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。

本申请涉及机械工程技术领域，特别涉及一种部分可观测信息下多状态复杂系统维修决策方法，其中，方法包括：基于状态观测数据构建多状态退化过程的连续时间齐次马尔科夫链模型；利用期望最大化算法联合估计待估的状态转移参数和观测参数，结合贝叶斯定理实时更新系统处于各个采样时刻的后验概率，以计算系统的条件可靠度，以长程期望平均费用最小化为目标，寻求最优条件可靠度控制限；推导计算半马尔科夫决策过程中转移概率、期望驻留时间和期望维修费用，以确定多状态复杂系统维修决策。由此，解决了相关技术中，未考虑到在系统各状态失效率的区别且最优停机阈值为虚拟的复合指标，导致维修决策缺乏准确性和针对性，影响系统的可靠性等问题。

本项目突破了机理模型与工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁曲面零件全流程加工精度/效率/能耗预测技术，提出了零件全流程加工智能工艺优化决策方法，开发了具有完全自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 本项目突破了机理模型与工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁曲面零件全流程加工精度/效率/能耗预测技术，提出了零件全流程加工智能工艺优化决策方法，开发了具有完全自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统。 1、提出机理模型和工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁零件全流程加工精度/效率/能耗高效高精预测算法，突破全流程加工工艺智能优化与决策技术。 2、开发具有自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统，实现能耗监测/DFM/CAM/CAPP等工艺设计软件核心算法完全自主可控。

开放环境下的网络化复杂系统具有规模大、不确定性高、状态空间不规则的特点。针对此类广泛存在的复杂系统的决策问题，传统方法难以进行统一建模实现智能推理和决策。本项目研究基于开放域知识图谱的类脑决策方法，并推进其在实际场景中的应用。

一、 项目简介笔迹鉴别是根据手写笔迹来判断书写人身份的一门科学和技术，利用计算机辅助笔迹鉴别，不仅可以提高鉴定速度与准确性，而且为更为客观的人工鉴定提供了有利的帮助。本系统设计了一套计算机笔迹鉴别系统，能够将大部分非作弊的考生排除，只留下少部分有可能作弊的考生，然后再由专家评审，从而能够减轻专家的工作压力，同时能够提高工作的效率。二、 项目技术成熟程度该项目和天津教育招生考试院联合开发，历经5年，笔迹鉴别算法不断成熟。课题研究应用现有的笔迹鉴别算法，经过试验能够有效的进行笔迹鉴别，并有较高的准确率。在此基础上，实现了一个集成考生管理，课程管理，笔迹鉴别，报表打印等多项功能的自学考试毕业审核系统。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）该项目列入全国教育考试考试“十一五”科研规划重点课题“基于计算机笔迹辅助鉴别的高自考防作弊研究”，并于2012年鉴定通过。申请一项软件著作权“基于模式识别技术的高等教育自学考试毕业审核系统V1.0”。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）该系统适用于高自考的毕业审核，可以大大减轻工作人员强度，提高工作效率，维护高自考的严肃性。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）本系统售价5万（包括培训），加上服务器及数据库系统软件，总投资预计10万元。六、 效益分析使用该系统可以降低高自考毕业审核工作人员的劳动强度，提高毕业审核的工作效率和准确性，可以有效的维护高自考的严肃性和权威性，防止考试作弊，具有良好的经济效益和社会效益。七、 合作方式软件使用权转让，包括软件的安装和培训。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）于明 yuming@hebut.edu.cn九、 高清成果图片

技术特点：采用通用微机为控制核心，采用应变式测力原理对液压油压力和手力扭矩进行监测，实现转向器手力特性的自动测量、状态和图形的动态显示，指示调整余量及调整方向，数据及特性曲线的自动记录输出，有储存和再处理功能，并可对多台CAT系统实现网络化集中管理。 主要指标：为消除环境温度及油温对测量结果的影响，系统具有温度自动检测及补偿修正功能，提高了测量精度。针对工厂现场干扰源多、环境条件十分恶劣的现状，研究出了专用的高抗干扰专用接口和电源供电系统。整个系统采用汉字菜单，中文人机对话，调整指示显示。采用数字滤波和样条曲线拟合的方法，编制了数据处理软件。

  本发明提供一种数字轨道地图辅助GPS实现精确列车定位方法及系统。该列车定位方法主要包括GPS完好性监测算法和列车定位解算算法两个子算法。GPS完好性监测算法通过建立一种基于轨道的本地坐标系，并把WGS-84坐标转换为基于轨道的本地新坐标系，用数字轨道地图提供的地理信息来构建余度方程和约束条件，从而监测GPS伪距观测量；列车定位解算算法负责建立列车位置解算模型和速度解算模型，并综合这两种模型实现列车定位解算功能。本发明所提出的列车定位方法不仅能在GPS完备条件下有效地提高列车定位的精度和稳定性，而且还能在GPS不完备条件下提供较高精度的列车定位结果。

本发明公开了一种高频超视距雷达选站辅助系统与方法，辅助系统包括天线、收发开关、发射模块、 接收模块、信号处理及传输模块、显控模块，本方法利用所述的高频超视距雷达选站辅助系统模拟雷达 的工作方式，来全面的测试雷达站选址的环境状况，通过检测回波来分析环境因素对雷达工作的影响， 最终根据该测量结果选择合适的站址位置;本发明提供了一种轻巧、便携、低功耗的高频雷达选站辅助 系统，通过模拟实际的雷达工作方式并结合现场电磁环境来进行评估，使选站选址更加科学有效，提高 选站的成功率。

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。

本实用新型公开了一种用于荧光检测器的成像辅助调节焦距和位置系统，包括校准平台、聚焦于荧光收集物镜、激发光源、透镜、二向色镜、长通滤光片、光电检测器、摄像装置和电脑，摄像装置通过铁架和光电检测器固装在一起，使该摄像装置成像的中心位置和光电检测器前方的小孔重合，所述长通滤光片位于光电检测器上方，在长通滤光片上方设置二向色镜，其上方设置聚焦与荧光收集物镜，在聚焦与荧光收集物上方设置校准平台，校准平台上设置辅助光源，所述辅助光源的光线通过聚焦与荧光收集物镜、二向色镜、长通滤光片，将微通道的像投射在光电检测器前的小孔所处的平面上。 成果亮点 技术特点：操作简单，不受所用微流控芯片形状的限制。