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已有樣品/n1）主要技術(shù)特點(diǎn)： 該成果的特點(diǎn)是針對(duì)高速鐵路巡檢車(chē)捕獲的接觸網(wǎng)服役狀態(tài)的高清 圖像,利用關(guān)鍵部位檢測(cè)與配準(zhǔn)方法,自動(dòng)檢測(cè)和定位接觸網(wǎng)關(guān)鍵部位, 然后,利用深度特征學(xué)習(xí)方法,自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別接觸網(wǎng)關(guān)鍵部位鳥(niǎo)巢危 害。與現(xiàn)有的接觸網(wǎng)鳥(niǎo)巢人工巡視相比，具有檢測(cè)和識(shí)別速度快、精度 高等優(yōu)點(diǎn)。 2）主要技術(shù)指標(biāo)： (1)接觸網(wǎng)鳥(niǎo)巢檢測(cè)精度率：漏檢率為 0,虛警率<5% (2)接觸網(wǎng)鳥(niǎo)巢檢測(cè)的速度：>10fps 3）應(yīng)用范圍： 可用于高速鐵路巡檢車(chē)接觸網(wǎng)鳥(niǎo)巢危害的檢測(cè)與定位，提高處理的

本發(fā)明提出一種無(wú)深度反轉(zhuǎn)的集成成像3D投影顯示裝置，該裝置由投影機(jī)和微反射鏡陣列組成，投影機(jī)將微圖像陣列直接投影到微反射鏡陣列的后方，微反射鏡陣列包含的反射單元個(gè)數(shù)與微圖像陣列包含的圖像元個(gè)數(shù)相同，且反射單元與圖像元中心對(duì)齊，微反射鏡陣列的反射單元對(duì)投影機(jī)投影的光線(xiàn)進(jìn)行反射并聚集還原，再現(xiàn)出無(wú)深度反轉(zhuǎn)的3D圖像。

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于城市污水處理廠(chǎng)污泥深度脫水的化學(xué)調(diào)理劑投加量?jī)?yōu)化方法，包括以下步驟：(1)針對(duì)某一特定污泥，對(duì)添加到該特定污泥中的化學(xué)調(diào)理劑進(jìn)行投加量的優(yōu)化，從而得出單位質(zhì)量有機(jī)物對(duì)應(yīng)的化學(xué)調(diào)理劑最優(yōu)投加比例；(2)根據(jù)步驟(1)得出的最優(yōu)投加比例，對(duì)其他待處理污泥適用的化學(xué)調(diào)理劑最優(yōu)投加量進(jìn)行計(jì)算；(3)按步驟(2)計(jì)算得出的化學(xué)調(diào)理劑最優(yōu)投加量，向待處理污泥中添加化學(xué)調(diào)理劑進(jìn)行污泥調(diào)理處理，然后再進(jìn)行機(jī)械脫水處理，從而得到含水率低于 60％的深度脫水污泥。本發(fā)明通過(guò)對(duì)關(guān)鍵化學(xué)調(diào)理劑投加量的參

本項(xiàng)目采用自主研發(fā)的連續(xù)微波合成技術(shù)和裝備，結(jié)合行業(yè)首創(chuàng)的分子篩膜快速在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，成果實(shí)現(xiàn)了高性能分子篩膜材料的連續(xù)化生產(chǎn)，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)高效率膜組件的研制和成套設(shè)備的設(shè)計(jì)制造。 一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 分離是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中重要的單元操作過(guò)程之一，占到工業(yè)過(guò)程能耗的40-60%。降低分離過(guò)程能耗收到全球普遍重視，其中膜分離提供了一條重要的技術(shù)路線(xiàn)。本項(xiàng)目采用自主研發(fā)的連續(xù)微波合成技術(shù)和裝備，結(jié)合行業(yè)首創(chuàng)的分子篩膜快速在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法，成果實(shí)現(xiàn)了高性能分子篩膜材料的連續(xù)化生產(chǎn)，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)高效率膜組件的研制和成套設(shè)備的設(shè)計(jì)制造，在生命醫(yī)藥、新能源、高端化工等領(lǐng)域進(jìn)行了分子篩膜有機(jī)溶劑超深度脫水的示范推廣。項(xiàng)目成果（包含膜材料，膜組件、成套技術(shù)和裝備）將助推我國(guó)醫(yī)藥、化工與新能源領(lǐng)域的節(jié)能降耗與產(chǎn)業(yè)升級(jí)，引領(lǐng)全球先進(jìn)分離技術(shù)的行業(yè)發(fā)展。 已申請(qǐng)專(zhuān)利 23 項(xiàng)，其中發(fā)明專(zhuān)利 17 項(xiàng)（授權(quán) 1 項(xiàng)），實(shí)用新型專(zhuān) 利 5 項(xiàng)（授權(quán) 2 項(xiàng)），PCT1 項(xiàng)。在 Science, Angew. Chem. Int. Ed., J. Am. Chem. Soc., Adv. Mater., J. Membr. Sci.等期刊發(fā)表頂尖論文 90 余篇。 創(chuàng)新點(diǎn)： （1）國(guó)際上首次實(shí)現(xiàn)了分子篩膜材料的連續(xù)化合成。解決了無(wú)機(jī)分子篩膜材料生產(chǎn)的品質(zhì)穩(wěn)定性難題，保障了超低缺陷分子篩膜材料的大規(guī)模生產(chǎn)應(yīng)用。   （2）發(fā)展了具有獨(dú)特流道結(jié)構(gòu)的高效率膜組件，實(shí)現(xiàn)了膜組件產(chǎn)品的系列 化和標(biāo)準(zhǔn)化。   （3）國(guó)際上率先完成了分子篩膜用于有機(jī)溶劑超深度脫水的若干項(xiàng)標(biāo)桿式工業(yè)應(yīng)用。   圖 3. 電子級(jí) NMP 的現(xiàn)場(chǎng)精制的成套撬塊化設(shè)備    

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種采煤工程中底板破壞深度監(jiān)測(cè)的多點(diǎn)位移計(jì)裝置，包括灌漿錨頭、測(cè)桿、測(cè)桿保護(hù)管、位移傳感器、過(guò)渡管、固定座，其特征在于：所述的錨固頭與位移測(cè)桿一端相連，位移測(cè)桿另一端與位移傳感器一端相連，所述的位移測(cè)桿外設(shè)置保護(hù)管，所述過(guò)渡管為壓縮波紋管。該裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，系統(tǒng)可靠，在礦井下可快速安裝。

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn)的算法。其特征在于，首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自然最近鄰居搜索，當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中沒(méi)有共享最近鄰居的點(diǎn)的數(shù)量不再變化時(shí)搜索結(jié)束，得到搜索最近鄰個(gè)數(shù)n；根據(jù)提出的自然共享鄰居定義，計(jì)算每個(gè)對(duì)象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關(guān)系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個(gè)對(duì)象的自然共享最近鄰域關(guān)系，根據(jù)該自然共享最近鄰居關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)和離群點(diǎn)判別。本發(fā)明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關(guān)系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現(xiàn)有算法因?yàn)樽匀秽従雨P(guān)系定義不夠嚴(yán)密及搜索條件不夠科學(xué)而引起的聚類(lèi)效果不好和離群點(diǎn)檢測(cè)精度不高的問(wèn)題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經(jīng)傳統(tǒng)BEMD算法進(jìn)行自適應(yīng)分解得到各階IMF后，對(duì)各個(gè)IMF的概率密度函數(shù)與待去噪圖像概率密度函數(shù)之間的相似性進(jìn)行測(cè)量，其次，根據(jù)相似性測(cè)量值區(qū)分出噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)與信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對(duì)噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)進(jìn)行降噪處理得到實(shí)際的圖像噪聲，接著，重構(gòu)出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對(duì)其累加求平均、實(shí)現(xiàn)將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對(duì)該平均圖像進(jìn)行去噪處理。通過(guò)本發(fā)明方法對(duì)圖像進(jìn)行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。

一種基于視覺(jué)顏色理論和同質(zhì)抑制的輪廓與邊界檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的交叉領(lǐng)域，旨在從復(fù)雜的自然場(chǎng)景中提取目標(biāo)的輪廓和邊界。本發(fā)明通過(guò)研究人眼視覺(jué)信息處理機(jī)制，對(duì)視覺(jué)通路各級(jí)神經(jīng)元的感受野建立數(shù)學(xué)模型，同時(shí)利用非經(jīng)典感受野的調(diào)制作用來(lái)抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遺傳算法的異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法，本發(fā)明的異構(gòu) CAD 模型數(shù) 據(jù)交換的系統(tǒng)包括二個(gè)部分:源端 CAD 系統(tǒng)和目標(biāo)端 CAD 系統(tǒng)。同時(shí)，將異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換分為兩 層:3D 特征參數(shù)層和 2D 草圖參數(shù)層。在 3D 特征參數(shù)層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實(shí)現(xiàn) 特征數(shù)據(jù)的交換。在 2D 草圖參數(shù)層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數(shù)層中 樣條映射問(wèn)題轉(zhuǎn)換為樣條擬合問(wèn)題。創(chuàng)新性的將遺傳算法引入到異構(gòu) CAD 數(shù)據(jù)交換領(lǐng)域。在遺傳算法個(gè)體 的適應(yīng)度計(jì)算中，引入了 Hausdroffdistance。本發(fā)明可以用于復(fù)雜模型的異構(gòu) CAD 數(shù)據(jù)交換，交換之后的 目標(biāo)模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數(shù)化特征信息。

本項(xiàng)成果對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制算法進(jìn)行了優(yōu)化研究，可以使城市道路綠波帶控制的效果得到改善，使交叉口通行效率獲得提升。仿真表明，本項(xiàng)成果的應(yīng)用可以使延誤減小10%~20%。