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產品詳細介紹

廣東百佳百特實業有限公司創建于1988年，注冊資金8000萬元人民幣，總資產達5億多元，是國內領先的集金融設備研發、生產、銷售、服務于一體的國家高新技術企業。公司已通過ISO9001:2008質量體系及ISO14001環境體系認證，先后獲“國家重點新產品”、“中國馳名商標”“廣東省名牌產品”等殊榮及100多項技術專利。主導產品以點驗鈔機、清分機、空氣凈化器、人工智能服務機器人等金融機具為主。公司現有員工1000余人，年生產各類金融機具三十萬臺以上。在國內設有55個自有售后服務中心，100多家代理服務點，售后網絡在全國31個省、直轄市和自治區覆蓋率達100%。 百佳公司在精益求精，專業做好現鈔機具同時，根據金融行業的發展需求不斷豐富產品線，通過并購重組，強強合作，全資收購了成立于2004年的專業從事人工智能服務機器人生產研發的臺資企業“中山市大谷電子科技有限公司”，主要產品：銀行迎賓服務機器人、銀行金庫鈔票運送專用人工智能系統、安防機器人等。 中山市大谷電子科技有限公司是廣東中山一家專業從事智能機器人生產、加工、設計加工的高新技術企業，同時亦是一家專業電子智慧型產品的解決方案服務商。自公司引進德國和比利時機器人專項技術后生產第一代機器人以來，產品收到世界各國的喜愛，如馬來西亞，西班牙，法國，荷蘭等多個國家和地區。經過我們不斷改善的優良品質，優雅的風格和先進的科研成果在國內外獲得了供不應求的大好市場，贏得了大批國內外客戶的青睞和肯定。 十多年的發展歷程，公司一直堅持以教育編程類型機器人、銀行迎賓服務機器人、物流AGV、銀行金庫鈔票運送專用人工智能系統、安防機器人為核心產品。相關產品廣泛應用在教育系統、物流公司、酒店商超等領域，如東南大學、廣東科學中心、中山電子科技大學、華南理工大學、格力自動裝備公司、東方大酒店、銀泉大酒店、德邦物流公司等。百佳大谷核心理念：聚焦智慧產品，人類生活因我而精彩。 大谷電子科技擁有十幾年的電子產品軟硬件方案開發設計經驗，累計開發電子產品應用設計方案3000多個，貫穿著人工智能、家電、照明、辦公設備、工控設備、電子消費產品等等領域，發明專利及軟件著作專利等18項版權專利。2015年獲得廣東省高新科技企業審核通過。目前為客戶提供理念超前的手機app開發、 智能家居系統、電子技術、電子線路設計、PCB設計、電路板設計、單片機技術、智能控制、嵌入式系統、智能控制器、模擬數字電路、物聯網工程、云服務、云存儲的大數據管理軟件設計等一條龍的技術服務，包括產品研發理念、產品更新迭代以及五星售后平臺搭建，擁有50多名博士、研究生和本科生專業技術團隊，為客戶提供降低成本提升效率的詳細解決方案。百佳集團及大谷電子期望與您們攜手共同實現您的夢想。 2016年與中山市政府，電子科技大學共同成立中山市產業研究院，研究項目為機械人室內導航與室外導航的技術突破。

西安交通大學實驗室安全設施建設-存儲柜競爭性磋商

道路與鐵道學科平臺建設 招標項目的潛在投標人應在北京宏信天誠國際招標有限公司（北京市海淀區復興路乙12號中國鋁業大廈11層1110室）獲取招標文件，并于2022年06月17日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

北京交通大學電機狀態預測可視化系統項目 招標項目的潛在投標人應在線上報名（郵件）獲取招標文件，并于2022年07月05日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發明公開了一種基于卷積神經網絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法，首先對待檢測視頻進行預處理，分段并提取運動殘差圖像，將原始圖像與運動殘差圖像組合作為卷積神經網絡算法的輸入，建立至少包含一個卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計算原始圖像和運動殘差圖像中包含的人群狀態特征，再將人群狀態特征和運動特征結合，構建至少包含一個卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進行融合處理，同時構建分類器，使用預制的帶有擁擠程度標簽的訓練集對卷積神經網絡進行訓練，使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進行正確檢測，更加全面的表征監控視頻中的客流狀況，實現擁擠程度的檢測，提高了算法檢測的準確率。

該項目是863計劃項目，現處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯理論引入交通狀態分析，并根據不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協同控制目標，優化大范圍內的多匝道協同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。