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本項(xiàng)目搭建一套基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的列車軌道安全自主感知系統(tǒng)，利用攝像頭，激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測(cè)技術(shù)，對(duì)軌道安全進(jìn)行監(jiān)測(cè)感知。通過視覺目標(biāo)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和多傳感器數(shù)據(jù)整合。

本發(fā)明通過對(duì)非參量CUSUM檢測(cè)算法進(jìn)一步改進(jìn)并應(yīng)用到頻譜檢測(cè)中，能夠在沒有信號(hào)先驗(yàn)知識(shí)與信號(hào)出現(xiàn)時(shí)刻隨機(jī)的條件下，克服現(xiàn)有快速檢測(cè)方法的不足，更加快速低地檢測(cè)到信號(hào)。并能夠根據(jù)檢測(cè)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整偏移量，使得檢測(cè)延時(shí)進(jìn)一步縮減。

本系統(tǒng)使用時(shí)序區(qū)域定位技術(shù)提供實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)報(bào)警服務(wù)，應(yīng)對(duì)獨(dú)居 老年人發(fā)生意外狀況時(shí),得不到及時(shí)救助而威脅生命安全的情況。系統(tǒng)一 方面通過紅外傳感器釆集老年人在室內(nèi)的活動(dòng)狀況，另一方面通過分析 長期積累的日常活動(dòng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)老年人一些規(guī)律性較強(qiáng)的生活習(xí)慣。以 實(shí)時(shí)活動(dòng)狀況和規(guī)律性生活習(xí)慣為基礎(chǔ)，對(duì)老年人在室內(nèi)的潛在不安全 狀況做出準(zhǔn)確判斷并報(bào)警。 性能指標(biāo)：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車工業(yè)革新的一次重要機(jī)遇，也是當(dāng)前先進(jìn)技術(shù)和 生產(chǎn)力融合的產(chǎn)物。美國汽車工程師學(xué)會(huì)（SAE）則將智能汽車分為Level 0 - Level 5共6個(gè)等級(jí)，級(jí)別越高代表車輛的自動(dòng)駕駛程度越高。當(dāng)前L2級(jí)自動(dòng)駕駛功能已經(jīng)普遍配備在市場(chǎng)車型中。L3級(jí)自動(dòng)駕駛在我國部分城市 開啟試運(yùn)營。L4級(jí)智能駕駛需要在感知層，決策層和控制層實(shí)現(xiàn)技術(shù)再升級(jí)。主要研究內(nèi)容有輕量化車道檢測(cè)模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相機(jī)的逆透視技術(shù)、雷達(dá)算法面向自動(dòng)駕駛的多模態(tài)融合認(rèn)知框架

成果簡(jiǎn)介在本項(xiàng)目中運(yùn)用流體力學(xué)理論和動(dòng)力學(xué)方程提出了一種單流體多組元模型，它包含了一個(gè)可以適用于多組元的模型框架， 可以處理不同生物膜菌種相互之間的動(dòng)力學(xué)作用、 內(nèi)部的相互轉(zhuǎn)化、 群體的消散和混合， 整個(gè)材料系統(tǒng)近似為不可壓縮， 因此當(dāng)一個(gè)種群的體積分?jǐn)?shù)增長時(shí)， 一個(gè)或多個(gè)其他的種群必須相應(yīng)的以體積分?jǐn)?shù)的形式轉(zhuǎn)化為增長的種群。 我們還把這個(gè)二元模型變?yōu)楦?xì)致的三元模型， 除包含等效溶劑， 還將包含 EPS 和細(xì)菌兩種組分， 抗菌劑濃度和營養(yǎng)素也被更細(xì)致地建模。 并且使用二元和三元模型研

瑞瀛物聯(lián)2011年成立于杭州，是一家致力于研究并提供IoT Mesh系統(tǒng)解決方案的創(chuàng)新科技公司，專注智慧人居、智慧酒店、智慧能源領(lǐng)域，公司擁有超過10年對(duì)Zigbee、藍(lán)牙Mesh等無線通信技術(shù)的鉆研及行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，是國內(nèi)最早提供物聯(lián)網(wǎng)無線通信解決方案的高科技企業(yè)之一。瑞瀛物聯(lián)提供優(yōu)質(zhì)的IoT Mesh無線通信模組、智能網(wǎng)關(guān)等產(chǎn)品及場(chǎng)景化解決方案，助力客戶快速實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備IoT Mesh組網(wǎng)、場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)、云服務(wù)接入等功能，擁抱萬物互聯(lián)的智能時(shí)代。公司擁有大量完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的物聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù)和產(chǎn)品，嚴(yán)格遵循IEEE相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn)和國家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品符合FCC、CE、REACH、RoHS等國際認(rèn)證規(guī)范。

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測(cè)量的信號(hào)通過1比特量化，去掉了之前被測(cè)信號(hào)能量為1的假設(shè)，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復(fù)出要測(cè)量的信號(hào)，相比于之前相關(guān)算法明顯的提高的信號(hào)的恢復(fù)精度。

該技術(shù)建立了在役輸電鐵塔結(jié)構(gòu)性能弱化模型和評(píng)估方法，提出了適用于瞬變載荷測(cè)量的輸電鐵塔狀態(tài)全面感知技術(shù)，考慮臺(tái)風(fēng)、龍卷風(fēng)、覆冰等災(zāi)害氣象條件下載荷的瞬變特征，完成了輸電線路瞬變載荷狀態(tài)感知系統(tǒng)及終端設(shè)備研制，提出以架空導(dǎo)線載荷、鐵塔結(jié)構(gòu)傾角和應(yīng)力狀態(tài)實(shí)時(shí)測(cè)量為基礎(chǔ)，與數(shù)字仿真模型深度融合的輸電鐵塔狀態(tài)全面感知技術(shù)，構(gòu)建輸電鐵塔的邊緣智能感知端與云端協(xié)調(diào)工作架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)輸電鐵塔結(jié)構(gòu)狀態(tài)全面高速感知，可以實(shí)現(xiàn)輸電線路巡護(hù)重點(diǎn)定位和輸電鐵塔災(zāi)害反演。 該技術(shù)的應(yīng)用將解決重要架空輸電線路通道中鐵塔結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)智能感知與評(píng)價(jià)問題，能夠?qū)崿F(xiàn)架空輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)全面感知，有效提升輸電鐵塔結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)感知的準(zhǔn)確度和智能化水平，為定位輸電線路的巡護(hù)重點(diǎn)提供重要技術(shù)手段，為我國堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)，提供重要理論支撐、技術(shù)保障和實(shí)踐依據(jù)。 1 系統(tǒng)功能 （1）輸電線路地理信息 以電子地圖方式顯示輸電線路的地理信息，展示輸電線路走向及鐵塔位置信息。同時(shí)，可標(biāo)識(shí)當(dāng)前的氣象信息。 （2）輸電鐵塔結(jié)構(gòu)狀態(tài)感知實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 以表格、圖形的方式顯示狀態(tài)感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)異常的狀態(tài)感知數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)聲光報(bào)警，并可進(jìn)行歷史狀態(tài)感知數(shù)據(jù)的查詢。 （3）輸電鐵塔災(zāi)害反演 建立塔線體系三維模型，在三維模型上顯示導(dǎo)線位移、導(dǎo)線和絕緣子的應(yīng)力計(jì)算結(jié)果，并可實(shí)現(xiàn)災(zāi)害過程反演。 （4）輸電鐵塔實(shí)時(shí)健康狀態(tài) 建立輸電鐵塔的三維模型，在三維模型上顯示輸電鐵塔的桿件應(yīng)力計(jì)算結(jié)果、輸電鐵塔結(jié)構(gòu)變形結(jié)果及實(shí)時(shí)的健康狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果。 （5）輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)及巡護(hù)重點(diǎn)定位 顯示輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果，提供輸電鐵塔薄弱環(huán)節(jié)定位功能，為輸電線路重點(diǎn)巡護(hù)提供支持。 2 系統(tǒng)組成 輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)智能感知平臺(tái)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為感知裝置和主站系統(tǒng)構(gòu)成，如下圖所示。 圖1 系統(tǒng)圖 系統(tǒng)客戶端界面如下圖所示。 圖2 客戶端界面

本發(fā)明公開了一種感知時(shí)長和資源分配聯(lián)合優(yōu)化的方法，優(yōu)化目標(biāo)為：其中r為數(shù)據(jù)總速率，τ為感知時(shí)隙寬度，X和W分別為用戶對(duì)各頻帶的占比矩陣和發(fā)射功率矩陣，約束條件為檢測(cè)和虛警概率、發(fā)射功率峰值和均值均受限于預(yù)設(shè)門限。所述方法首先將優(yōu)化問題分解為上下兩個(gè)子層；然后在τ可行區(qū)下界附近選取第一二插值點(diǎn)，基于其連線斜率選取第三插值點(diǎn)；其次令插值函數(shù)導(dǎo)數(shù)為零導(dǎo)出τ最優(yōu)解最后將τ的最優(yōu)解代入至下層進(jìn)行優(yōu)化，得到X和W的最優(yōu)化解本發(fā)明方法速度優(yōu)勢(shì)明顯并且精度仍能維持較高水平。

本發(fā)明提出一種分塊陣列塊內(nèi)壓縮感知逐點(diǎn)掃描相機(jī)。該相機(jī)包括：物體光源、透鏡組、DMD陣列、感光片、A/D轉(zhuǎn)換器、DSP處理器組成。預(yù)先將DMD陣列分割成若干個(gè)小方塊，透鏡組將景物光線投向DMD陣列上面，通過控制DMD陣列上面數(shù)字微鏡逐點(diǎn)翻轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)景物光線的分塊逐點(diǎn)掃描，即在每一個(gè)小方塊內(nèi)分別進(jìn)行壓縮采樣。然后根據(jù)重構(gòu)算法重構(gòu)原始信號(hào)，DMD陣列將逐點(diǎn)掃描后經(jīng)過重構(gòu)的景物圖像反射到感光片上成像。本發(fā)明利用DMD陣列的逐點(diǎn)掃描提高了成像的速度，是一種具有很大潛在應(yīng)用價(jià)值的新型拍攝方法，突破了香農(nóng)采樣定理的瓶頸，從少量采樣測(cè)量值精確重構(gòu)出原始圖像，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與壓縮合二為一，節(jié)省存儲(chǔ)資源。