指标    （一）支持多种装配数据的电子化采集、管理与质量数据包生成，包括完工数据、工时数据、质量数据、物料数据、多媒体数据、实测表格数据、工艺数据等，电子化的数据采集覆盖率可达90%以上；    （二）支持装配车间运行状态多层次多维度的同步映射，包括车间布局、人员状态、环境状态、物料状态、产品工艺状态、设备状态等。根据实际应用场景，数字孪生模型覆盖率可达95%以上，虚实状态映射一致率达100%，时间延迟在3s以内。

PandaBI 是德拓自主研发的一站式数据分析与决策系统。 帮助客户快速搭建自己的大数据可视化分析平台，完成多数 据整合，建立统一数据口径，并提供灵活、易用、高效可视 化探索式分析能力，提升客户数据洞察能力，并将数据决策 快速覆盖各种应用场景，使客户成功转型为“数据驱动”的 智慧型应用。 PandaBI 为客户提供的核心价值在于用直观、多维、实时 的方式展示和分析数据，力足于提供简洁、实用操作体验， 全面激活内部数据。

该系统结合国情，综合应用计算机技术和经济分析理论与方法，实现综合信息管理、智能化文本查询、经济运行监测、评价与比较分析、投入产出分析及辅助政策性文件等决策支持功能。采用集成化技术实现数据信息的综合管理与应用，提出和完善优化、仿真、预测、政策文件一致性判断等方法和模型技术，并应用于实际系统中。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。