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基于多段復(fù)合導(dǎo)航的機(jī)器人自主無線充電系統(tǒng)
成果描述：本實用新型公開了一種基于多段復(fù)合導(dǎo)航的機(jī)器人自主無線充電系統(tǒng)。其包括機(jī)器人端導(dǎo)航子系統(tǒng)、機(jī)器人端充電子系統(tǒng)及無線充電樁端子系統(tǒng),所述機(jī)器人端導(dǎo)航子系統(tǒng)包括導(dǎo)航模塊及分別與所述導(dǎo)航模塊連接的攝像頭處理模塊、WIFI處理模塊,所述機(jī)器人端充電子系統(tǒng)包括無線充電接收端,所述無線充電樁端子系統(tǒng)包括微控制模塊及分別與所述微控制模塊連接的WIFI管理模塊、LED信標(biāo)燈控制模塊、無線充電管理模塊。本實用新型具有無需額外添加傳感器,安裝維護(hù)簡單的優(yōu)點,極大的提高了室內(nèi)機(jī)器人的充電環(huán)境適應(yīng)能力。市場前景分析：本實用新型具有無需額外添加傳感器,安裝維護(hù)簡單的優(yōu)點,極大的提高了室內(nèi)機(jī)器人的充電環(huán)境適應(yīng)能力。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領(lǐng)先
成都大學(xué)
2021-04-10
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一種高精度多通道溫度控制與記錄儀
本發(fā)明公開了一種高精度多通道溫度控制與記錄儀,屬于溫度控制技術(shù)領(lǐng)域,包括：溫度測量模塊、溫度采集模塊、控制單元、開關(guān)量輸入輸出模塊、顯示屏、電源供應(yīng)器、單相固態(tài)繼電器、接線柱及加熱帶；所述溫度測量模塊、溫度采集模塊等。
北京理工大學(xué)
2021-04-10
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一種多軸數(shù)控機(jī)床通用后置處理方法
本發(fā)明公開了一種多軸數(shù)控機(jī)床通用后置處理方法，包括如下步驟：(1)根據(jù)機(jī)床結(jié)構(gòu)建立機(jī)床運動變換鏈(2)根據(jù)步驟(1)中所建立的機(jī)床運動變換鏈，建立從刀具到工件的變換矩陣 QWT(3)輸入初始刀位點 CL1 的機(jī)床各平動軸運動坐標(biāo)Δ1(4)計算出所述初始刀位點 CL1 后續(xù)的任一刀位點 CLi+1 的平動軸運動坐標(biāo)Δi+1(5)判斷 i 的值是否小于n，如果小于 n 則返回步驟(4.1)，將 i 增加 1 后繼續(xù)計算，否則，計算結(jié)束，輸出各刀位點對應(yīng)的機(jī)床平動軸運動坐標(biāo)和旋轉(zhuǎn)軸運動坐標(biāo)。本發(fā)明克服了一般后置處理方法中機(jī)床各軸運動坐標(biāo)計算公式需要手工推導(dǎo)的缺點，可以滿足各類多軸數(shù)控機(jī)床的后置處理需求，具有求解速度快、求解精度高的優(yōu)點。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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基于多光譜圖像處理的水稻稻葉瘟病檢測分級方法
本發(fā)明公開了一種基于多光譜圖像處理的水稻稻葉瘟病檢測分級方法。利用可見/近紅外多光譜攝像機(jī)實時采集綠光波段,紅光波段,近紅外波段三個波段通道的單色灰度圖像,然后使用MATLAB軟件,通過圖象處理方法編寫應(yīng)用軟件,進(jìn)行圖像處理。包括背景及噪聲、干擾等的消除和作物病斑信息的識別分析,實現(xiàn)植物是否發(fā)病及病斑位置和分級的準(zhǔn)確快速處理。每張圖片的病害識別時間僅為數(shù)秒。本發(fā)明用于快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定、實時、非破壞性的水稻稻瘟病感染診斷并且準(zhǔn)確地指出病斑所在的位置以及感染程度分級,減少由于全面噴灑而造成的藥物用量,降低生產(chǎn)成本并減少污染,為變量噴藥提供數(shù)據(jù)支持,提高精確噴藥的決策水平,實現(xiàn)精細(xì)農(nóng)業(yè)起到積極的作用。
浙江大學(xué)
2021-04-11
多機(jī)器人三維幾何地圖的融合方法
本發(fā)明公開了一種多機(jī)器人三維幾何地圖的融合方法,包括:把待融合的三維幾何地圖投影成二維的柵格地圖;采用圖像配準(zhǔn)算法對柵格地圖進(jìn)行融合,得到柵格地圖之間的旋轉(zhuǎn)參數(shù);對三維地圖施行旋轉(zhuǎn)變換,采用三維點集配準(zhǔn)算法進(jìn)行三維幾何地圖的融合。本發(fā)明多機(jī)器人三維幾何地圖的融合方法,通過考慮三維地圖中的幾何特征信息,結(jié)合二維地圖融合和三維點集配準(zhǔn)算法,完成多機(jī)器人三維幾何地圖的融合,明顯了改進(jìn)三維幾何地圖融合的準(zhǔn)確性。本發(fā)明多機(jī)器人三維幾何地圖的融合方法主要用于在多機(jī)器人同時定位與地圖重建應(yīng)用中,對單個機(jī)器人所創(chuàng)建的局部地圖進(jìn)行融合以形成全局地圖。
浙江大學(xué)
2021-04-11
一種多增量虛擬機(jī)內(nèi)存管理系統(tǒng)和方法
本發(fā)明公開了一種多增量虛擬機(jī)管理系統(tǒng)，包括頁面讀監(jiān)控模 塊、頁面寫監(jiān)控模塊、共享管理模塊、頁面拷貝模塊、內(nèi)存分配回收 模塊以及類氣球驅(qū)動模塊，頁面讀監(jiān)控模塊用于監(jiān)控虛擬機(jī)對鏡像文 件的讀操作，并在虛擬機(jī)讀取過程中需要訪問基礎(chǔ)鏡像文件時通知共 享管理模塊，頁面寫監(jiān)控模塊用于監(jiān)控虛擬機(jī)對內(nèi)存頁面的寫操作， 并在寫操作作用在共享管理模塊管理的頁面上時通知共享管理模塊， 共享管理模塊用于管理來自基礎(chǔ)鏡像文件的頁面，并對該頁面做標(biāo)記 以方便頁面寫監(jiān)控模塊進(jìn)行寫監(jiān)控，記錄所管理的各個頁面被索引的 次數(shù)。本發(fā)明避免了基于同一基礎(chǔ)鏡像文件的多個增量虛擬機(jī)針對磁 盤上基礎(chǔ)鏡像文件中相同的數(shù)據(jù)內(nèi)容所進(jìn)行的重復(fù)的讀操作。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
一種基于李群論的多模態(tài)情感識別方法
本發(fā)明公開了一種基于李群論的多模態(tài)情感識別方法，包括以 下步驟：獲取視頻，并提取視頻幀中圖像區(qū)域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子對視頻中的圖像區(qū)域進(jìn)行跟蹤，根據(jù)視頻子序 列構(gòu)建 ARMA 模型獲取 ARMA 模型間的距離，根據(jù) ARMA 模型之間 的距離構(gòu)建核函數(shù)，并進(jìn)行情感表達(dá)分類，根據(jù)人體、臉部和手部的 情感類別概率對人進(jìn)行情感識別。本發(fā)明根據(jù)視頻中所包含的人體姿 態(tài)運動信息、手勢和臉部表情信息來判斷人的情感狀態(tài)，是一個將視 頻數(shù)據(jù)映射到人體運動特征、手勢特征和臉部表情特征，再從人體運 動特征空間和臉部表情特征映射到狀態(tài)空間的過程，并提出利用李群 論進(jìn)行多模態(tài)情感識別，提高模型進(jìn)行情感識別的精確性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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基于多源異構(gòu)的新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)分析技術(shù)
南京工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院史本云教授團(tuán)隊聯(lián)合香港浸會大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系與中國疾病預(yù)防控制中心寄生蟲病預(yù)防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實驗室，及時搜集疫情相關(guān)信息，追蹤相關(guān)數(shù)據(jù)，運用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病學(xué)模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發(fā)源地）、北京、天津（京津冀地區(qū)）、深圳（粵港澳大灣區(qū)）、杭州和蘇州（長三角經(jīng)濟(jì)區(qū)）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預(yù)判，精準(zhǔn)評估了不同復(fù)工場景下的疫情風(fēng)險和經(jīng)濟(jì)損失。該研究針對新冠肺炎疫情發(fā)展期、控制期和恢復(fù)期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內(nèi)不同年齡段的人口分布和不同人群（如學(xué)生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設(shè)計了居家場所、學(xué)校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結(jié)合城市間的人口流動數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病動力學(xué)模型，對不同城市不同干預(yù)手段下的疫情走勢進(jìn)行了評估。在此基礎(chǔ)上，研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長預(yù)期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，基于對未來數(shù)日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復(fù)正常生產(chǎn)提出了若干建議并進(jìn)行了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)損失評估。據(jù)悉，該研究成果和建議已經(jīng)通過國務(wù)院參事提交國家相關(guān)部門。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-04-10
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基于多信息融合的軌跡數(shù)據(jù)路網(wǎng)精確匹配方法
高?？萍汲晒M在科轉(zhuǎn)云
電子科技大學(xué)
2021-04-10
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一種自分類調(diào)控超分子多色熒光水凝膠
利用超分子凝膠網(wǎng)絡(luò)溶脹吸收多種熒光小分子而不互相干擾，成功實現(xiàn)了凝膠材料熒光的多色調(diào)制，為構(gòu)筑熒光可調(diào)制軟材料提供了一種新的方法。他們首先設(shè)計合成了如下圖所示具有良好溶脹性能的水凝膠，這種水凝膠含有兩種互不干擾的鍵合位點（金剛烷基團(tuán)和磺化杯[4]芳香烴基團(tuán)，圖2），其中磺化杯[4]芳香烴對水凝膠的高度溶脹起到關(guān)鍵性的作用，并且這種高度溶脹性能提升了熒光分子進(jìn)入水凝膠的擴(kuò)散速率。這兩個鍵合位點可以分別鍵合染料分子四苯乙烯修飾的β環(huán)糊精（TPECD，藍(lán)色熒光）和4-[4-（二甲基氨基）苯乙烯基]-1-甲基吡啶鎓碘化物（DASPI，橙色熒光）而不互相干擾，并且鍵合作用可以大幅度增強染料的熒光發(fā)射強度。他們還通過調(diào)節(jié)凝膠溶脹過程中外液TPECD和DASPI的濃度比例，成功構(gòu)筑了可以發(fā)出藍(lán)色、黃色，特別是白色熒光的超分子水凝膠。與已知的用于構(gòu)筑發(fā)光凝膠的方法相比，先構(gòu)筑凝膠、后引入熒光基團(tuán)制備可調(diào)節(jié)熒光水凝膠的方法非常簡便，為水凝膠在可調(diào)控有機(jī)發(fā)光顯示器或光學(xué)器件中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
南開大學(xué)
2021-04-10