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本發(fā)明公開了一種基于類相似性測量的實時目標跟蹤算法，目標跟蹤對實時性要求非常高，在目前 主流的基于檢測跟蹤的框架下，根據(jù)測試樣本與目標類和背景類的相似度比較來確定目標在新幀中的目 標位置。本方法首先在當(dāng)前幀采集目標類和背景類集合，計算出它們的統(tǒng)計特征，并在下一幀采集測試 樣本集合。本方法定義了一種計算測試樣本與類之間相似度的量化標準，通過找出與目標類相似以及和 背景類不相似的測試樣本來確定目標位置。本方法明顯提高了跟蹤的實時性以及跟蹤精度。

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立光譜數(shù)據(jù)矩陣計算模型和處理方 法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術(shù)。應(yīng)用于白酒檢測， 實現(xiàn)了白酒品種和年份酒年份的科學(xué)化、儀器化和智能化鑒別和測定；應(yīng)用于食 品添加劑檢測，實現(xiàn)了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。 2、創(chuàng)新要點 本項目研發(fā)用于復(fù)雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術(shù)，結(jié)合數(shù)學(xué)建 模方法和智能計算技術(shù)，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數(shù)陣校正智能算 法進行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復(fù)雜混合物體系光譜信息方面 發(fā)揮優(yōu)勢，實現(xiàn)了以“數(shù)學(xué)分離”代替“化學(xué)分離”、以“計算識別”代替“人 工判別”，解決了復(fù)雜混合物熒光光譜特征指向問題，建立了新的食品安全檢測 技術(shù)。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術(shù)及鑒別系統(tǒng)”可實現(xiàn)對所建庫中不同品牌白 酒及不同年份白酒進行準確鑒別，可應(yīng)用于白酒企業(yè)的生產(chǎn)管理和年份白酒消 費市場的監(jiān)督管理，將促進我國白酒年份酒的產(chǎn)生和銷售的規(guī)范和發(fā)展，推動 品牌白酒鑒別工作的技術(shù)進步，為打擊假冒偽劣、保護名牌提供技術(shù)支持，具 有直接的經(jīng)濟效益和良好的社會效益。 4、推廣情況 建立的白酒熒光光譜檢測技術(shù)對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的 家白酒企業(yè)的產(chǎn)品進行了應(yīng)用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目 成果已應(yīng)用于公司的生產(chǎn)管理和市場的監(jiān)督管理.本項目成果已在“無錫市凱得 靈糖果食品有限公司”得到應(yīng)用，應(yīng)用于公司生產(chǎn)原料和成品的檢測。為本公司 確保產(chǎn)品質(zhì)量，提供了有效的技術(shù)支持，促進了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定和提高，應(yīng)用二 年多時間以來，糖果的產(chǎn)銷量有了顯著的增長

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場景中，設(shè)計方案的評價隨著時間動態(tài)改變。這類優(yōu)化問題在現(xiàn)實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復(fù)雜特性并且可控的測試集，從而推動動態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實問題中的應(yīng)用。課題組在

本發(fā)明公開了面向大規(guī)模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓(xùn)練增強型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓(xùn)練的碼書構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書，對圖像視覺特征進行量化和編碼，同時根據(jù)計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應(yīng)的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構(gòu)建的多維倒排索引進行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應(yīng)超球體過濾對查詢候選集進行優(yōu)化，對過濾后的查詢結(jié)果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發(fā)明的方法通過對圖像特征進行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生

1.痛點問題 協(xié)作機器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機器人，協(xié)作機器人有更高的安全性和更易于編程的特點，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務(wù)并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機器人能夠進一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來可觀的經(jīng)濟效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機器人存在以下兩大痛點問題。 問題一：安全和效率之間的權(quán)衡一直是人機交互中未系統(tǒng)解決的開放性問題。當(dāng)存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機器人是通過中止正在進行的任務(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機械臂來引導(dǎo)其任務(wù)）還是無意地接觸機器人，都將造成機器人暫停手頭工作；直到人類停止干預(yù)，機器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機協(xié)作方式能夠保證機器人與工人合作的安全，但因為機器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機器人的另一大痛點問題。協(xié)同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機器人末端的運動數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運動數(shù)據(jù)，從而同時完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時記錄機器人末端和關(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項成果基于增強現(xiàn)實-觸覺感知技術(shù)，開發(fā)了混合交互接口與人機互補操作算法，以解決上述痛點問題。 ①對于問題一，本項成果提出了自適應(yīng)視覺控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場、未校正相機、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機器人末端任務(wù)的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對環(huán)境動態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實現(xiàn)了安全與效率并重的人機協(xié)作方式。 ②對于問題二，本項成果構(gòu)建了增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務(wù)和冗余聯(lián)合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運動速度進行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機器人軌跡學(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機互補協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發(fā)的人機互補協(xié)作平臺，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協(xié)作平臺開發(fā)團隊、商務(wù)開發(fā)與合作團隊、財務(wù)、法務(wù)等支持團隊； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機協(xié)同操作的場景與需求，開展工廠真實環(huán)境的測試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機器人、增強現(xiàn)實、觸覺感知方向的國內(nèi)外基礎(chǔ)研究團隊合作，開發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部瞿昆教授課題組通過設(shè)計一整套分析流程，系統(tǒng)性評估了16種空間轉(zhuǎn)錄組和單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合算法在預(yù)測基因或細胞類型空間分布方面的性能。

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場景中，設(shè)計方案的評價隨著時間動態(tài)改變。這類優(yōu)化問題在現(xiàn)實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復(fù)雜特性并且可控的測試集，從而推動動態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實問題中的應(yīng)用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種生成連續(xù)動態(tài)優(yōu)化問題的測試集，同時對現(xiàn)有的測試集進行了全面的綜述，并探討了它們在捕獲不同問題特征方面的缺點。

一種管道堵塞的定位方法以及裝置.主要為了解決管道堵塞人工檢測困難,效率低的問題.其特征在于:在待測管道上安裝由核心控制板,壓縮氣泵,次聲波傳感器,壓力傳感器,溫度傳感器,控制聲波釋放的電磁閥,管口閥,排氣閥以及連接管道組成的檢測裝置,檢測裝置通過次聲波采集模塊獲得次聲波的發(fā)生和回波之間的時間差Δt;檢測裝置中的管道堵塞定位計算模塊在獲得管道內(nèi)的壓力和溫度后,聲速計算模塊計算出次聲波在管道中的傳播速度c,聲波經(jīng)過的路程則表示為:,管道堵塞的位置與管口之間的距離為:.利用本發(fā)明所述的方法能精確定位堵塞位置,有效地提高檢測效率.

本發(fā)明公開了一種頂針定位模切紙品輸送設(shè)備。包括：機架，落紙對中機構(gòu)，壓紙機構(gòu)，前段輸送帶，后段輸送帶和頂針定位機構(gòu)；在機架上依次裝有前段輸送帶和后段輸送帶，沿輸送帶前進方向的前段輸送帶上方，依次安裝有落紙對中機構(gòu)和壓紙機構(gòu)；后段輸送帶由平行的三條皮帶組成，后段輸送帶上方安裝有平行后段輸送帶短邊的兩組頂針定位機構(gòu)；前段輸送帶和后段輸送帶均位于同一水平面上。本發(fā)明通過落紙對中機構(gòu)和頂針定位機構(gòu)實現(xiàn)紙品的定位，避免了電機的反復(fù)啟停動作，大大提高了電機壽命。

本發(fā)明公開了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙耳聲源定位方法，本發(fā)明提取出雙耳聲信號的互相關(guān)函數(shù)與耳間強度差作為特征參數(shù)，用反向傳播BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征參數(shù)進行建模。測試過程中根據(jù)測試雙耳聲信號的互相關(guān)函數(shù)和耳間強度差，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計每幀雙耳聲信號對應(yīng)的聲源方位。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明魯棒性和準確率有明顯提高。