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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。

第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術服務提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業愿景，旨在讓AI成為驅動社會進步、企業增長的引擎。依托于領先的機器學習技術與豐富的行業實踐經驗，第四范式打造了企業智能化轉型戰略產品“天樞”，通過構建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業實現以創造業務價值為目標的智能化轉型。此外，第四范式為企業樹立了正確的轉型目標和方法，通過自動化AI應用構建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術快速、規模化落地到企業眾多業務場景中，提升業務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業提供軟硬一體AI集成系統SageOne，降低企業AI部署總體擁有成本，推動企業全面智能化轉型進程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫療、制造、互聯網、媒體等行業成功落地上萬個AI應用，助力各行業企業的AI創新變革。?點擊上方按鈕聯系科轉云平臺進行溝通對接！

本發明涉及一種可拆洗管間組合式壓力補償灌水器，包括灌水器主體、壓力補償式薄膜、出水環腔和活動螺管；在灌水器主體的一端設置固定螺管，在灌水器主體的另一端通過螺紋連接活動螺管；在位于固定螺管和活動螺管之間的灌水器主體的外壁上布置有第一迷宮流道，第一迷宮流道的始末為與灌水器主體的內部相通的進水口；出水環腔設置在位于固定螺管和活動螺管之間的灌水器主體的外部；壓力補償式薄膜環設在出水環腔與灌水器主體之間且兩端限位于固定螺管和活動螺管；在出水環腔的內壁上設置第二迷宮流道，第二迷宮流道的末端為與出水環腔的外部相通的出水口；在壓力補償式薄膜上設置有連通第一迷宮流道與第二迷宮流道的薄膜過流孔。

項目以海上風機葉片和大飛機結構材料為研究目標，提出根據環氧樹脂和雙馬來酰 亞胺樹脂結構特點，設計并在碳納米管表面引入帶有特征官能團的結構，通過工藝調整 和儀器分析相結合控制特征官能團的數量，制備出質量穩定的多功能碳納米管改性劑。 然后在不改變碳纖維/環氧樹脂或 BMI 復合材料基本成型工藝的條件下，利用此多功能 碳納米管改性劑提高碳纖維/環氧樹脂或 BMI 復合材料的韌性、強度、模量、耐沖刷能 力、耐腐蝕和抗老化性能。 

本實用新型公開了一種無線電磁自適應清管器及其定位系統，屬于清管器無線電磁自適應定位領域，包括清管器、管道內電磁波發射裝置、管道外傳感器接收裝置，清管器內部安裝有管道內電磁波發射裝置；所述管道外傳感器接收裝置包括有傳感器，傳感器為六個，且六個傳感器在三個坐標方向上采用對稱結構、均勻分布。可實現清管器的自適應三位定位測量跟蹤并且定位的精度較高。

本發明公開了一種納米碳管增強多孔含油軸承的制備方法，其特點是將表面處理過的納米碳管0.5～5.0wt％、金屬粉末99.5～95.0wt％和適量的分散劑在研缽中手工研磨或在球磨機中球磨混合均勻，在烘箱中烘干，將此混合粉末填入成型模具中，在0.8～1.0T的壓力下壓制成預制品，再放入燒結爐中，在NH3分解氣氛下燒結，燒結溫度為760～890℃，燒結時間2～3h；然后將燒結后的軸承在0.8～1.0T的壓力下進行精整，浸油，浸油時間15～30min，得到納米碳管增強多孔含油軸承。

其他成果/n本發明公開了一種車身鋁合金管件固溶-彎曲-時效成形裝置及方法，該裝置包括加熱機構和彎曲機構；加熱機構包括感應線圈和高頻電源，感應線圈套設在管件彎曲部的外周，感應線圈與高頻電源連接；彎曲機構包括彎曲模、靜夾塊、防皺塊、動夾塊和鋼/柔性芯模，管件的彎曲部放置在彎曲模上，管件的一端由靜夾塊和防皺塊夾在彎曲模上,管件的另一端由動夾塊夾緊，鋼/柔性芯模設置在管件內，其中靜夾塊、防皺塊以及動夾塊為分體式設計，彎曲模為鑲塊式設計，利于加工水道，便于磨損后更換，彎曲模、靜夾塊、防皺塊和動夾塊內均開設有用于通冷卻水的蛇形通道。本發明可顯著提高鋁合金管材的強度、硬度以及成形精度，有效解決管材彎曲淬火后的回彈問題。