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成果描述：本實(shí)用新型公開了一種基于多傳感器信息融合的小型巴士空座檢測(cè)系統(tǒng)。其包括微處理器及分別與所述微處理器連接的檢測(cè)模塊、定位模塊和通訊模塊；所述檢測(cè)模塊用于檢測(cè)巴士車座占用情況數(shù)據(jù),所述定位模塊用于采集巴士車輛的坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)；所述微處理器用于根據(jù)所述檢測(cè)模塊檢測(cè)的巴士車座占用情況數(shù)據(jù)計(jì)算巴士空座數(shù)據(jù),并與巴士車輛坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)封裝成數(shù)據(jù)包；所述通信模塊將上述數(shù)據(jù)包發(fā)送到服務(wù)器。本實(shí)用新型具有設(shè)備安裝維護(hù)簡(jiǎn)單,每臺(tái)小型巴士只需安裝一套設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)與外部網(wǎng)絡(luò)的通訊,可以方便乘客約車、候車與乘車,方便駕駛員規(guī)劃行駛路線,方便調(diào)度員根據(jù)客流靈活調(diào)度,從而有效提高公交出行效率和營(yíng)運(yùn)成本。市場(chǎng)前景分析：本實(shí)用新型具有設(shè)備安裝維護(hù)簡(jiǎn)單,每臺(tái)小型巴士只需安裝一套設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)與外部網(wǎng)絡(luò)的通訊,可以方便乘客約車、候車與乘車,方便駕駛員規(guī)劃行駛路線,方便調(diào)度員根據(jù)客流靈活調(diào)度,從而有效提高公交出行效率和營(yíng)運(yùn)成本。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

成果描述：本實(shí)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(wú)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(wú)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(wú)線充電接收端,所述無(wú)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(wú)線充電管理模塊。本實(shí)用新型具有無(wú)需額外添加傳感器,安裝維護(hù)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn),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(chǎng)前景分析：本實(shí)用新型具有無(wú)需額外添加傳感器,安裝維護(hù)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn),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(shì)分析：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

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(cè)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(cè)量模塊、溫度采集模塊等。

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(yùn)動(dòng)變換鏈(2)根據(jù)步驟(1)中所建立的機(jī)床運(yùn)動(dòng)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(diǎn) CL1 的機(jī)床各平動(dòng)軸運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)Δ1(4)計(jì)算出所述初始刀位點(diǎn) CL1 后續(xù)的任一刀位點(diǎn) CLi+1 的平動(dòng)軸運(yùn)動(dòng)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(jì)算，否則，計(jì)算結(jié)束，輸出各刀位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的機(jī)床平動(dòng)軸運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)和旋轉(zhuǎn)軸運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)坐標(biāo)計(jì)算公式需要手工推導(dǎo)的缺點(diǎn)，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(diǎn)。

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(cè)分級(jí)方法。利用可見/近紅外多光譜攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集綠光波段,紅光波段,近紅外波段三個(gè)波段通道的單色灰度圖像,然后使用MATLAB軟件,通過(guò)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(shí)別分析,實(shí)現(xiàn)植物是否發(fā)病及病斑位置和分級(jí)的準(zhǔn)確快速處理。每張圖片的病害識(shí)別時(shí)間僅為數(shù)秒。本發(fā)明用于快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定、實(shí)時(shí)、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(jí),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(shí)現(xiàn)精細(xì)農(nóng)業(yè)起到積極的作用。

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(duì)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(duì)三維地圖施行旋轉(zhuǎn)變換,采用三維點(diǎn)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(guò)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(diǎn)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(shí)定位與地圖重建應(yīng)用中,對(duì)單個(gè)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。

本發(fā)明公開了一種多增量虛擬機(jī)管理系統(tǒng)，包括頁(yè)面讀監(jiān)控模 塊、頁(yè)面寫監(jiān)控模塊、共享管理模塊、頁(yè)面拷貝模塊、內(nèi)存分配回收 模塊以及類氣球驅(qū)動(dòng)模塊，頁(yè)面讀監(jiān)控模塊用于監(jiān)控虛擬機(jī)對(duì)鏡像文 件的讀操作，并在虛擬機(jī)讀取過(guò)程中需要訪問(wèn)基礎(chǔ)鏡像文件時(shí)通知共 享管理模塊，頁(yè)面寫監(jiān)控模塊用于監(jiān)控虛擬機(jī)對(duì)內(nèi)存頁(yè)面的寫操作， 并在寫操作作用在共享管理模塊管理的頁(yè)面上時(shí)通知共享管理模塊， 共享管理模塊用于管理來(lái)自基礎(chǔ)鏡像文件的頁(yè)面，并對(duì)該頁(yè)面做標(biāo)記 以方便頁(yè)面寫監(jiān)控模塊進(jìn)行寫監(jiān)控，記錄所管理的各個(gè)頁(yè)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(gè)增量虛擬機(jī)針對(duì)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。

本發(fā)明公開了一種基于李群論的多模態(tài)情感識(shí)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(duì)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(duì)人進(jìn)行情感識(shí)別。本發(fā)明根據(jù)視頻中所包含的人體姿 態(tài)運(yùn)動(dòng)信息、手勢(shì)和臉部表情信息來(lái)判斷人的情感狀態(tài)，是一個(gè)將視 頻數(shù)據(jù)映射到人體運(yùn)動(dòng)特征、手勢(shì)特征和臉部表情特征，再?gòu)娜梭w運(yùn) 動(dòng)特征空間和臉部表情特征映射到狀態(tài)空間的過(guò)程，并提出利用李群 論進(jìn)行多模態(tài)情感識(shí)別，提高模型進(jìn)行情感識(shí)別的精確性。

南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院史本云教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合香港浸會(huì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系與中國(guó)疾病預(yù)防控制中心寄生蟲病預(yù)防控制所（國(guó)家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，及時(shí)搜集疫情相關(guān)信息，追蹤相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳染病學(xué)模型和分析方法，針對(duì)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(zhǎng)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(shì)預(yù)判，精準(zhǔn)評(píng)估了不同復(fù)工場(chǎng)景下的疫情風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。該研究針對(duì)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(diǎn)（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個(gè)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(qiáng)度、接觸時(shí)長(zhǎng)等，設(shè)計(jì)了居家場(chǎng)所、學(xué)校場(chǎng)所、工作場(chǎng)所和公共場(chǎng)所4種主要接觸場(chǎng)景。通過(guò)結(jié)合城市間的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳染病動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)不同城市不同干預(yù)手段下的疫情走勢(shì)進(jìn)行了評(píng)估。在此基礎(chǔ)上，研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長(zhǎng)預(yù)期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，基于對(duì)未來(lái)數(shù)日各城市疫情走勢(shì)的研判，對(duì)下一階段有序推動(dòng)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(píng)估。據(jù)悉，該研究成果和建議已經(jīng)通過(guò)國(guó)務(wù)院參事提交國(guó)家相關(guān)部門。

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