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基于單顆 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清視頻輸入的高性價比智慧視覺系統。該系統除了實現倒車影像、行車記錄、環視全景成像等基本功能外，還將進一步基于深度學習算法，一體化集成車道偏離預警、前車碰撞預警、行人碰撞預警、盲區監測及變道輔助、駕駛行為監測等高級輔助駕駛功能，從而在不增加硬件成本的基礎上，為客戶提供高性價比的智慧視覺系統，實現各類型車輛的車身環境感知及預警。 

本發明公開了一種多核多線程環境下 NUMA 感知的同步方法， 屬于并行計算領域。本發明提出的方法是：線程將同步請求結點插入 鏈表并在局部鎖上自旋，如果局部鎖被釋放并且請求已被執行則返回， 否則該線程作為 combiner 線程，設置宿主 NUMA 節點，執行請求的 回溯位置，然后開始執行自己以及其他線程的同步請求，執行完畢后 從當前位置向前遍歷尋找來自宿主 NUMA 節點內的線程，若找到則將 其作為新的 combin

本發明公開了一種基于地形改正的衛星影像虛假地形感知現象改正方法，從改變光照方向的角度出 發，引入地形改正中的 C 校正模型，通過建立原始影像與虛假地形感知現象改正后影像經過地形改正后 的輻射關系，獲得虛假地形感知現象改正前后影像輻射值的對應關系，進而推導出改正后影像灰度值。 本發明方法能夠在改正虛假地形感知現象的同時，較好地保持原始影像的空間細節及光譜特性，可顯著 提高影像解譯準確度。

本發明提出了一種基于壓縮感知特征選擇的實時檢測跟蹤框架與跟蹤方法(CFS)，本發明能夠對壓 縮后的特征進行選擇，只使用區分度高的樣本特征進行分類;本發明能夠達到實時跟蹤，而且避免了由 于選擇了錯誤的特征導致的跟蹤失敗現象，有效的抑制了不好的特征對跟蹤結果的影響，并且明顯提高 了跟蹤速度和跟蹤精度。

1、復雜作業環境下多參數的智能感知技術；2、人工智能中樞控制系統實現；3、智能電液控制技術；4、終端軌跡規劃及精確控制技術；5、自動掃描、分析技術與系統協調作業；6、基于影像分析的地面監控系統和遠程操作系統實現；7、井下多傳感信息融合及檢測技術；8、井下網絡數據傳輸系統平臺構建；9、無線與有線光纜通信異構融合與組網技術；10、地面井下信息互通，以及與礦井綜合自動化平臺的高效融合技術

基于無線射頻的智能交通公共平臺， 對進入系統的所有“物”， 包括系統平臺范圍內的道路交通設備、車位、移動交通工具等采用基于射頻識別（RFID）技術的電子標簽作介質，為被標識的交通工具建立起以身份特征信息為核心的、終身的、可靠的、唯一對應的“電子鏡像”。 依托 RFID 的系列技術手段， 將這一“電子鏡像”真實、 可靠、 完整地映射到應用系統的數字化公共信息平臺上。 通過對運行于這一信息平臺上的“電子鏡像”的監管服務， 支持或實現對活動在實景現場的被標識交通工具的物理實體的監管、服務。

本發明公開了一種自感知工作點的電磁超聲檢測方法及裝置， 該方法包括步驟:S1、將線圈放于構件上方，將永久磁鐵放置于線圈 上方，在構件中激勵超聲導波信號;S2、調節永久磁鐵與被檢構件間 的提離，在不同提離下采集超聲導波信號并轉換為檢測信號，確定其 首個非電磁脈沖信號峰峰值;同時采集不同提離下表征磁場強度的電 壓;S3、確定上述峰峰值的最大值，將其對應的提離作為基準工作提 離，尋找鄰近提離作為工作提離;S4、在基準工作提離與工作提離中 確定最小提離和最大提離對應的電壓，生成最佳工作電壓區間，根據 該區間

本發明公開了一種基于 flash 編程干擾錯誤感知的 LDPC 譯碼優化方法，隨著 NAND 閃存存儲密度的提升，每個單元存儲較多的比特信息，單元之間的耦合干擾較強烈，造成嚴重的編程干擾錯誤，使得傳統的 BCH 碼不足以保證數據的可靠性，LDPC 碼具有優于 BCH 碼的糾錯性能而被應用于 NAND 閃存存儲系統中。使用被優化的 LDPC譯碼算法具有重要意義。現已觀察，編程干擾錯誤具有數值相關性特征，當進行 LDPC

1.痛點問題 協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。相比傳統工業機器人，協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并靈活地與人類配合。隨著傳統工業機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協作機器人能夠進一步提高制造業的生產效率，帶來可觀的經濟效益。然而，現有的協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衡一直是人機交互中未系統解決的開放性問題。當存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現有的協作機器人是通過中止正在進行的任務、順從人的干預以保證安全；然而，不論人是有意地干預（即工人直接抓取機械臂來引導其任務）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，機器人才能繼續執行它的任務。雖然這種人機協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作機器人的另一大痛點問題。協同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產線，以適應新的任務，因此新任務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、本能的優勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經驗。其中，將示教軌跡參數化為可以編輯修改、適應不同任務的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應該包含機器人末端的運動數據，而且應該包含同時調整的冗余關節運動數據，從而同時完成末端主任務與關節避障任務，以適應工作環境。現有的示教方式未能結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節的示教任務。 2.解決方案 本項成果基于增強現實-觸覺感知技術，開發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視覺控制與零空間阻尼控制的協作框架：在有限視場、未校正相機、關節奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內的全局穩定性；在不影響機器人末端任務的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關節姿態，以應對環境動態變化或突發事件，從而實現了安全與效率并重的人機協作方式。 ②對于問題二，本項成果構建了增強現實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務和冗余聯合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關節的數據。示教軌跡基于DMP方法進行參數化，能夠根據不同任務所需的末端位置、關節角度、運動速度進行自適應調整，在保證末端任務精度的同時完成關節的避障任務。 技術核心： ①基于增強現實-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習方法; ③自適應全局穩定控制算法。 預期產品：用于人機互補協同操作的設備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發的人機互補協作平臺，在硬件與軟件研發階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發所需辦公及研發場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協作平臺開發團隊、商務開發與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)生產制造企業合作：提供人機協同操作的場景與需求，開展工廠真實環境的測試與部署； 5)基礎研究合作：與協作機器人、增強現實、觸覺感知方向的國內外基礎研究團隊合作，開發新的交互設備與算法。

本發明公開了一種糾刪碼存儲中負載感知的數據歸檔方法，包 括步驟：獲取糾刪碼存儲集群中生產集群的每個節點的負載權重值， 并將負載權重值存儲在數組中，并根據節點負載權重值來確定不同條 帶在生產集群中的歸檔節點集合。對第 i 個條帶，初始化其歸檔節點 集合為空，從第 i 個條帶的數據分布集合中選擇負載權重值最高的節 點，并判斷該節點的負載權重值是否大于該節點的數據塊個數，如果 為是，則將該節點對應的數據塊填充在該條帶的歸檔