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一、技術(成果)簡介 9ZZ-250ZN型牧草種子加工智能控制成套裝備解決了牧草種子加工設備中存在的應用范圍小和設置參數多操控復雜的難題。本成果建立了基于虛擬儀器技術的牧草種子加工成套裝備的智能控制系統，利用多線程技術實現了多參數同步測試和多點實時控制，性能價格比高，擴展能力強，提升了系統智能化水平；采用模塊化設計思想，實現了加工過程中物料和成套裝備信息的分類采集與控制，便于系統的優化和擴展；運用關系型數據庫方法，建立了典型形態牧草種子加工工藝、測控

本發明公開了一種面向變電站的保護智能中心系統及其冷熱備 用模式選擇方法。保護智能中心系統通過其采集處理模塊采集各變電 站的運行數據，并通過其通信模塊、故障位置判別模塊和跳閘決策模 塊實現對采集數據的分析計算，最終實現在變電站的站域保護退出檢 修后，由保護智能中心系統作為故障變電站的后備保護系統取代故障 變電站的保護功能，從而有效提高樞紐變電站系統的可靠性。在保護 智能中心系統正式投運之前，對其進行冷、熱備用模式的選擇，冷、 熱備用作為保護智能中心系統的兩種工作模式，冷備用經濟性高但可 靠性低，熱備用

本發明公開了一種抗誤碼和丟包的信源編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：把圖像劃分成互不重疊的子塊；對每個子塊進行 JPEG-LS 編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行 RS(m,n)糾錯編碼；對檢糾錯碼流按 c*m 字節分成等長的數據包；在壓縮碼流前加入每幀的壓縮幀頭，而在其壓縮碼流后加入每幀的壓縮幀尾。地面解碼步驟：采用距離最小化準則從碼流中搜索壓縮幀頭，并提取一幀的壓縮碼流；在幀頭中

項目旨在設計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯網小區無人智能運輸車。該項目主要可分為兩個部分:實車與模型車的同步開發和基于eclipse平臺的APP開發。在實車和模型車的開發過程中，通過常規車載傳感器實現小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機語言完成在eclipse平臺上的APP開發，實現APP同時與實車和模型車的互聯，實現智能運輸小車運輸末端的配送。

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，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，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鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 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，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，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鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS，相關技術理論《多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術及應用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術特色： (1) 首次提出基于人工智能技術的多模態衛星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創建了衛星影像跨域穩健語義分割技術，通過自適應增量優化提升深度分割網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、穩定性和區域一致性。 (2) 通過語義分割結果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現超大范圍多模態影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛星影像的并行區域網平差，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，采用物方半全局優化提升困難區域的密集匹配精度，并在語義分割結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絡融合經驗知識實現建筑物矢量邊緣精確提取；結合語義分割和多起點中心線追蹤優化提取道路網拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現多類農作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構建了全新的多模態衛星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術體系，研制出我國首套自主產權的多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統MIPS，其數據處理效果和效率均有明顯優勢，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。系統采用最新的衛星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關理論與方法，結合先進的計算機技術、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術，處理效果和效率均明顯優于國內外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛星影像的全自動處理，包括云區檢測、影像融合、影像匹配、區域網平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結果約束的立體衛星影像區域網平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎測繪產品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛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，鑲嵌接邊精度優于1像素。

本發明公開了一種適于各種形狀和壁厚缺損制作的智能加工裝置，包括支撐框架，支撐框架內安裝有二維運動機構以及設置在二維運動機構上的切割機構；升降機構；用于調整切割機構內刀片切割方向的旋轉機構；二維運動機構用于驅動切割機構在垂直于升降機構升降方向的平面內進行二維方向的調整；控制器，用于接收待加工缺損三維模型數據，并將其轉化為二維運動機構的運行軌跡以及刀片切割方向數據，用于控制二維運動機構和旋轉機構的運行。本發明的缺損智能制造裝置結構簡單，裝置制造成本低，操作方便，智能化集成度高，能夠在不破壞骨壁下組織的前提下，自動的按照設計要求完成對具有不同壁厚的顱骨缺損的制造，而且缺損的形狀任意。

汽車電子、汽車通信、人工智能在專用汽車領域的研究、應用方面的人才

“基于物聯網及云計算技術的設備故障診斷及預測平臺”利用云計算、物聯網、大數據、移動互聯網等現代信息通信技術，實現人與設備、人與人、設備與設備的實時互動，實現信息和數據的共享。軟件產品以服務的方式向用戶提供。減少企業的平臺搭建費用、數據安全維護成本、服務器投資和維護成本、專業技術人員投入成本、軟件升級維護成本等。所有云服務產品實現全移動化，支持IOS和Andriod系統的多個版本，并且與PC端數據實時同步。云平臺配置了冗余容災、異地備份以及通訊加密、防止暴力破解等技術解決方案。 技術優勢： 1.我們在圍繞以大型建筑設備為主的智能運維平臺中處于領先階段目前該行業設備比較分散，信息化程度不高，我們從2014年開始研發該智能運維平臺，目前處于國內領先階段。 2.智能運維平臺數據積累量巨大，為大數據分析提供基礎設備智能運維云平臺經過近兩年的研發，于2016年年底上線至今已得到行業內企業的認可。目前已接入上千臺設備，每月新增數據條數達幾十億條，該運維平臺將會是大數據平臺的數據、需求、市場的直接來源。 3.產學研合作推進平臺的技術發展 產學研合作將為該項目提供更多研究性成果，目前已申請發明型專利2項、實用新型專利6項，軟件著作權7項。 應用概況： 該平臺于2016年年底上線至今已得到行業內企業的認可。目前已接入上千臺設備，每月新增數據條數達幾十億條。設備主要為建筑設備相關，如：大型中央空調主機、冷凍機、水泵等。接入設備主要分布于南京、上海、杭州、濟南、貴州等地。目前平臺接入企業50多家。

本項目獲 2018 年中國輕工業聯合會科技進步獎一等獎檸檬酸是一種重要的三羧酸類化合物，廣泛應用于食品、醫藥、化工等領域，是當前世界上產量和消費量最大的食用有機酸，是世界第二大發酵產品。雖然發酵法生產檸檬酸起步較早，但目前其生產技術仍存在問題，如發酵種子培養周期長、活力低；發酵菌種影響檸檬酸合成的生理、代謝特性認識有限；傳統同步糖化發酵工藝原料利用不充分；檸檬酸提取過程能耗高，廢水有機物濃度高、處理難度大等。因此，本項目在江南大學劉龍教授帶領下實現了傳統的技術升級和轉型，實現綠色智能化生產。獲 2018 年度中國輕工聯合會科技進步一等獎。 主要創新內容及技術突破： 1、建立了結合超聲波誘導孢子快速萌發與種子糖化酶水平表征的移種策略， 發酵強度由 2.55 g·L-1·h-1 提升至 2.85 g·L-1·h-1（提升幅度 11.8%）； 2、進行了檸檬酸發酵生產菌株的系統生物學分析，發現發酵后期的低 pH 環境可激活檸檬酸合成相關基因的表達，葡萄糖作為效應物可激活其轉運蛋白的表 達； 3、強化同步糖化發酵方式，利用葡萄糖模糊預測模型結合糖化酶階段添加的策略補償發酵中后期 pH 急劇降低導致的葡萄糖供給速率不足，中試規模發酵強度進一步提升至 3.15 g·L-1·h-1，殘總糖由 19.2 g·L-1 下降至 13.2 g·L-1（下降幅度 31.3%）； 4、應用模擬移動床實現了檸檬酸發酵液連續分離提純及廢水資源再利用，在實現了清潔化生產的同時檸檬酸收率達到 98%，較傳統鈣鹽法提高 5%。 

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