|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
.jpg){kind=logo}
一種利用村落地標(biāo)群識(shí)別定位建筑物的方法
本發(fā)明公開了一種利用村落地標(biāo)群識(shí)別定位建筑物的方法，其特征在于，包括如下步驟：（1）從衛(wèi)星圖片中選取包括目標(biāo)建筑物和村落群的正視影像圖，依據(jù)規(guī)劃好的航路，選取候選村落；（2）生成村落地標(biāo)群參考圖，建立候選村落區(qū)域與目標(biāo)建筑物之間的約束關(guān)系；（3）獲取一幀實(shí)時(shí)圖，對(duì)參考圖進(jìn)行透視變換，建立候選村落的約束關(guān)系庫(kù)；（4）根據(jù)步驟（3）得到的約束關(guān)系庫(kù)，在實(shí)時(shí)圖中確定選定村落；（5）推算出目標(biāo)建筑物在實(shí)時(shí)圖中的位置，初步定位
華中科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
用于巖石損傷測(cè)試的可調(diào)式聲發(fā)射測(cè)試傳感器定位裝置
本發(fā)明公開了一種用于巖石損傷測(cè)試的可調(diào)式聲發(fā)射測(cè)試傳感器定位裝置，包括定位裝置框架、安裝傳感器的安裝座、將傳感器固定于安裝座內(nèi)的固定組件和將安裝座安裝于定位裝置框架上的安裝機(jī)構(gòu)，所述定位裝置框架為矩形環(huán)狀框架，在其四個(gè)方向的框架壁面上至少在一對(duì)相對(duì)的框架壁面上設(shè)計(jì)有用于安裝安裝機(jī)構(gòu)的縫槽，且位于不同框架壁面上的縫槽位于矩形環(huán)狀框架的同一截平面內(nèi)；所述安裝座為內(nèi)腔與傳感器外緣相匹配的筒體結(jié)構(gòu)，筒體壁上設(shè)計(jì)有傳感器接線引出缺口；所述安裝機(jī)構(gòu)為可自動(dòng)軸向調(diào)整安裝座位置的安裝機(jī)構(gòu)，至少為兩副，且兩兩相向設(shè)置。本發(fā)明既可適用于規(guī)整截面試件的測(cè)試，也可適用于不規(guī)整截面試件的測(cè)試。
四川大學(xué)
2016-10-11
.jpg){kind=logo}
基于行波多尺度信息的輸電線路故障單端定位方法
本發(fā)明公開了一種基于行波多尺度信息的輸電線路故障單端定位方法，根據(jù)不同的故障類型選擇不同的相作為基準(zhǔn)相，對(duì)輸電線路故障電流行波信號(hào)進(jìn)行相模變換，得到用于故障定位的故障電流行波模信號(hào)；對(duì)模信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換，提取各小波變換系數(shù)上第1、2個(gè)行波波頭的模極大值及其對(duì)應(yīng)時(shí)刻，并根據(jù)小波變換模極大值判斷故障發(fā)生的區(qū)段、確定定位用的第1、2個(gè)行波波頭的頻率分量，得到兩個(gè)不同頻率分量的行波模波速度、波頭到達(dá)時(shí)刻；最后結(jié)合兩個(gè)行波的模波速度和到達(dá)時(shí)刻，綜合計(jì)算輸電線路的故障距離。該方法利用行波的多尺度信息準(zhǔn)確地確定行波波頭的頻率分量、模波速度和到達(dá)時(shí)刻，從而能夠準(zhǔn)確地計(jì)算出輸電線路的故障距離。
西南交通大學(xué)
2016-10-19
適用于 IC 裝備工件定位運(yùn)動(dòng)臺(tái)的仿真系統(tǒng)及其建模方法
本發(fā)明公開了一種適用于 IC 裝備工件定位運(yùn)動(dòng)臺(tái)的仿真系統(tǒng)及 建模方法，該方法包括:獲取運(yùn)動(dòng)臺(tái)基礎(chǔ)部件的部件模型，將所述部 件模型以學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行分類，構(gòu)建部件級(jí)多領(lǐng)域模型庫(kù);選用部件級(jí) 多領(lǐng)域模型庫(kù)中的部件模型，構(gòu)建功能模塊級(jí)模型庫(kù);選用所述功能 模塊級(jí)模型庫(kù)中的模型構(gòu)建系統(tǒng)級(jí)模型;對(duì)系統(tǒng)級(jí)模型進(jìn)行檢查，檢 查無誤后設(shè)定模型參數(shù)，以完成運(yùn)動(dòng)臺(tái)仿真系統(tǒng)的建模。該系統(tǒng)包括部件級(jí)多領(lǐng)域模型庫(kù)、功能模塊級(jí)模型庫(kù)、系統(tǒng)級(jí)模型、模型編譯及 仿真模塊、輸出模塊。上述部件級(jí)多領(lǐng)域模型庫(kù)、功能模塊
華中科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
一種基于電磁波傳播特性的室內(nèi)測(cè)距定位方法
本發(fā)明提出一種基于電磁波傳播特性的室內(nèi)測(cè)距定位方法，基于定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，在定位解算服務(wù)器 建立控制點(diǎn)信息表和電磁波傳播模型表，預(yù)先在需要提高定位精度的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)布設(shè)若干的定位標(biāo)簽作 為控制點(diǎn)，測(cè)量各控制點(diǎn)的坐標(biāo)，計(jì)算各控制點(diǎn)與每個(gè)錨點(diǎn)之間的真實(shí)距離，將控制點(diǎn)坐標(biāo)及控制點(diǎn)與 錨點(diǎn)的真實(shí)距離寫入控制點(diǎn)信息表；計(jì)算每個(gè)控制點(diǎn)到每個(gè)錨點(diǎn)之間的真實(shí)距離與觀測(cè)距離的差，作為 距離修正值寫入電磁波傳播模型表；對(duì)用戶標(biāo)簽進(jìn)行室內(nèi)定位時(shí)，根據(jù)電磁波傳播模型表或者控
武漢大學(xué)
2021-04-14
山體背景熱場(chǎng)模型約束的地下熱源晝間遙感探測(cè)定位方法
本發(fā)明公開了一種山體背景熱場(chǎng)模型約束的地下熱源晝間遙感·769·探測(cè)定位方法，屬于遙感技術(shù)、自然地理和模式識(shí)別的交叉領(lǐng)域，意在于對(duì)山體背景進(jìn)行熱場(chǎng)仿真，得到山體背景的熱場(chǎng)模型，以熱場(chǎng)模型為約束，對(duì)原始遙感紅外圖像進(jìn)行背景濾波，清晰的揭示地下目標(biāo)所在的位置。本發(fā)明包括山體背景熱場(chǎng)模型建立步驟、山體背景熱場(chǎng)8 位到 16 位映射步驟、利用映射后的山體背景熱場(chǎng)模型進(jìn)行背景濾波步驟、地下目標(biāo)空間約束均值聚類探測(cè)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于白光干涉定位原理的比較儀及其檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種基于白光干涉定位原理的比較儀及其測(cè)量方法，該比較儀包括測(cè)量探針、測(cè)量物鏡、干涉顯微鏡、垂直掃描工作臺(tái)、滑塊、CCD 成像單元、立柱、移動(dòng)量檢測(cè)單元以及水平工作臺(tái)，其中垂直掃描工作臺(tái)設(shè)置在立柱上，并由粗驅(qū)機(jī)構(gòu)上下驅(qū)動(dòng)；干涉顯微鏡和 CCD 成像單元固定在設(shè)置于垂直掃描工作臺(tái)的滑塊上，并由精驅(qū)機(jī)構(gòu)上下驅(qū)動(dòng)；移動(dòng)量檢測(cè)單元對(duì)滑塊的移動(dòng)量進(jìn)行檢測(cè)輸出；測(cè)量探針可繞樞軸轉(zhuǎn)動(dòng)地設(shè)置在與干涉顯微鏡鏡體豎直相連的支撐桿上，用于對(duì)被測(cè)對(duì)象相接觸；測(cè)量物鏡用于對(duì)光進(jìn)行匯聚并形成干涉條紋。通過本發(fā)明，能夠
華中科技大學(xué)
2021-04-14
XM-616A腦及腦動(dòng)脈和大腦皮質(zhì)功能定位模型
XM-616A腦及腦動(dòng)脈和大腦皮質(zhì)功能定位模型
?
XM-616A腦及腦動(dòng)脈和大腦皮質(zhì)功能定位模型可拆分為8部件，顯示腦的外形結(jié)構(gòu)：大腦外側(cè)面主要結(jié)構(gòu)、大腦半球內(nèi)側(cè)面和底面的主要結(jié)構(gòu)、腦干各面的主要結(jié)構(gòu)、小腦的主要結(jié)構(gòu)；腦的動(dòng)脈供應(yīng)：動(dòng)脈的來源、動(dòng)脈在腦底面的行程和聯(lián)合情況、大小腦的動(dòng)脈分布；用不同顏色標(biāo)識(shí)大腦各不同功能區(qū)域。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
大學(xué).jpg){kind=logo}
基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運(yùn)輸車的設(shè)計(jì)
產(chǎn)品服務(wù):項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運(yùn)輸車。該項(xiàng)目主要可分為兩個(gè)部分:實(shí)車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺(tái)的APP開發(fā)。在實(shí)車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實(shí)現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言完成在eclipse平臺(tái)上的APP開發(fā)，實(shí)現(xiàn)APP同時(shí)與實(shí)車和模型車的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸小車運(yùn)輸末端的配送。市場(chǎng)概況:本項(xiàng)目希望將來與各電商平臺(tái)合作，APP與電商、外賣軟件結(jié)合，將網(wǎng)上購(gòu)物徹底融為一體；同時(shí)與互聯(lián)網(wǎng)公司合作，提升小車的智能化以及無人駕駛的精確度，真正做到在小區(qū)內(nèi)取代快遞員完成最后的運(yùn)輸任務(wù)，并能提升效率、安全性，以及節(jié)省財(cái)力、人力，并初步形成小區(qū)內(nèi)智能化的高精度物聯(lián)網(wǎng)。 商業(yè)模式:本項(xiàng)目希望采用先試點(diǎn)后普及、先免費(fèi)后收費(fèi)的盈利模式。在四星及五星級(jí)小區(qū)先行免費(fèi)試點(diǎn)，收集用戶反饋評(píng)價(jià)，統(tǒng)計(jì)滿意度。改進(jìn)后逐步開啟按時(shí)效每戶收費(fèi)，并最終普及三星級(jí)小區(qū)及更多居民居住區(qū)。
同濟(jì)大學(xué)
2021-04-10
院.jpg){kind=logo}
通過學(xué)習(xí)提高批量生產(chǎn)中數(shù)控機(jī)床進(jìn)給運(yùn)動(dòng)精度的裝置
本實(shí)用新型提供一種用于提高現(xiàn)有數(shù)控系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)精度的裝置。該裝置安裝在原數(shù)控系統(tǒng)和驅(qū)動(dòng)器之間， 無需對(duì)原數(shù)控系統(tǒng)和驅(qū)動(dòng)器做任何調(diào)整和改變，方便實(shí)用。在進(jìn)行一種零件的重復(fù)加工時(shí)，通過大容量存 儲(chǔ)器記憶數(shù)控系統(tǒng)的控制和誤差信號(hào)，并依據(jù)一定的學(xué)習(xí)算法，得到下一個(gè)零件加工所需新的控制信號(hào)并 進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制，新的控制信號(hào)將減小上一個(gè)零件加工時(shí)的運(yùn)動(dòng)誤差。經(jīng)過多次記憶——學(xué)習(xí)的過程，可使 運(yùn)動(dòng)誤差減小，從而提高數(shù)控機(jī)床的輪廓運(yùn)動(dòng)精度。控制裝置包括微處理器、大容量存儲(chǔ)器以及數(shù)控系統(tǒng) 進(jìn)給運(yùn)動(dòng)控制指令信號(hào)、學(xué)習(xí)后的控制輸出信號(hào)、位置檢測(cè)信號(hào)接口等。
南京工程學(xué)院
2021-04-11