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本系統(tǒng)使用時(shí)序區(qū)域定位技術(shù)提供實(shí)時(shí)安全監(jiān)測報(bào)警服務(wù)，應(yīng)對獨(dú)居 老年人發(fā)生意外狀況時(shí),得不到及時(shí)救助而威脅生命安全的情況。系統(tǒng)一 方面通過紅外傳感器釆集老年人在室內(nèi)的活動狀況，另一方面通過分析 長期積累的日常活動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)老年人一些規(guī)律性較強(qiáng)的生活習(xí)慣。以 實(shí)時(shí)活動狀況和規(guī)律性生活習(xí)慣為基礎(chǔ)，對老年人在室內(nèi)的潛在不安全 狀況做出準(zhǔn)確判斷并報(bào)警。 性能指標(biāo)：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車工業(yè)革新的一次重要機(jī)遇，也是當(dāng)前先進(jìn)技術(shù)和 生產(chǎn)力融合的產(chǎn)物。美國汽車工程師學(xué)會（SAE）則將智能汽車分為Level 0 - Level 5共6個(gè)等級，級別越高代表車輛的自動駕駛程度越高。當(dāng)前L2級自動駕駛功能已經(jīng)普遍配備在市場車型中。L3級自動駕駛在我國部分城市 開啟試運(yùn)營。L4級智能駕駛需要在感知層，決策層和控制層實(shí)現(xiàn)技術(shù)再升級。主要研究內(nèi)容有輕量化車道檢測模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相機(jī)的逆透視技術(shù)、雷達(dá)算法面向自動駕駛的多模態(tài)融合認(rèn)知框架

成果簡介在本項(xiàng)目中運(yùn)用流體力學(xué)理論和動力學(xué)方程提出了一種單流體多組元模型，它包含了一個(gè)可以適用于多組元的模型框架， 可以處理不同生物膜菌種相互之間的動力學(xué)作用、 內(nèi)部的相互轉(zhuǎn)化、 群體的消散和混合， 整個(gè)材料系統(tǒng)近似為不可壓縮， 因此當(dāng)一個(gè)種群的體積分?jǐn)?shù)增長時(shí)， 一個(gè)或多個(gè)其他的種群必須相應(yīng)的以體積分?jǐn)?shù)的形式轉(zhuǎn)化為增長的種群。 我們還把這個(gè)二元模型變?yōu)楦?xì)致的三元模型， 除包含等效溶劑， 還將包含 EPS 和細(xì)菌兩種組分， 抗菌劑濃度和營養(yǎng)素也被更細(xì)致地建模。 并且使用二元和三元模型研

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設(shè)，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復(fù)出要測量的信號，相比于之前相關(guān)算法明顯的提高的信號的恢復(fù)精度。

該技術(shù)建立了在役輸電鐵塔結(jié)構(gòu)性能弱化模型和評估方法，提出了適用于瞬變載荷測量的輸電鐵塔狀態(tài)全面感知技術(shù)，考慮臺風(fēng)、龍卷風(fēng)、覆冰等災(zāi)害氣象條件下載荷的瞬變特征，完成了輸電線路瞬變載荷狀態(tài)感知系統(tǒng)及終端設(shè)備研制，提出以架空導(dǎo)線載荷、鐵塔結(jié)構(gòu)傾角和應(yīng)力狀態(tài)實(shí)時(shí)測量為基礎(chǔ)，與數(shù)字仿真模型深度融合的輸電鐵塔狀態(tài)全面感知技術(shù)，構(gòu)建輸電鐵塔的邊緣智能感知端與云端協(xié)調(diào)工作架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)輸電鐵塔結(jié)構(gòu)狀態(tài)全面高速感知，可以實(shí)現(xiàn)輸電線路巡護(hù)重點(diǎn)定位和輸電鐵塔災(zāi)害反演。 該技術(shù)的應(yīng)用將解決重要架空輸電線路通道中鐵塔結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)智能感知與評價(jià)問題，能夠?qū)崿F(xiàn)架空輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)全面感知，有效提升輸電鐵塔結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)感知的準(zhǔn)確度和智能化水平，為定位輸電線路的巡護(hù)重點(diǎn)提供重要技術(shù)手段，為我國堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)，提供重要理論支撐、技術(shù)保障和實(shí)踐依據(jù)。 1 系統(tǒng)功能 （1）輸電線路地理信息 以電子地圖方式顯示輸電線路的地理信息，展示輸電線路走向及鐵塔位置信息。同時(shí)，可標(biāo)識當(dāng)前的氣象信息。 （2）輸電鐵塔結(jié)構(gòu)狀態(tài)感知實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù) 以表格、圖形的方式顯示狀態(tài)感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對異常的狀態(tài)感知數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)聲光報(bào)警，并可進(jìn)行歷史狀態(tài)感知數(shù)據(jù)的查詢。 （3）輸電鐵塔災(zāi)害反演 建立塔線體系三維模型，在三維模型上顯示導(dǎo)線位移、導(dǎo)線和絕緣子的應(yīng)力計(jì)算結(jié)果，并可實(shí)現(xiàn)災(zāi)害過程反演。 （4）輸電鐵塔實(shí)時(shí)健康狀態(tài) 建立輸電鐵塔的三維模型，在三維模型上顯示輸電鐵塔的桿件應(yīng)力計(jì)算結(jié)果、輸電鐵塔結(jié)構(gòu)變形結(jié)果及實(shí)時(shí)的健康狀態(tài)評價(jià)結(jié)果。 （5）輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)及巡護(hù)重點(diǎn)定位 顯示輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)評價(jià)結(jié)果，提供輸電鐵塔薄弱環(huán)節(jié)定位功能，為輸電線路重點(diǎn)巡護(hù)提供支持。 2 系統(tǒng)組成 輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)智能感知平臺的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為感知裝置和主站系統(tǒng)構(gòu)成，如下圖所示。 圖1 系統(tǒng)圖 系統(tǒng)客戶端界面如下圖所示。 圖2 客戶端界面

本發(fā)明公開了一種感知時(shí)長和資源分配聯(lián)合優(yōu)化的方法，優(yōu)化目標(biāo)為：其中r為數(shù)據(jù)總速率，τ為感知時(shí)隙寬度，X和W分別為用戶對各頻帶的占比矩陣和發(fā)射功率矩陣，約束條件為檢測和虛警概率、發(fā)射功率峰值和均值均受限于預(yù)設(shè)門限。所述方法首先將優(yōu)化問題分解為上下兩個(gè)子層；然后在τ可行區(qū)下界附近選取第一二插值點(diǎn)，基于其連線斜率選取第三插值點(diǎn)；其次令插值函數(shù)導(dǎo)數(shù)為零導(dǎo)出τ最優(yōu)解最后將τ的最優(yōu)解代入至下層進(jìn)行優(yōu)化，得到X和W的最優(yōu)化解本發(fā)明方法速度優(yōu)勢明顯并且精度仍能維持較高水平。

本發(fā)明提出一種分塊陣列塊內(nèi)壓縮感知逐點(diǎn)掃描相機(jī)。該相機(jī)包括：物體光源、透鏡組、DMD陣列、感光片、A/D轉(zhuǎn)換器、DSP處理器組成。預(yù)先將DMD陣列分割成若干個(gè)小方塊，透鏡組將景物光線投向DMD陣列上面，通過控制DMD陣列上面數(shù)字微鏡逐點(diǎn)翻轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)對景物光線的分塊逐點(diǎn)掃描，即在每一個(gè)小方塊內(nèi)分別進(jìn)行壓縮采樣。然后根據(jù)重構(gòu)算法重構(gòu)原始信號，DMD陣列將逐點(diǎn)掃描后經(jīng)過重構(gòu)的景物圖像反射到感光片上成像。本發(fā)明利用DMD陣列的逐點(diǎn)掃描提高了成像的速度，是一種具有很大潛在應(yīng)用價(jià)值的新型拍攝方法，突破了香農(nóng)采樣定理的瓶頸，從少量采樣測量值精確重構(gòu)出原始圖像，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與壓縮合二為一，節(jié)省存儲資源。

本發(fā)明公開了一種實(shí)時(shí)流計(jì)算流速感知彈性執(zhí)行容錯(cuò)系統(tǒng)，將 傳統(tǒng)流計(jì)算框架中元組發(fā)射、計(jì)算、狀態(tài)保持與處理單元緊耦合關(guān)系 變成一種模塊化、專職化的松耦合關(guān)系，結(jié)合流速感知、彈性執(zhí)行、 狀態(tài)管理等模塊，使系統(tǒng)能夠精細(xì)控制各階段的處理時(shí)間進(jìn)而保證整 個(gè)應(yīng)用的延遲。流速感知使系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)輸入流變化或可用資源 變化。分發(fā)模塊可靈活改變分發(fā)關(guān)系、并適時(shí)按批發(fā)送元組，進(jìn)一步 減少了資源消耗和發(fā)送延遲。彈性執(zhí)行使系統(tǒng)對用戶透明地調(diào)

機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在過去十年中得到了長足的發(fā)展，有效提高機(jī)器人的智能感知能力，是未來數(shù)年內(nèi)進(jìn)一步推動該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。機(jī)器人的智能認(rèn)知能力，是指通過人工智能理論和技術(shù)，賦予機(jī)器人一種類似人類的高層認(rèn)知能力，從而使得機(jī)器人可以自己適應(yīng)復(fù)雜多變、具有較強(qiáng)不確定性的自然場景。本項(xiàng)目擬在前期計(jì)算機(jī)視、聽覺認(rèn)知算法研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索機(jī)器多模態(tài)認(rèn)知關(guān)鍵技術(shù)在機(jī)器人環(huán)境感知問題中的具體應(yīng)用。1.&n

一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 可穿戴設(shè)備已成為疾病診斷與治療方面的一項(xiàng)重要創(chuàng)新技術(shù)，在人體生理指標(biāo)與機(jī)能監(jiān)測方面發(fā)揮著極其重要的作用。可穿戴外骨骼機(jī)器人技術(shù)漸漸融入人類日常生活，但面臨著環(huán)境多變、骨骼特征復(fù)雜、傳感電極順應(yīng)性差等挑戰(zhàn)。本技術(shù)針對人-機(jī)-環(huán)境耦合中的關(guān)鍵難題，開展面向人體運(yùn)動感知的柔性可穿戴系統(tǒng)研究，研發(fā)了面向關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角、肌肉形變、足底三維力測量的可穿戴柔性傳感系統(tǒng)，旨在揭示人體自然運(yùn)動規(guī)律、促進(jìn)外骨骼機(jī)器人研究，為復(fù)雜環(huán)境中的外骨骼自適應(yīng)控制提供智能感知技術(shù)支撐。