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無組織排放智能控制系統
1.痛點問題
近年來，鋼鐵企業無組織顆粒物排放表現為排放點多且貫穿于全工藝流程，具有排放短時無序、排放位置不固定、排放量不穩定等特點，在超低排放無組織改造過程中，以前的僅靠人工干預的無組織管控治系統建設，無法全面有效顧及點多面廣量大的無組織顆粒物排放源。因此，如何實現無組織的智能化管控，是實現顆粒物無組織管控的核心問題，也是目前無組織顆粒物管控的瓶頸。
2.解決方案
本技術是一款對無組織排放的顆粒物進行監測與控制的智能化控制管理及自適應系統技術，可真正有效的實現對大氣污染源排放中的無組織排放進行智能控制，直擊企業痛點難點問題，從而有效控制無組織的顆粒物排放，減少企業的能耗、水耗，改善空氣質量。
用戶通過該系統對顆粒物進行在線監測管理，通過深度學習等手段對監測數據進行訓練，形成智能化的排放精準管控，觸發控制管理操作；并基于大數據融合技術，產生顆粒物監測報表，并可對監測數據進行分析比對。系統可廣泛應用于城市環境空氣網格化監控管理中心；施工工地等工業，道路等環境監測場所。
合作需求
尋求資源對接。期待與第三方大氣環境治理服務供應商進行深度合作，包括但不限于工業企業大數據、人工智能以及物聯網等技術平臺；企業環境治理系統及項目設計、施工和運營商等。特別歡迎無組織粉塵污染的重點行業，例如鋼鐵、水泥等行業環境治理或大數據監控企業進行合作對接。
清華大學
2022-06-07
現代鋼廠關鍵智能感知技術
1. 痛點問題
2020年我國鋼材產量超過13億噸，占全球產量的一半以上，同時我國鋼鐵消費市場也是全球第一。現代智能化鋼廠是鋼鐵企業未來的重要發展方向，目前國內主流鋼廠都在大力布局。但作為智能鋼廠的基礎和核心，鋼鐵生產智能設備國內技術能力差距較大，對國外依賴性比較明顯。
2. 解決方案
本項目將最新的光電技術與鋼廠生產需求深入結合，致力于鋼廠關鍵智能感知設備的研發。目前已完成原理驗證和樣機開發的智能設備包括：轉爐煉鋼過程動態監測系統、轉爐內壁智能測量掃描設備、輥道輥在線智能監測系統等。項目還有多項智能設備在研。
本項目的轉爐煉鋼過程動態監測系統，是通過監測爐口火焰光譜和圖像信息，經過人工智能計算，得到煉鋼過程中鋼水溫度、元素含量等參數，實現煉鋼過程實時動態監測。轉爐內壁智能測量掃描設備，是采用激光雷達和數據融合技術，遠距離快速智能掃描轉爐內壁，實現轉爐內壁自動檢測。輥道輥在線智能監測系統，是通過對軋鋼輥道輥電流實時連續監測和智能分析，有效監測和預防輥異常導致的帶鋼或鑄坯表面損傷。
合作需求
本項目下一步發展需求主要集中在與鋼鐵和冶金行業相關企業的技術和產品合作，其次是資本投資、政府政策等方面的扶持。需要的外部資源主要是產業的工程化、產品化資源和市場資源。
清華大學
2021-12-01
統一協議智能電源網關
針對各廠家對設備通信協議的控制導致的不同廠家間兼容問題。本系統設計出基于開放的統一協議，提供豐富的接口，符合各類不同用戶的需求。統一：向下兼容各廠家設備，向上提供統一的協議。便捷：普通人員手機一鍵控制，專業人員可二次開發。
揚州大學
2021-04-14
一種智能凹版印刷系統
本發明公開了一種智能凹版印刷系統，包括承印物、輸卷裝置、刮墨裝置、墨槽、凹印版輥、壓印 滾筒、干燥裝置、連接線、上位機、收卷裝置;所述的印刷裝置中凹印版輥采用智能凹印版輥;本發明 根據原稿明暗層次的不同，通過計算機對每個網穴內部的壓電陶瓷進行控制，使其發生形變，從而使每 個網穴滿足不同色調的深度要求，省去了制版的步驟;當印刷滾筒浸入墨槽時，通過壓電陶瓷的形變產 生真空，使油墨在大氣壓的作用下進入網
武漢大學
2021-04-14
天車防擺智能控制系統
成果為一套可用于工業現場的防擺控制器，主要包括：基于速度控制的開環防擺控制，研究了非零速連續轉向控制方法，實現了起重機開環防擺控制中多路徑運行時非零速連續轉向；基于擺角和位置反饋的閉環防擺控制，實現天車精確高效的主動防擺控制；基于主動標志物標定和機器視覺檢測，建立了吊鉤/吊物擺角檢測、旋角檢測以及誤差消除、吊鉤/吊物繩長自動檢測方法，設計了一套擺角旋角檢測儀。
成果在天車實驗臺進行了實驗驗證，并在工業現場得到應用，天車運行的平穩性和防擺的效果好，提升了工作效率。
中南大學
2023-04-28
植入式智能控制體內用藥裝置
植入式智能控制體內用藥裝置，包括至少一個儲藥囊、與儲藥囊數量相同的加藥機構、輸藥管、程控開關、裝載板、注藥泵、第一電子控制系統、第一電源、第二電子控制系統和第二電源。第一電源、第一電子控制系統、儲藥囊、輸藥管的進藥段及安裝有輸藥管被控制段和程控開關、注藥泵的裝載板封裝在至少一盒體內，使用時埋于患者皮下，加藥機構埋于患者皮下，輸藥管的出藥段置于患者腹腔、胸腔、顱內、肌肉內或皮下等位置；第二電子控制系統位于患者體外，供操作者發送輸藥指令、接收和顯示輸藥信息。
四川大學
2016-10-11
歸家行動-智能救援指揮系統
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
姓名
學院/所學專業
入學/畢業時間
學號
隋濱聲
計算機科學學院
2018/2022
201831062406
三、指導教師
姓名
學院/所學專業
職務/職稱
研究方向
王申申
龔彥
西南石油大學現代教育技術中心
助理研究員
實驗師
軟件開發
四、項目簡介
本項目的主要應用群體是救援隊的志愿者，內容是幫助開展協助家屬尋找走失家人的志愿服務，協助群體主要是因阿爾茨海默病或者認知功能障礙的老人。
主要開發語言是Java和JavaScript，開發有移動應用客戶端和Web端。移動端采用uni-app框架，能夠便捷地在多平臺（Android、iOS、微信小應用程序）進行安裝部署并使用。Web端采用Springboot框架，提供人工智能人臉比對功能、管理指揮功能和大數據可視化展示功能，幫助救援隊能夠更高效地完成任務并做好后臺保障。
西南石油大學
2023-07-20
智能模糊圖像處理軟件系統
為提升拍攝的視頻圖像分辨率，增強圖像對比度和清晰度，改善圖像的畫面質量，本項目綜合考慮在設備進行拍攝過程中所遇到的器件性能、拍攝抖動、復雜天氣影響等各種因素，以多幀超分辨率重建技術為核心，研發一種智能模糊圖像處理軟件系統。該系統針對不同的因素，自適應地實現相對應的圖像優化處理，主要包括圖像去霧、去噪、去模糊等圖像增強處理，并結合多幀圖像超分辨率重建和單幀圖像超分辨率重建技術、穩定化等提升分辨率處理，以便獲取更多細節信息。本軟件所包含的主要功能詳細介紹如下： 1、圖像去霧功能
西安電子科技大學
2021-04-14
智能機器人視覺識別芯片
在信息時代，機器視覺在實現智能社會方面發揮著重要作用。視覺特征提取是機器視覺的一項關鍵技術，該技術可以提取圖像中具有鮮明特征的信息，諸如邊緣、角點、圓以及圖像形狀等特征，這些特征是標定機器視覺系統模型參數和運用機器視覺技術進行實際應用的前提和基礎。視覺特征提取技術廣泛應用于自主移動智能機器人、無人駕駛和無人機等場景，這些應用場景對視覺特征提取算法的魯棒性和幀率提出了巨大挑戰。
具體來說，視覺特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不變特征轉換算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速穩健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征點提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方圖）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP這些經典的特征提取算法中，SURF的魯棒性相對較高，但是過于依賴主方向的選取，使得其方向變化魯棒性不足。SIFT算法可以從圖像中提取具有不變性的魯棒局部特征，對方向變化、光照變化、噪聲、雜物場景及遮擋影響等方面的魯棒性最強，滿足無人駕駛技術的需求。SIFT算法的運算量大從而導致的系統幀率低、功耗高的問題可以通過設計具有高并行度的專用硬件加速器芯片來解決。
華中科技大學
2022-10-11
腦影像智能分析及其臨床應用
面向全球腦科學研究的尖端挑戰和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數據挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內神經科排名前十的三甲醫院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數據技術，為其500余家聯盟醫院（含深圳市）提供智能化分析服務，也
哈爾濱工業大學
2021-04-14