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現(xiàn)有智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)主要的業(yè)務(wù)是信息服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)管理、品種培育等信息獲取及管理方面，而很少見到對生產(chǎn)流程中的硬件設(shè)施進(jìn)行優(yōu)化的企業(yè)，ISET將以此為切入點，完善智慧農(nóng)業(yè)的各個環(huán)節(jié)。ISET以智慧農(nóng)業(yè)為主線，打造以智慧導(dǎo)航轉(zhuǎn)運機器人、智慧噴灌轉(zhuǎn)運機器人、智能農(nóng)作物識別采摘機器人，以及定制機器人輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品服務(wù)等為分支的產(chǎn)業(yè)鏈。

無線通信技術(shù)VHF/UHF頻段基于OFDM技術(shù)的高速數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)   無線通信的突出問題：頻率資源嚴(yán)重不足 。   我國無管會允許在這一頻段進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，如地質(zhì)礦產(chǎn)、水利、能源、國家地震局、建設(shè)部、氣象局、軍隊等部門的專用無線通信系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機 終端和智能柜體終端，上位機終端中安裝有實驗室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機相連并進(jìn)行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個小柜體并成陣列式分布；所述上位機終端與智 能控制終端通過 TCP/IP 協(xié)議相連，相互認(rèn)證

一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費線對于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實時監(jiān)測與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實度對于光譜測量的影響機制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無損快速檢測裝備，實現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動態(tài)檢測； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實時品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計出名優(yōu)綠茶機械炒制的核心作業(yè)機構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實現(xiàn)從“憑經(jīng)驗做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運用 5S 技術(shù)和數(shù)學(xué)建模技術(shù)，構(gòu)建作物產(chǎn)量及長勢預(yù)測模型，同時構(gòu)建了土壤有機質(zhì)及冠層主要營養(yǎng)元素的監(jiān)測模型。并基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)了新農(nóng)村信息化平臺。

本發(fā)明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進(jìn)行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進(jìn)行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實現(xiàn)呼吸活動的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測評價和適應(yīng)多場景下交互設(shè)計需求，提高醫(yī)療救護(hù)能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟運營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會與經(jīng)濟發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢，設(shè)計了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實現(xiàn)對人體呼吸音與心音地長期、實時監(jiān)測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測分析預(yù)警平臺 通過深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對信號的模式識別進(jìn)行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進(jìn)行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復(fù)雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發(fā)出時，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別和特征標(biāo)定，采用人工智能算法進(jìn)行測試和集訓(xùn)，實現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的人機交互設(shè)計 通過分析多個智能呼吸音監(jiān)測預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場景、認(rèn)知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設(shè)計上的一般性的設(shè)計原則和設(shè)計缺陷。通過多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計語義學(xué)、設(shè)計美學(xué)、設(shè)計心理學(xué)等學(xué)科，進(jìn)行了全面整體的交互設(shè)計研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標(biāo)】

本發(fā)明提供一種HVDC系統(tǒng)換流母線外部故障的人工智能識別方法。其特點是該方法利用小波變換多尺度分解算法，把系統(tǒng)故障信號分解到不同頻段，以不同頻段信號小波能量偏度作為故障診斷特征向量，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)交流系統(tǒng)故障類型的準(zhǔn)確識別。該方法與以往交流系統(tǒng)故障類型識別方法相比較，從能量分布的角度，只需對一個故障信號進(jìn)行特征提取，不受系統(tǒng)運行方式的影響，操作簡單，準(zhǔn)確性好，可性度高。

本發(fā)明提出一種基于多智能體強化學(xué)習(xí)的運輸車路徑優(yōu)化方法，該方法涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，  我國AGV每年新增裝機量自2010年起迅速增長，自2013年起年同比增速維持在50%以上。目前AGV產(chǎn)品主要集中于中低端市場，產(chǎn)品功能比較單一。而一些大型汽車、家電企業(yè)希望通過獲得AGV系統(tǒng)和整機產(chǎn)品的相關(guān)技術(shù)，自己實現(xiàn)AGV產(chǎn)品的定制化生產(chǎn)。在此背景下，從AGV制造商的角度來說，要從國內(nèi)嚴(yán)重同質(zhì)化的中低端AGV產(chǎn)品中脫穎而出，從軟件系統(tǒng)上提供先進(jìn)的路徑規(guī)劃方法，并且在未來不斷升級，未嘗不是一種提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、贏得客戶青睞的做法。隨著硬件性能的提高和計算技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)仿真得以在越來越短的時間之內(nèi)完成，以每輛AGV為單位進(jìn)行微觀系統(tǒng)仿真可以更好地反映AGV之間的相互影響。而強化學(xué)習(xí)方法作為一種利用交互和反饋進(jìn)行策略優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)方法，正好可以利用AGV交互的數(shù)據(jù)為每輛AGV規(guī)劃路徑，使總的生產(chǎn)效率或搬運效率最高,從而降低物料搬運的成本。