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現(xiàn)有智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)主要的業(yè)務(wù)是信息服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)管理、品種培育等信息獲取及管理方面，而很少見(jiàn)到對(duì)生產(chǎn)流程中的硬件設(shè)施進(jìn)行優(yōu)化的企業(yè)，ISET將以此為切入點(diǎn)，完善智慧農(nóng)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。ISET以智慧農(nóng)業(yè)為主線，打造以智慧導(dǎo)航轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人、智慧噴灌轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人、智能農(nóng)作物識(shí)別采摘機(jī)器人，以及定制機(jī)器人輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品服務(wù)等為分支的產(chǎn)業(yè)鏈。

無(wú)線通信技術(shù)VHF/UHF頻段基于OFDM技術(shù)的高速數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)   無(wú)線通信的突出問(wèn)題：頻率資源嚴(yán)重不足 。   我國(guó)無(wú)管會(huì)允許在這一頻段進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，如地質(zhì)礦產(chǎn)、水利、能源、國(guó)家地震局、建設(shè)部、氣象局、軍隊(duì)等部門(mén)的專(zhuān)用無(wú)線通信系統(tǒng)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機(jī) 終端和智能柜體終端，上位機(jī)終端中安裝有實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機(jī)終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機(jī)相連并進(jìn)行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個(gè)小柜體并成陣列式分布；所述上位機(jī)終端與智 能控制終端通過(guò) TCP/IP 協(xié)議相連，相互認(rèn)證

一、項(xiàng)目分類(lèi) 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽(yáng)天頂角、高度角以及太陽(yáng)光譜中夫瑯和費(fèi)線對(duì)于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹(shù)生理信息定量檢測(cè)方法。其中，茶樹(shù)氮肥吸收利用檢測(cè)方法處于國(guó)際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測(cè)量系統(tǒng)及裝備，開(kāi)發(fā)了茶園實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對(duì)于光譜測(cè)量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測(cè)新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無(wú)損快速檢測(cè)裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時(shí)品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過(guò)程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運(yùn)用 5S 技術(shù)和數(shù)學(xué)建模技術(shù)，構(gòu)建作物產(chǎn)量及長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)模型，同時(shí)構(gòu)建了土壤有機(jī)質(zhì)及冠層主要營(yíng)養(yǎng)元素的監(jiān)測(cè)模型。并基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開(kāi)發(fā)了新農(nóng)村信息化平臺(tái)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種具有抗誤碼機(jī)制的幀間無(wú)損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進(jìn)行幀間無(wú)損編碼；每 K 個(gè)子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯(cuò)碼流；進(jìn)行RS(m,n)糾錯(cuò)編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實(shí)現(xiàn)呼吸活動(dòng)的柔性無(wú)感持續(xù)智能監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)和適應(yīng)多場(chǎng)景下交互設(shè)計(jì)需求，提高醫(yī)療救護(hù)能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測(cè)的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長(zhǎng)期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動(dòng)壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測(cè)的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體呼吸音與心音地長(zhǎng)期、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測(cè)分析預(yù)警平臺(tái) 通過(guò)深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對(duì)病理性樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對(duì)信號(hào)的模式識(shí)別進(jìn)行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)兩種識(shí)別模式，對(duì)病理性聲音特征進(jìn)行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號(hào)的復(fù)雜性，同一種類(lèi)型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時(shí)間發(fā)出時(shí)，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯(cuò)率與識(shí)別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別和特征標(biāo)定，采用人工智能算法進(jìn)行測(cè)試和集訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的人機(jī)交互設(shè)計(jì) 通過(guò)分析多個(gè)智能呼吸音監(jiān)測(cè)預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場(chǎng)景、認(rèn)知特點(diǎn)、輸入和輸出方式，歸納出它們?cè)诮换ピO(shè)計(jì)上的一般性的設(shè)計(jì)原則和設(shè)計(jì)缺陷。通過(guò)多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計(jì)語(yǔ)義學(xué)、設(shè)計(jì)美學(xué)、設(shè)計(jì)心理學(xué)等學(xué)科，進(jìn)行了全面整體的交互設(shè)計(jì)研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標(biāo)】

本發(fā)明提供一種HVDC系統(tǒng)換流母線外部故障的人工智能識(shí)別方法。其特點(diǎn)是該方法利用小波變換多尺度分解算法，把系統(tǒng)故障信號(hào)分解到不同頻段，以不同頻段信號(hào)小波能量偏度作為故障診斷特征向量，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)交流系統(tǒng)故障類(lèi)型的準(zhǔn)確識(shí)別。該方法與以往交流系統(tǒng)故障類(lèi)型識(shí)別方法相比較，從能量分布的角度，只需對(duì)一個(gè)故障信號(hào)進(jìn)行特征提取，不受系統(tǒng)運(yùn)行方式的影響，操作簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確性好，可性度高。

本發(fā)明提出一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的運(yùn)輸車(chē)路徑優(yōu)化方法，該方法涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，  我國(guó)AGV每年新增裝機(jī)量自2010年起迅速增長(zhǎng)，自2013年起年同比增速維持在50%以上。目前AGV產(chǎn)品主要集中于中低端市場(chǎng)，產(chǎn)品功能比較單一。而一些大型汽車(chē)、家電企業(yè)希望通過(guò)獲得AGV系統(tǒng)和整機(jī)產(chǎn)品的相關(guān)技術(shù)，自己實(shí)現(xiàn)AGV產(chǎn)品的定制化生產(chǎn)。在此背景下，從AGV制造商的角度來(lái)說(shuō)，要從國(guó)內(nèi)嚴(yán)重同質(zhì)化的中低端AGV產(chǎn)品中脫穎而出，從軟件系統(tǒng)上提供先進(jìn)的路徑規(guī)劃方法，并且在未來(lái)不斷升級(jí)，未嘗不是一種提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、贏得客戶(hù)青睞的做法。隨著硬件性能的提高和計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)仿真得以在越來(lái)越短的時(shí)間之內(nèi)完成，以每輛AGV為單位進(jìn)行微觀系統(tǒng)仿真可以更好地反映AGV之間的相互影響。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法作為一種利用交互和反饋進(jìn)行策略?xún)?yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，正好可以利用AGV交互的數(shù)據(jù)為每輛AGV規(guī)劃路徑，使總的生產(chǎn)效率或搬運(yùn)效率最高,從而降低物料搬運(yùn)的成本。

項(xiàng)目背景：1.傳統(tǒng)污水廠占地指標(biāo)較高，對(duì)于土地資源浪費(fèi) 嚴(yán)重，建立基于高排放標(biāo)準(zhǔn)的集約型污水處理廠刻不容緩；解決 傳統(tǒng)水廠工藝流程長(zhǎng)、占地大、工藝段復(fù)雜、運(yùn)行管理難題。2. 通過(guò)開(kāi)發(fā)基于移動(dòng)床生物膜純膜生化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)集成和智能 化集成，形成短流程、少占地、高效率為目標(biāo)的污水處理全套工 藝。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：建立基于 MBBR 的純膜 MBBR 中試， 驗(yàn)證純膜工藝處理污染物的可行性，給定基于不同出水標(biāo)準(zhǔn)要求 的純膜 MBBR 工藝的有機(jī)物、硝化、反硝化負(fù)荷；針對(duì)脫落生物 膜的膜水分離問(wèn)題，優(yōu)化磁加載沉淀技術(shù)，要求耐受沖擊、分離 脫落生物膜效果好、運(yùn)行穩(wěn)定，給定基于脫落生物膜磁混凝的水 力負(fù)荷，優(yōu)化磁加載沉淀設(shè)備滿(mǎn)足脫落生物膜粘度高特性；研發(fā) 針對(duì)全系統(tǒng)的自動(dòng)化控制系統(tǒng)，并加載人工智能領(lǐng)域算法，實(shí)現(xiàn) 水處理全過(guò)程自動(dòng)化控制及智慧化控制。主要技術(shù)指標(biāo)：1）常 規(guī)污水水質(zhì)，達(dá)到準(zhǔn) IV 類(lèi)出水水質(zhì)時(shí)，噸水占地<0.3m2/(m3·d) 或噸水占地為常規(guī)工藝的 40%以下；2）常規(guī)污水水質(zhì)，噸水電 耗、藥耗、產(chǎn)泥量分別小于 0.6kwh/t、0.2 元/t、0.25kg/t，或 低于同類(lèi)水質(zhì)替代工藝消耗的 80%；3）實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)化、智能化控制，系統(tǒng)全過(guò)程實(shí)現(xiàn)云端控制，實(shí)現(xiàn)設(shè)備控制智能化連鎖調(diào) 整，運(yùn)行人工降低 50%；4）建立示范工程，規(guī)模不小于 20000 噸/天，出水達(dá)到準(zhǔn) V 或更高排放標(biāo)準(zhǔn)，穩(wěn)定運(yùn)行不少于 180 天。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:從事 MBBR 相關(guān)研究，且研究成果處于 國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。