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本發(fā)明公開了一種基于多工況時域響應的 PID 水輪機調(diào)速器參數(shù)優(yōu)化方法，包括以下步驟：（1）建立水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型，具體包括：PID 水輪機調(diào)速器模型，水輪機-引水管道模型和發(fā)電機模型；（2）通過現(xiàn)場試驗和參數(shù)辨識的方式求得水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型參數(shù)；（3）設計基于多工況時域響應的綜合適應度函數(shù)，確定優(yōu)化目標為：找到最優(yōu) PID 控制參數(shù)，使得綜合適應度函數(shù)值達到最?。唬?）利用智能優(yōu)化算法求取最優(yōu)控制參數(shù)。該方法求取的控制參數(shù)使得系統(tǒng)能夠在不同的工況下都保持滿意的動態(tài)特性，增強了系統(tǒng)魯棒性。

本發(fā)明公開一種多模態(tài)信息融合的足球視頻事件檢測與語義標注方法，包括：利用潛在語義分析方法檢測互聯(lián)網(wǎng)賽況報道文本描述語句的事件類型；檢測足球視頻中級語義對象，劃分場地區(qū)域并進行攻防轉(zhuǎn)換析，確定視頻事件片段的邊界；根據(jù)中圈和哨聲檢測結(jié)果確定比賽開始時間，利用貝葉斯網(wǎng)絡實現(xiàn)攻防片段的初始語義分類；在文本描述中的粗粒度時間信息的約束下，根據(jù)文本和視頻片段的語義同步文本描述和視頻事件，實現(xiàn)足球視頻事件的語義標注。本發(fā)明方法融合互聯(lián)網(wǎng)文本信息和視頻內(nèi)在視聽特征分析足球視頻，提高了視頻事件及其邊界檢測的準確率，實

本發(fā)明公開了一種適用于星型無線多跳中繼網(wǎng)絡的最大跳數(shù)獲得方法，包括步驟：步驟 1，構(gòu)建各 普通節(jié)點的流守恒模型；步驟 2，構(gòu)建節(jié)點干擾模型；步驟 3，構(gòu)建各普通節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸量模型；步 驟 4，以接入點吞吐量最大為優(yōu)化目標，以普通節(jié)點的流守恒模型和數(shù)據(jù)傳輸量模型、以及節(jié)點的干擾 模型為約束條件，構(gòu)建求解最大跳數(shù)的線性規(guī)劃問題；步驟 5，求解線性規(guī)劃問題獲得最大跳數(shù)。本發(fā) 明同時考慮了星型無線多跳中繼網(wǎng)絡中復雜的節(jié)點干擾模型和各節(jié)點的發(fā)送帶寬需求

農(nóng)作物生長環(huán)境及不同生長階段水分、養(yǎng)分和病蟲害等關(guān)鍵信息難以適時、全域、快速準確獲取，地面定點測試、無人機低空監(jiān)測和衛(wèi)星大面積遙感的地－空－星三位一體多源信息獲取與融合技術(shù)體系，充分發(fā)揮了地面定位涓星的靈活精確、無人機檢測主動快速、衛(wèi)星遙感高效面廣等綜合優(yōu)勢，滿足了全周期、全天候、大面積、低成本信息獲取與肥水藥精準管理要求，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要意義。傳統(tǒng)農(nóng)田信息的地面點測量效率低、成本高，無人機監(jiān)測載荷小、作業(yè)面積有限，衛(wèi)星遙感分辨率低、受周期性和云霧影響，單一檢測手段難以滿足精準生產(chǎn)管理要求。 浙大團隊研發(fā)了農(nóng)田定點信息地面車載動態(tài)快速獲取技術(shù)與裝備、田塊尺度作物信息無人機低空遙感高效獲取技術(shù)與裝備、區(qū)域尺度農(nóng)田信息衛(wèi)星遙感解析和多源融合技術(shù)與系統(tǒng)，解決了地面實測信息、無人機低空感知與衛(wèi)星遙感信息的時空融合難題，在省域土壤缺水量與墑情預測、省／市／縣三級耕地地力管理與測士配方施肥、田塊肥水藥精準管理進行了廣泛應用。 該成果總體達到了國際同類研究先進水平，其中在多尺度農(nóng)田信息快速獲取與融合技術(shù)、無人機變量噴藥作業(yè)技術(shù)及肥水藥一體化變頻控制和噴施技術(shù)等方面處于國際領先水平。 近三年在全國20多個省市（區(qū)）推廣應用，累計綜合效益13.7億元，社會、經(jīng)濟和生態(tài)效益顯著。

本發(fā)明公開了一種利用多光譜圖像分類進行典型地物參考圖制備的方法，從多光譜圖像提取出感興趣類作為地標，并制備出包含所述地標的參考圖，以用于目標的間接定位識別，該方法具體包括：從多光譜圖像中選擇感興趣類，提取其光譜-空間紋理特征，根據(jù)提取的光譜-空間紋理特征對多光譜圖像進行分類；在分類基礎上，提取完整的感興趣類，并依據(jù)地標選取準則選擇用作地標的感興趣類；根據(jù)地標材質(zhì)類型，利用紅外輻射公式計算出地標在大氣參數(shù)條件下的紅外

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的多模式安全訪問控制方法，針對 云環(huán)境下不同域內(nèi)數(shù)據(jù)訪問特點，選擇最優(yōu)的訪問控制方法。通過定 義一種訪問策略描述語言，統(tǒng)一約束訪問策略的制定和使用規(guī)則，使 得 IBAC、ABAC 和 DABAC 協(xié)同工作，實現(xiàn)云環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全保障。 在個人域內(nèi)使用 IBAC 實現(xiàn)細粒度的訪問控制，在群組域內(nèi)使用 ABAC 實現(xiàn)高效可擴展的訪問控制，并在現(xiàn)有屬性訪問控制基礎上，引入動 態(tài)屬性的概念，采用多叉樹

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動的多機械手臂隨動抑制裝置，包括剛性底盤、機械手臂系統(tǒng)、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動器；機械手臂系統(tǒng)控制四個機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、處理并輸出相應的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形的鋼質(zhì)材料，安置于機床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個機械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動；激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發(fā)明使得抑振裝置實時跟隨銑削刀具的進給移動

本發(fā)明公開了一種真空下多探針摩擦磨損測試及原位形貌探測系統(tǒng)，包括主體和外部手動驅(qū)動裝置；所述主體包括腔體上蓋、安裝在腔體上蓋上面用于密封的光窗頂蓋和安裝腔體上蓋內(nèi)部的多探針組件；其能在高真空下實現(xiàn)對具有不同功能的SPM針尖切換，使摩擦學測試及原位形貌探測在高真空環(huán)境下可相繼完成，且原位定位精度較高。由于更換針尖時無須打開腔體，確保了實驗樣品不受外界因素干擾，使實驗所得結(jié)果更為真實可信；不僅如此，也節(jié)省了實驗前期設備調(diào)整校準時間，提高實驗效率。

本發(fā)明公開了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測值的高精度基線解算方法，首先通過對各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測值在基線兩端測站間做差構(gòu)建站間單差觀測值，之后選擇某類觀測值的偽距硬 件延遲作為基準以解決法方程秩虧問題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對浮點單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復單差模糊度的整周特性，進而實現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴密、模型簡單、易于實現(xiàn)

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS，相關(guān)技術(shù)理論《多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)及應用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術(shù)特色： (1) 首次提出基于人工智能技術(shù)的多模態(tài)衛(wèi)星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創(chuàng)建了衛(wèi)星影像跨域穩(wěn)健語義分割技術(shù)，通過自適應增量優(yōu)化提升深度分割網(wǎng)絡模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩(wěn)定性和區(qū)域一致性。 (2) 通過語義分割結(jié)果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現(xiàn)超大范圍多模態(tài)影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態(tài)影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛(wèi)星影像的并行區(qū)域網(wǎng)平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術(shù)，采用物方半全局優(yōu)化提升困難區(qū)域的密集匹配精度，并在語義分割結(jié)果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農(nóng)作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網(wǎng)絡融合經(jīng)驗知識實現(xiàn)建筑物矢量邊緣精確提??；結(jié)合語義分割和多起點中心線追蹤優(yōu)化提取道路網(wǎng)拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現(xiàn)多類農(nóng)作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構(gòu)建了全新的多模態(tài)衛(wèi)星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術(shù)體系，研制出我國首套自主產(chǎn)權(quán)的多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統(tǒng)MIPS，其數(shù)據(jù)處理效果和效率均有明顯優(yōu)勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統(tǒng)采用最新的衛(wèi)星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關(guān)理論與方法，結(jié)合先進的計算機技術(shù)、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術(shù)，處理效果和效率均明顯優(yōu)于國內(nèi)外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛(wèi)星影像的全自動處理，包括云區(qū)檢測、影像融合、影像匹配、區(qū)域網(wǎng)平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結(jié)果約束的立體衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎測繪產(chǎn)品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛(wèi)星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內(nèi)，鑲嵌接邊精度優(yōu)于1像素。