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為推進校地融合發(fā)展，2月13日上午，校黨委書記李元元、校長尤政帶領(lǐng)全體校領(lǐng)導(dǎo)班子成員，前往武漢經(jīng)開區(qū)進行實地考察調(diào)研。武漢市委常委、武漢經(jīng)開區(qū)工委書記劉子清，工委副書記、區(qū)長唐超陪同考察。雙方聚焦經(jīng)開新區(qū)·軍山新城發(fā)展與規(guī)劃，共商合作創(chuàng)新發(fā)展大計，同繪高質(zhì)量發(fā)展新藍圖，共譜“二次創(chuàng)業(yè)”新篇章。

本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊、測姿粒子濾波器和定位粒子濾波器；本發(fā)明在測姿濾波器的設(shè)計中，三維姿態(tài)誤差和三軸陀螺儀漂移作為6維的狀態(tài)向量?；趹T導(dǎo)機械編排的誤差方程作為其系統(tǒng)方程，用于更新粒子狀態(tài)。觀測方程包括加速度計觀測量更新和磁力計觀測量更新，用于計算粒子權(quán)重。測姿濾波器輸出VLC接收器的姿態(tài)給VLC定位模塊以校正姿態(tài)的影響。在定位濾波器的設(shè)計中，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果則作為定位濾波器的觀測方程。

本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測姿定位單粒子濾波器模塊；本發(fā)明中基于INS慣導(dǎo)機械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統(tǒng)方程，用于對粒子群的粒子進行更新。觀測方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計觀測量更新，用于計算各個粒子的權(quán)重。輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊。本發(fā)明首次在VLC定位領(lǐng)域使用融合測姿準確估計VLC接收器的姿態(tài)信息，解決VLC定位容易受接收器姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題，并消除姿態(tài)對VLC定位的影響。

本發(fā)明公開了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點云數(shù)據(jù) 的融合方法，針對兩組精度等級不同的三維點云數(shù)據(jù)，利用高精度點 云建立低精度點云的誤差分布，進而對低精度點云進行均值漂移，消 除低精度點云的漂移誤差，從而實現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)信息的融合，該方法包 括：S1：建立低精度點云的拓撲結(jié)構(gòu)信息，包括每個樣點的鄰域點集 和單位法矢；S2：利用高精度點云對低精度點云進行密度聚類，根據(jù) 聚類結(jié)果確定低精度點云每個樣點的漂移誤差；S3：利用低精度點云 的拓撲結(jié)構(gòu)信息和所述漂移誤差確定低精度點云各樣點的漂移矢量， 根據(jù)該漂移矢量對低精度點云的各樣點進行漂移，實現(xiàn)融合。本發(fā)明 的方法在消除低精度點云漂移誤差的同時，可實現(xiàn)小幅度噪聲的光順。 

主要技術(shù)內(nèi)容： （1）破傳統(tǒng)噴霧泵生產(chǎn)設(shè)備機械結(jié)構(gòu)設(shè)計，采用凸軌、凸輪機構(gòu)，創(chuàng)新性 研制了高精度、高效率的噴霧泵電化鋁殼抓口機、噴頭打噴咀機等系列裝配設(shè)備， 提高了設(shè)備的裝配精度和效率。提出集成基于等價輸入干擾估計器與參數(shù)智能辨 識的智能驅(qū)動控制技術(shù)，成功解決了微型噴霧泵現(xiàn)場設(shè)備層不確定干擾、電機參 數(shù)的時變性對裝備電機控制性能影響問題，提高了生產(chǎn)裝備控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 與 WSN，構(gòu)建微型噴霧泵生產(chǎn)過程信息采集網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)新性地 引入混沌粒子群優(yōu)化算法，優(yōu)化采集網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署；動態(tài)選擇通信節(jié)點數(shù)目，在 獲得最大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的同時，避免節(jié)點間的沖突，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，保證了生產(chǎn) 過程數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)膶崟r性和可靠性。 （3）創(chuàng)新性提出并實現(xiàn)了微型噴霧泵制造過程多目標資源優(yōu)化調(diào)度技術(shù)。 建立生產(chǎn)車間多目標資源優(yōu)化調(diào)度模型，提出基于種群年齡模型的動態(tài)粒子數(shù)微 粒群優(yōu)化算法來求解優(yōu)化問題，并采用層次分析法進行決策，成功實現(xiàn)了微型噴 霧泵生產(chǎn)全流程的精益管控，全面提高了生產(chǎn)質(zhì)量與資源效率。 （4）創(chuàng)新性研發(fā)了一種面向制造全過程的信息集成平臺。將生產(chǎn)過程信息、 管理信息等數(shù)據(jù)高度融合，實現(xiàn)底層物聯(lián)網(wǎng)到互聯(lián)網(wǎng)的無縫連接；解決了常規(guī) DCS、MES、ERP 三層架構(gòu)存在的數(shù)據(jù)交換困難、系統(tǒng)龐大、功能定制性差、難以354 適用于中小型制造業(yè)等缺點，為微型噴霧泵制造裝備的自動化和信息化融合提供 了解決方案。 行業(yè)意義： 項目通過攻克微型噴霧泵生產(chǎn)裝備的自動化與信息化技術(shù)融合的關(guān)鍵技 術(shù)，突破國外先進技術(shù)的壁壘，形成了自主知識產(chǎn)權(quán)與技術(shù)體系，項目成果提 升了微型噴霧泵加工裝備的自動化、信息化水平，符合國家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的 綠色制造技術(shù)，可帶動和促進化妝品、保健品等領(lǐng)域向高檔化的高層次技術(shù)方 向發(fā)展。 獲獎情況：2015 年獲中國輕工業(yè)聯(lián)合會科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎。 成果的技術(shù)指標、創(chuàng)新性與先進性： （1）引入凸輪、凸軌等機構(gòu)，并結(jié)合等價輸入干擾估計器、智能辨識等方 法設(shè)計控制策略，從機械和控制兩方面進行突破，自動化程度和生產(chǎn)效率高。 （2）集成 RFID 與 WSN，采用混沌粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，動態(tài)選 擇通信節(jié)點數(shù)目，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)膶崟r性和可靠性 高。 （3）建立以縮短生產(chǎn)周期、減少機器空轉(zhuǎn)時間、降低產(chǎn)品次品率為等為目 標，采用種群年齡模型的動態(tài)粒子數(shù)微粒群優(yōu)化算法求解生產(chǎn)過程優(yōu)化調(diào)度問 題，采用層次分析法進行決策，實現(xiàn)微型噴霧泵生產(chǎn)全流程精益管控。 （4）采用完全不同于傳統(tǒng) DCS、MES、ERP 三層架構(gòu)的模式，直接面向生 產(chǎn)、管理全過程，開發(fā)信息集成平臺，自動化和信息化融合度高、適用于中小 型制造業(yè)。 技術(shù)的成熟度： 相關(guān)技術(shù)已經(jīng)形成產(chǎn)品，在無錫圣馬科技有限公司及其下游企業(yè)進行了產(chǎn)業(yè) 化。 應(yīng)用情況： 針對微型噴霧泵加工裝備產(chǎn)業(yè)當前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、 加工效率低、品種適應(yīng)性差等問題，本項目以提高生產(chǎn)裝備的自動化與信息化水 平為目的，在裝備高性能自動化控制、信息的采集與傳輸、優(yōu)化調(diào)度、精益管控、 平臺建設(shè)等方面已經(jīng)取得了創(chuàng)新性研究成果，并對成果進行了提煉、集成，從 2012 年開始，針對本項目整體技術(shù)展開全面推廣，應(yīng)用于江蘇、廣東等地區(qū)的 10 多家輕工裝備制造及使用企業(yè)。355 應(yīng)用實踐證明了，本項目成果總體技術(shù)創(chuàng)新程度高、成熟度高、附加效益顯 著，顯著提升了我國塑料裝備在國際市場具有較強的競爭力，有利于提高我國塑 料裝備的設(shè)計制造智能化水平，推動了我國塑料制造業(yè)的國際化發(fā)展。 

本發(fā)明公開了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點云數(shù)據(jù)的融合方法，針對兩組精度等級不同的三維點云數(shù)據(jù)，利用高精度點云建立低精度點云的誤差分布，進而對低精度點云進行均值漂移，消除低精度點云的漂移誤差，從而實現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)信息的融合，該方法包括：S1：建立低精度點云的拓撲結(jié)構(gòu)信息，包括每個樣點的鄰域點集和單位法矢；S2：利用高精度點云對低精度點云進行密度聚類，根據(jù)聚類結(jié)果確定低精度點云每個樣點的漂移誤差；S3：利用低精度點云的拓撲結(jié)構(gòu)信息和所述漂移誤差確定低精度點云各樣點的漂移矢量，根據(jù)該漂移矢量對低精度點

"本發(fā)明公開了一種基于多線索數(shù)據(jù)管道融合的鐵路接觸網(wǎng)桿柱標識信息的確定方法，主要步驟有：1)數(shù)據(jù)管道建立；2)數(shù)據(jù)管道交匯點生成；3)多線索數(shù)據(jù)管道融合進行桿號及公里標推算；4)數(shù)據(jù)管道更新。本發(fā)明方法充分利用了接觸網(wǎng)圖像識別的中間結(jié)果，通過多線索數(shù)據(jù)管道的融合可以精確推算出桿號或公里標被遮擋、污染等視覺不可識別的圖像在序列中的位置，可適用于電氣化鐵路接觸網(wǎng)巡檢圖像的支柱號、公里標圖像識別結(jié)果的進一步校驗和修正。本發(fā)明基于多線索數(shù)據(jù)管道的推算方法也可以用于類似此類應(yīng)用的任務(wù)中。 "

本發(fā)明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優(yōu)化的行人重識別方法，行人重識別是一種針對 特定行人的檢索問題，本發(fā)明的主要思想是正確檢索的行人目標應(yīng)該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負樣本不相似。同時我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負樣本相 似的樣本為疑負樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時降低疑負樣本的排名，來達到通過排序優(yōu)化的方 式來提升行人重識別的效果。此外，融合多種方法的結(jié)果來加強這種相似性和不相似性關(guān)系。本

本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的面向?qū)ο蟮慕ㄖ镒兓瘷z測方法，首先求得圖像像素點的形態(tài) 學(xué)建筑指數(shù)(MBI)，紋理特征和慢特征分析圖(SFA);利用 MBI 指數(shù)和紋理特征進行 FNEA 分割;然 后求出每個對象的三個特征值，再作差，并利用 K 均值聚類算法求閾值，得到特征變化圖;再利用 AC 指數(shù)進行后處理;利用熵值法對不同的特征變化圖求權(quán)重，按照權(quán)重設(shè)定閾值求得變化圖像;最后利用 投票法進行后處理。得到變化檢測結(jié)果。

全面掌握城市軌道交通線網(wǎng)各方面信息是實現(xiàn)更高標準安全、效率、服務(wù)等城市軌道交通公共客運服務(wù)的基礎(chǔ)，在成網(wǎng)條件下的城市軌道交通運輸組織中，全方位的信息融合技術(shù)及信息融合大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)是線路成網(wǎng)后城市軌道交通建設(shè)的重要任務(wù)之一。城市軌道交通運輸組織信息融合技術(shù)可將各條城市軌道交通線路基于不同技術(shù)采集的列車、線路設(shè)備、車站設(shè)備、客流、車輛、物資等信息，通過信息融合方法與技術(shù)轉(zhuǎn)化為兼容可共享信息，在此基礎(chǔ)上與GIS結(jié)合建立成網(wǎng)條件下城市軌道交通線路信息融合大數(shù)據(jù)中心，為信息發(fā)布、資源調(diào)度、應(yīng)急處置等方面提供全方位信息支撐。