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一種人行橫道線自動檢測分析方法及系統(tǒng)，包括輸入街景的影像，將影像分為訓練組和測試組，利 用訓練組訓練用于檢測人行橫道線的分類器；例如分類器對測試組影像進行人行橫道線的檢測識別，通 過后期處理排除錯誤檢測；利用分類器對訓練組影像進行人行橫道線的檢測識別，并通過后期處理排除 錯誤檢測；根據(jù)步驟 4 所得各測試組影像的識別結(jié)果和步驟 5 所得各訓練組影像的識別結(jié)果分別統(tǒng)計檢 測結(jié)果，包括對任一張測試組影像或訓練組影像，依照橫坐標值的不同，對每一個識別

本發(fā)明公開了一種光學元件支撐參數(shù)的確定方法，該方法具體為：確定保證面形精度的最少支撐點數(shù)為最優(yōu)支撐點數(shù)，并計算支撐點的理想支撐力；依據(jù)理想支撐力定義多個不同支撐力波動水平，計算不同支撐力水平下隨機支撐力引起的鏡片面形變化；統(tǒng)計并檢驗鏡片面形畸變的隨機分布規(guī)律，建立不同支撐力水平與光學元件成像質(zhì)量的映射關(guān)系；根據(jù)質(zhì)量控制標準，確定支撐力的波動范圍。本發(fā)明基于蒙特卡洛方法，解析不均勻支撐力作用下鏡片面形畸變的隨機分布規(guī)律，分析不同隨機支撐力水平對光學元件成像質(zhì)量的影響，從而確定合理的支撐力波動范圍，為光

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅(qū)動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設計與現(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 圍繞航空領域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構(gòu)具備MA與CNAS認證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術(shù)指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預測，切削過程關(guān)鍵物理量的預測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

本實用新型涉及一種可擴展到較高泥沙濃度測量與試驗分析的裝置，包括水槽試驗系統(tǒng)、B 超成像 測量分析系統(tǒng)、超聲反射衰減系統(tǒng)；所述水槽試驗系統(tǒng)包括沙粒、水流和水槽，所述沙粒和水流放置在 水槽內(nèi)；所述超成像測量分析系統(tǒng)包括 B 超探頭、信號線、B 超儀和計算機，B 超探頭通過信號線與 B 超儀相連接，B 超儀通過連接線與計算機連接；所述超聲反射衰減系統(tǒng)包括反射裝置和用于固定 B 超探 頭在反射裝置正上方的固定裝置，所述固定裝置設置在反射裝置上。本實用新型裝置具有較廣泛的適用 性，解決了水中泥沙濃度過高而導致含沙量無法通過 B 超成像測量問題。 

本發(fā)明提供了一種基于曲面擬合的電力系統(tǒng)節(jié)點動態(tài)頻率響應特性分析方法，本發(fā)明綜合考慮了電 力系統(tǒng)初始運行方式及故障形式、故障位置對觀測節(jié)點動態(tài)頻率特性的改變和影響，并將節(jié)點動態(tài)頻率 響應特性擬合為多變量的空間曲面形式，采用離線仿真方式提取有限的節(jié)點動態(tài)頻率響應特性仿真值擬 合狀態(tài)曲面；同時采用節(jié)點動態(tài)頻率響應特性仿真值對曲面進行校核和修正，使得節(jié)點動態(tài)頻率響應特 性在任意狀態(tài)下均為曲面上一個對應的矢量點。本發(fā)明的計算快速性、簡便性及準確性均有了本質(zhì)性提 高，適用于頻率響應快過程的電力系統(tǒng)節(jié)點動態(tài)頻率響應特性分析。 

1、雙光子超分辨熒光分析儀及試劑研發(fā)人才； 2、特定蛋白免疫分析儀及試劑研發(fā)人才； 3、化學發(fā)光分析儀及試劑研發(fā)人員。

本發(fā)明公開了一種面向“雙高”電力系統(tǒng)的最低慣量需求分析方法，由高比例可再生能源發(fā)電和高比例電力電子設備介入所導致的“雙高”特性降低了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的慣量水平以及調(diào)頻能力，為實現(xiàn)慣量需求分析與受端電網(wǎng)頻率穩(wěn)定指標要求精準匹配，本發(fā)明公開了一種計入系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分虛擬慣量控制和下垂控制的頻率響應模型，并設計了反向調(diào)節(jié)“雙高”電力系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分的虛擬慣量控制參數(shù)，提出了系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分未來建設規(guī)劃方法。本發(fā)明內(nèi)容能夠有效確定“雙高”電力系統(tǒng)在滿足慣量安全條件下的最低慣量需求，為調(diào)控受端電網(wǎng)的慣量水平提供決策支持，從而提高新型電力系統(tǒng)運行的安全性、可靠性。

本技術(shù)以巖體工程地質(zhì)力學和巖體水力學理論為指導，采用五圖—雙系數(shù)法對底板突水危險性進行綜合評價，通過理論分析、室內(nèi)試驗、現(xiàn)場測試和模擬計算，系統(tǒng)地開展注漿前后工作面底板水文地質(zhì)與工程地質(zhì)特征研究，揭示注漿前、后工作面底板采動變形破壞特征的差異性，為注漿改造底板突水預測和評價提供技術(shù)支撐，為承壓水體上煤炭資源安全高效開采提供地質(zhì)保障。 （1）采用五圖—雙系數(shù)法對井田 6 煤底板突水危險性進行了預評價，反映了深部水平煤層底板的水害威脅程度，為礦井防治水工程設計與實施提供了依據(jù)； （2）采用巖石物理力學實驗、巖石質(zhì)量指標統(tǒng)計、巖石試件波速測試和原位波速測試等多種方法，研究了注漿前后底板巖體結(jié)構(gòu)的差異性，給出了注漿前后底板巖體的強度值； （3）建立了注漿前原始底板、厚度增加底板、強度增加底板、強度厚度均增加底板、含套管底板等 5 種不同的底板模型，模擬注漿前后各種狀態(tài)的底板結(jié)構(gòu)類型的采動效應，獲得了各種模型的底板采動效應特征，揭示了工作面底板巖體結(jié)構(gòu)改造的效果以及采動效應的巖體結(jié)構(gòu)控制作用； （4）采用孔間電阻率 CT 法對注漿后底板采動效應進行了監(jiān)測，獲得了注漿后底板巖層的破壞特征，揭示了底板巖層破壞具有分帶性。

產(chǎn)品詳細介紹產(chǎn)品簡介：　　 MiniQMR清醒小動物體成分分析與成像系統(tǒng)適用于測量活體小鼠及其他小動物體內(nèi)全組分的臺式核磁共振成像分析儀，可快速、無損準確的測量動物脂肪、水分、瘦肉含量，并提供成像功能，進行脂肪分布研究?！　iniQMR清醒小動物體成分分析與成像系統(tǒng)（動物脂肪/代謝測量儀），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技術(shù)。不同組織中H質(zhì)子含量以及H質(zhì)子的弛豫時間均有一定的差異，可通過核磁共振信號強度與弛豫時間差異，用特定的信號處理與算法將脂肪、水分、瘦肉含量快速的區(qū)分開來。該方法可在小動物清醒狀態(tài)下完成測試，測試過程對動物沒有傷害，可對同一動物模型進行長期持續(xù)研究，排除個體差異影響。該儀器可用于從事糖尿病、肥胖癥、代謝研究和營養(yǎng)學的科研機構(gòu)、相應的大學和制藥公司。技術(shù)指標：1、磁體類型：永磁體；2、磁場強度：0.5±0.08T，儀器主頻率：21.3MHz；3、探頭線圈直徑：40mm；應用領域：1、肥胖研究2、糖尿病3、營養(yǎng)學研究4、藥理學5、骨質(zhì)疏松癥6、心臟病學等研究儀器優(yōu)勢與功能：1、脂肪含量測定2、瘦肉含量測定3、自由水含量測定4、脂肪分布成像5、幾分鐘內(nèi)檢測全身的肌肉、脂肪和水分含量6、適合不同體位的測試，放樣對測試無影響7、永磁體，無維護費用，使用成本低8、適用于裸鼠、小鼠和大鼠9、測試過程無損傷，對動物無風險10、動物可在清醒狀態(tài)下測試，無需麻醉，測試過程簡單應用案例一：快速測定老鼠脂肪，瘦肉含量應用案例二：脂肪分布-核磁共振成像測試應用軟件注：儀器外觀如有變動，以產(chǎn)品技術(shù)資料為準。

產(chǎn)品詳細介紹SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統(tǒng)（多功能種子分析儀）1、貨物名稱：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統(tǒng)2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識別原理來實現(xiàn)自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換?？捎糜诟黝愞r(nóng)作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數(shù)分析，以及出苗數(shù)、整齊度、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數(shù)或蟲卵計數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級的模塊。3、主要技術(shù)指標：★ 500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板，具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。拍照分析的種粒直徑1～20mm。稻種的實粒與秕谷需經(jīng)風選，再分別計數(shù)分析。能大批量自動分析成像后的種粒圖片?！?nbsp;全自動數(shù)粒速度：1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，極少監(jiān)視修正即達100%正確。全自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。適用于各類農(nóng)作物實粒種子的自動精確考種、各類糧庫的蟲口自動計數(shù)，以及出苗數(shù)、整齊度、均勻度分析，顯示和輸出計數(shù)結(jié)果。★ 具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現(xiàn)自動分類的特性，以及品種比對特性。能自動測出各類粘連種粒的每粒粒形參數(shù)（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），并排序輸出。分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結(jié)果即現(xiàn)。具有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動輸入接口。輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數(shù)，以確保100%正確目標區(qū)的個性化計數(shù)：對工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計數(shù)。分析數(shù)據(jù)導出：分析圖像結(jié)果可保存，自動形成總報表，統(tǒng)計分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。4 供貨基本配置：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動考種分析及千粒重軟件系統(tǒng)及電子版簡明手冊 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種分析及千粒重系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4工作臺板） 1個 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產(chǎn)廠家質(zhì)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1個 注：本技術(shù)標書中打★款項必須響應，否則為重大偏離5. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經(jīng)銷商在當?shù)卣夜蹋┢放埔惑w機電腦（酷睿雙核CPU / 4G內(nèi)存/1G顯存/ 500G硬盤 / 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，Windows 10完整專業(yè)版或完整旗艦版）