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產品詳細介紹HXJT-II型交通現場勘查箱重量：8.4kg尺寸：475x310x185mm價格：2000.00元產品功能1.發現和提取現場指紋2.采集相關人員指紋樣本3.提取汽車漆片4.發現和提取各種微量物證5.提取DNA等生物物證6.采集相關人員血液樣本7.采集輪胎花紋圖案8.編號標示多個物證9.包裝保存各種痕跡物證10.標畫車輛位置11.測量現場12.繪制現場圖產品配置序號 名稱 數量   NO. 名稱 數量1 可充電白光手電 1個   34 氣壓表 1個2 紫外燈 1個   35 指南針 1個3 照明放大鏡 1個   36 50米纖維卷尺 1個4 微型顯微鏡 1個   37 5米卷尺 1個5 金色指紋粉 1瓶   38 紅色防水粉筆 1支6 銀色指紋粉 1瓶   39 黃色防水粉筆 1支7 黑磁粉 1瓶   40 白色防水粉筆 1支8 灰鼠毛指紋刷 1把   41 紅色記號筆 1支9 磁性指紋刷 1把   42 黑色記號筆 1支10 指紋膠帶 1卷   43 簽字筆 1支11 黑色指紋襯底 1盒   44 鉛筆 1支12 白色指紋襯底 1盒   45 橡皮 1塊13 紅色指紋捺印盒 1個   46 鉛筆刀 1把14 左手指紋捺印卡 1本   47 三角板 1套15 右手指紋捺印卡 1本   48 文件夾 1個16 輪胎花紋采集片 2張   49 繪圖筆錄本 1本17 不銹鋼鑷子 1把   50 三用圓規 1套 18 木鑷子 1把   51 交通現場繪圖模板 1套19 手術刀柄 1把   52 不干膠比例尺本 1本20 手術刀片 1包   53 不干膠物證標簽本 1本21 毛刷 1把   54 汗布手套 2付22 定性濾紙 1盒   55 防割手套 1付23 紗布 1包   56 一次性塑料手套 1包24 棉簽 1盒   57 一次性口罩 5個25 生理鹽水瓶 1個   58 一次性鞋套 4雙26 物證瓶 6個   59 一次性帽子 5個27 帶蓋塑料試管 10支   60 物證牌【1-10號】 1套28 一次性注射器 2支   61 塑料封鎖帶 1卷29 小號塑料物證袋 5個   62 鋁合金箱 1支30 4號紙物證袋 5個   63 汽車漆片粘取器 2個31 剪子 1把   64 坡度儀 1個32 多功能鉗 1把   65 生物物證提取與檢驗盒 1個33 組合旋具 1把   66 生物樣本采集盒 1個 生物物證提取與檢驗盒NO. 名稱 數量   NO. 名稱 數量1 生物物證專用棉簽 10支   4 抗人血紅蛋白試劑條 5條2 棉簽保存盒 5個   5 塑料盒 1個3 脫落細胞粘取器 2個         生物樣本采集盒NO. 名稱 數量   NO. 名稱 數量1 口腔試子 10個   4 碘伏消毒棉簽 10支2 血樣采集卡 10張   5 止血棉簽 10支3 無菌采血針 10支   6 塑料盒 1個  

產品詳細介紹HXJT-I型交通現場勘察箱價格：1800.00元/箱 產地：自產 序號 名     稱 數量  序號 名     稱 數量1 照明放大鏡 1個  31 多功能鉗 1把2 微型顯微鏡 1個  32 組合旋具 1把3 LED手電筒 1個  33 氣壓表 1個4 長波紫外燈 1個  34 指南針 1個5 金粉 1瓶  35 50米鋼卷尺 1個6 銀粉 1瓶  36 3米卷尺 1個7 黑磁粉 1瓶  37 紅色記號蠟筆 1支8 灰鼠毛指紋刷 1把  38 黃色記號蠟筆 1支9 磁性指紋刷 1把  39 白色記號蠟筆 1支10 指紋膠帶 1卷  40 紅色記號筆 1支11 黑色指紋襯底 1盒  41 黑色記號筆 1支12 白色指紋襯底 1盒  42 簽字筆 1支13 紅色指紋捺印盒 1個  43 鉛筆 1支14 十指指紋信息卡 5張  44 橡皮 1塊15 輪胎花紋采集片 2張  45 鉛筆刀 1把16 不銹鋼鑷子 1把  46 三角板 1套17 木鑷子 1把  47 繪圖筆錄本 1個 18 手術刀柄 1把  48 三用圓規 1套19 手術刀片 1包  49 交通現場繪圖模板 1套20 毛刷 1把  50 不干膠比例尺本 1本21 定性濾紙 1盒  51 不干膠物證標簽本 1本22 紗布 1包  52 汗布手套 2付23 棉簽 1盒  53 防割手套 1付24 生理鹽水瓶 1個  54 一次性塑料手套 1包25 物證瓶 6個  55 一次性口罩 5個26 帶蓋塑料試管 10支  56 一次性鞋套 4雙27 一次性注射器 2支  57 一次性帽子 5個28 塑料物證袋 5個  58 物證牌【1-10號】 1套29 紙物證袋 5個  59 塑料封鎖帶 1卷30 剪子 1把  60 鋁合金箱 1支

產品詳細介紹ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯系統1.系統方案ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺提供了基于物理的三維場景建模、基于語義的道路事件建模、基于物理光學屬性的攝像頭和激光雷達的仿真、基于物理電磁學屬性的毫米波雷達的仿真，從而實現多傳感器、多交通對象、多場景、多環境的實時閉環仿真。其主要功能如下：1)開放式交通場景編輯模塊，自定義設定道路和交通場景，可以自定義設定道路兩旁的建筑物，綠化帶等等；2)可以根據用戶需求，自定義設定道路場景上的交通流，可以自定義設定道路上來往的車輛，行人和交通指示燈；3)可以根據客戶需求，自行設定主動駕駛（或算法控制車輛）的車輛動力學參數；4)支持高精度的三維場景仿真和基于環境光的模擬；5)支持高精度的物理屬性的傳感器仿真，包括毫米波雷達的仿真、攝像頭的仿真和激光雷達的仿真；6)此外，考慮到能更加逼真地反映“人—車—路”在環仿真測試，該平臺還提供了開放的接口，可以與實物傳感器、VR設備、控制器、各類測試數據進行無縫的聯入，從而更好的滿足不同級別、不同目標的測試仿真要求。2.系統構成下面分別介紹本平臺各模塊的構成。2.1.自定義道路環境ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺提供了一套自定義道路場景的設計工具，具備直道、彎道、曲線等設計能力，支持道路寬度、長度、半徑、方向、車道數量、車道方向、車道限速、車道類型等的編輯。同時，該設計工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度傾角、道路交叉口、匝道、并道等的定義。還支持車道線的自定義化建模，包括單線、雙線、實線、虛線、車道線紋理、顏色等一系列車道線類型。同時，軟件集成豐富的環境模型庫，如樹木、建筑物、交通標識、路燈、電線桿、綠化帶、動物，施工路段障礙物和設施、交通行人等對象模型，可根據用戶需求對道路場景進行快速建模。除了自定義場景外，ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺還支持導入OpenStreetMap等3D高精地圖，自動生成與地圖匹配的道路模型。2.2.自定義交通場景ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺還提供了快捷的基于語義的道路交通流設計，包括車道行駛規則、車輛及行人行為、交通指示牌行為，以及某一時刻各交通對象交通行為的精確數據輸出。此外，交通對象的行為也可以人為定義，包含如車輛駕駛行為、突然變道、突然加速、行人亂闖紅燈和人行道等一系列場景的仿真，同時軟件內部車輛和行人之間可自定義交互與否，即可仿真自動避讓行人和忽視行人發生碰撞等行為。軟件內嵌腳本語言定義，同時也支持如Python，C++等語言的接口控制來定義交通行為。如下圖所示，為通過語義級的腳本語言來定義車輛和行人等交通對象的行為。2.3.構建車輛動力學模型除了上述的道路場景以及交通流的搭建能力之外，ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺同樣提供了基于總成特性的車輛動力學模型，并提供了以下性能參數的配置：?? 底盤參數，如長寬高、軸間距、重量等；?? 性能參數，如最大時速、引擎轉速等；?? 轉向參數；?? 輪轂參數；?? ……同時，軟件還提供了各類特性參數的預定義實驗數據，方便用戶對所定義車輛的特性進行快速的測試驗證。相關的實驗數據有：?? 加速特性實驗數據；?? 剎車特性實驗數據；?? 轉彎特性實驗數據；?? 方向盤特性實驗數據；?? 側風實驗數據；?? 障礙物和轉彎實驗數據；?? ……ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺還支持外部車輛動力學模型的導入和集成，如CarSim車輛動力學模型，以及用戶自研的車輛動力學模型。2.4.基于物理真實的三維場景建模在無人車輛的物理仿真中，除了前述關于道路場景，交通流以及車輛動力學模型的建模能力外，ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺的最大特點和優勢在于提供基于物理真實的三維場景建模和ray-tracing的圖形算法。使得上述的場景的構建與物理真實達到一個高匹配度，以此對無人車中傳感器的感知和后期控制算法的驗證提供了很好的準確性和真實性，以減少場景搭建的缺陷所帶來的傳感器和感知算法的決策錯誤。在整個基于物理真實的建模平臺搭建中，ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺會通過對以下物理真實參數的定義和基于ray-tracing的圖形算法來保證仿真的準確性和真實性：?? 環境光源的定義，包括：?? 天空的照度值；?? 基于經緯度的太陽光的照度和位置定義；?? 環境場景中各種點光源以及面光源的定義（光譜+IES+XMP）；?? 車輛照明系統的光源定義（光譜+IES+XMP）；?? 環境場景中包括道路，建筑，車身等一系列材料表面光學屬性的定義。其中各個光源的定義通過導入相關定義文件如前述所講，材料表面光學屬性通過ANSYS開發的一套OMS材料物理光學屬性BRDF測量儀硬件設備，對用戶所需仿真的場景材料庫進行探測，并將探測所得材料表面光學屬性BSDF函數附在前述場景建模的所屬材質表面，從而在ray-tracing的圖形算法下仿真得到一整套完整的考慮外部環境光以及物體表面光學屬性的物理真實的三維場景建模。同時ANSYS駕駛模擬與交通場景編輯平臺還提供豐富的材料庫供客戶場景建模使用。2.6.實時閉環仿真系統如前述通過對環境、場景、交通流的建模構造出無人車輛的運行場景和軌跡，同時耦合如攝像頭、激光雷達和毫米波雷達的感知系統的仿真，通過開放的API接口，可以方便的進行外部自動駕駛算法的集成。從而形成實時閉環的駕駛系統仿真。2.7.基于物理的智能頭燈照明仿真系統隨著智能駕駛輔助系統（ADAS）的逐漸普及和行業發展，車輛智能化頭燈照明系統也逐漸成為當前行業的發展趨勢和應用熱點。ANSYS自動駕駛仿真平臺Headlamp模塊通過ANSYS特有的物理級仿真引擎，為客戶提供真實的車輛頭燈路面光型分布測試和動態駕駛與智能頭燈仿真測試。除了前述在三維環境建模中通過ANSYS OMS設備進行材料表面光學屬性的采集與賦值外，為了保證接近真實的物理仿真光型，Headlamp模塊同樣對光源進行仿真模擬，包括車燈光源，自然光光源，路燈光源等。定義方式包含如：?? 光源光強分布IES文件；?? 光源光譜spectrum文件；?? 光源強度等；分別為不同光源的光譜分布和車燈光源的IES定義文件?；诃h境和光源的物理仿真，可以實現車輛前照燈遠光，近光，側燈的切換以及光強的實時切換控制，同時豐富的光度學分析工具，包含色度學，光度學，等照度線，等照度區域等信息便于分析光分布情況。支持的25米目標墻光分布信息用于分析驗證頭燈光分布是否符合標準。除了靜態光型分布驗證，ANSYS Headlamp開放的如C++，SCADE，Simulink的光型數據接口支持客戶自定義化的智能頭燈開發與驗證，同時豐富的動態駕駛模擬和場景仿真也可以幫助客戶實現實時的動態駕駛頭燈驗證，如AFS，ADB，矩陣頭燈，像素頭燈等智慧頭燈的仿真與測試驗證，基于IIHS動態頭燈測試標準的夜間測試驗證。

自動駕駛汽車不僅能大大提高交通系統的效率和安全性，同時也為我們節省了很 多寶貴時間，將是未來汽車發展的主流。在基于視覺導航的自動駕駛系統中，目標的檢測和 測距是其中的關鍵技術，直接決定了自動駕駛系統的性能。在基于視覺的導航中，雙目視覺技術是自動駕駛輔助系統中的主流應用技術。雙 目測距利用雙目立體視覺的原理，即兩臺攝像機分別對目標物體進行圖像采集，把采集到 的兩幅圖像進行處理后通過立體匹配來計算出被測物體的深度距離。

本成果可從根本上解決上述痛點難題，傳感器檢測到冰雪等風險路況時，及時向路政、交警部門和社會發送預警和報警信號，以便及時采取風險管控措施，大大降低惡性交通事故發生的可能性。還可與道路融雪化冰系統協同工作，監測到冰雪危險路況時，傳感器信號自動啟動融雪化冰系統工作，消融冰雪，保障道路安全通暢。本成果的主要創新點： 1）壓電平膜傳感器多階諧振頻率和振動譜解析技術； 2）多光譜傳感器光電信號處理技術； 3）復阻抗傳感器信號檢測及處理技術； 4）多傳感器信息融合人工智能技術； 5）傳感器可靠性結構設計技術。 冰雪路況傳感器主要包含阻抗譜、諧振譜和多光譜等三種核心關鍵技術，如下圖所示，其來源于團隊前期研發的壓電平膜式、光纖（光電）式和阻抗式結冰傳感技術成果，均為具有自主創新特色及自主知識產權的研究成果。

該成果 2013 年獲全國商業科技進步獎二等獎。本研究采用納米 ZnO 和 SBS 為外摻劑，尋求合適的制備工藝，制備納米材料/聚合物復合改性瀝青。借鑒聚合物改性瀝青的研究方法、試驗手段及評價方法，探討納米材料/聚合物復合材料改性瀝青及混合料的路用技術性能；并通過微觀、化學分析手段，研究納米 ZnO 和 SBS 加入到基質瀝青中，與基質瀝青的相互作用機理，以期望達到較為良好的改性效果，促進納米材料/聚合物復合改性瀝青的發展與應用。

本發明公開了一種顧及道路交叉路口轉向的公路大件運輸線路優化方法，包括:步驟 1，基于原始 道路圖層數據構建道路網絡數據模型;步驟 2，基于道路網絡數據模型構建道路轉角權重輔助網，并對 道路轉角權重輔助網中輔助邊賦權重;步驟 3，基于道路轉角權重輔助網生成網絡數據集，考慮路徑交 叉口轉向總權重和路徑總長度設置目標函數，采用最短路徑分析法分析網絡數據集，獲得最優路徑;步 驟 4，結合轉角方向將步驟 3 獲得的最優路徑反推到道路網絡數據模型中，獲

本發明為一種基于車載雙目相機的前方道路行人快速測距方法，公開了一種適用于自動駕駛系統的雙目行人檢測和測距方法。方法通過基于學習的行人檢測方法，訓練行人檢測模型，利用行人檢測模型對雙目場景中的行人進行檢測。通過顏色特征和尺度不變特征計算左圖像檢測結果中選取的點在右圖像中的匹配點，計算匹配對之間的視差值。通過尋找視差中值的方法得到檢測結果準確的視差值，并根據相機坐標系與圖像坐標系之間的幾何關系計算行人與相機的距離。方

本發明公開了一種基于道路時空關聯關系的路段行程時間推斷方法，包括步驟 1:基于交叉口運行 狀態對路段行程時間交通數據進行統計;步驟 2:基于通行模式周期性提取目標路段與鄰接路段之間的 特征關系;步驟 3:基于三層神經網絡模型對目標路段行程時間進行預測。本發明針對已有方法在數據 缺失情況下對路段行程時間估計的不足，利用路段行程時間交通大數據對目標路段行程時間進行推斷， 解決了由于數據稀疏而不能推斷行程時間的問題，最后利用武漢市浮動車 GPS 歷史數據進行了驗證， 結果證明了本方法的有效性。

本發明公開了一種赤泥制備道路硅酸鹽水泥的方法，以脫堿后的氧化鋁赤泥為主要原料制備道路硅酸鹽水泥，本發明通過設計道路硅酸鹽水泥熟料中C3S、C2S、C4AF和C3A等主要的礦物組成，以40～60%的赤泥部分代替道路硅酸鹽水泥生產所用的鈣質、鋁質原料，完全取代鐵質和硅質原料；本方法所制得的赤泥道路硅酸鹽水泥性能良好，赤泥的利用率高。