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1.發展了有機-無機雜化納米復合阻燃增強新技術，實現了材料的力學和阻燃性能的同步提升，解決了傳統阻燃技術惡化材料力學性能的難題；相比傳統阻燃技術熱釋放速率降低 20-40%，力學性能提高 20-50%； 2.發展了無機-無機雜化納米復合抑煙減毒新技術，解決了傳統阻燃材料燃燒煙氣毒性大的難題，相比傳統技術燃燒煙氣煙密度降低 20-40%，毒性降低 20-60%。 

本實用新型公開了一種碗扣式鋼管腳手架安全監測節點，該安全監測節點設置在碗扣式鋼管腳手架上，它包括單片機，以及與單片機相連并相互通信的激光位移傳感器、加速度計、實時時鐘模塊、無線通訊模塊、外擴數據存儲電路和電源及電源管理模塊。所述的電源及電源管理模塊包括12V大容量鋰電池、電壓轉換電路和電源管理電路。本實用新型能獲取碗扣式鋼管腳手架的位移值、加速度值和角速度值等參數，并對通過無線傳輸模塊發送給匯聚網關，再通過匯聚網關發送給遠端的服務器，使用方便、可靠，為建筑和橋梁等施工和監管部門的監管提供科學有效的監

本實用新型提供核電站安全殼內襯鋼板缺陷測量裝置，其特征在于：包括支架、導軌、滑塊、中心 控制單元、位移傳感器和測距儀，導軌安裝在支架上，滑塊卡在導軌上，位移傳感器和測距儀設置在滑 塊上，位移傳感器和測距儀分別連接中心控制單元。本實用新型提出的核電站安全殼內襯鋼板缺陷測量 裝置，在體積和重量上比原有的工具減輕了很多，而且使用所得測量結果精度高，數據量豐富，操作簡 單，數據錄入迅速，結果直觀，有效提高了測量的效率以及精度。 

懸賞金額：15萬元 發榜企業：廣東智云工程科技有限公司 需求領域：人工智能；軟件開發 產業集群：軟件與信息服務產業集群 技術關鍵詞：深度學習；變形預測；災害預警

高海拔低溫條件下礦山存在凍融滑坡發展快、預報難，傳統的邊坡監測手段布點少、精度低，人工監測工作量和難度大，難以實時精確監測預警。動態建立邊坡實測性態綜合評價體系，提出基于可變集理論的邊坡開采擾動動態分析評價模型；研發溫度補償自適應模塊以及基于邊坡合成孔徑雷達為主要監測手段的邊坡多參量安全監測系統；研究水、溫度對邊坡內部節理弱面的凍融活化效應，建立多源信息耦合的邊坡巖體流-固-熱耦合地質模型，研究凍融劣化的巖體破裂度指標判定準則，建立高寒邊坡三維時空預警模型，預測環境因素、開采擾動、動態開挖等對邊坡破壞模式的影響，研究采場邊坡致災潛在隱患早期識別的技術方法，形成一套高海拔高寒地區節理邊坡結構特征識別、前兆信息獲取與預警一體的邊坡失穩預警技術，監測距離≥5 km，監測精度<1 mm，工作溫度從-45 ℃到+60 ℃，使高海拔高寒地區礦山邊坡失穩預報準確率不低于 80%。

煤礦大型設備（如提升絞車、主扇風機、空壓機等）承擔著礦井的提升運輸、通風、壓風等任務，是保證礦井安全生產最重要的裝備和環節。由于它們分布在點多面廣的不同區域，又由于企業對這些設備的運行監控還是停留在簡單的人工看表，定時記錄的方式上，技術手段非常落后，難以進行科學有效的管理，雖然有的企業有了一些先進的監控系統，但是數據傳不上來、數據不準確、數據錯誤采集等人為原因在更大程度上減弱了監控系統對煤礦企業起到的安全、高效的管理作用，無法有效的預防和遏制煤礦的安全事故。該成果通過實時采集煤礦大型機電設備的實時運行數據，進行數據處理，達到對煤礦大型設備故障安全隱患的提前判識與診斷，并給出預警，杜絕安全事故的發生。 針對煤礦企業的主提升、運輸系統、壓風系統、抽風系統以及給排水等系統的大型機電 設備，利用與設備對應特定的采集器獲取不同的實時數據，通過有線或無線網絡技術將這些 數據傳輸到數據中心服務器匯總、處理分析，將設備實時狀態、劣化趨勢、數據分析、各種 統計報表等實時地展現在智能終端上（在調度中心），并對設備的運行健康狀態進行判識和 診斷，能有效提高機電設備的運行效能，減少煤礦安全事故的發生。

本發明涉及計算機視覺和深度學習領域，尤其涉及深度學習中Yolov8目標檢測算法中引入注意力機制CA和在特征融合方式中引入特征金字塔CFP算法增強，以及全卷積掩碼自編碼器框架FCMAE和使用MLP分類器對自動扶梯上檢測到的人體關鍵點進行分類的相關研究與技術方案。

1 成果簡介 服裝安全與信息安全、食品安全一樣是每個國家戰略關注的核心之一，兒童著裝的安全性又是重中之重。本項目基于兒童身心特殊性，及交互式設計理念，擬對兒童智能服裝的研發模式進行系統、深入的探討，提出一套切實可行的理論模型。首先，本項目將對消費者關于兒童安全服裝的需求進行收集和分析，并對智能元件與人體的交互方式及各自的特性進行深入研究。通過對兒童身心安全、服用舒適等多方面需求的掌握，結合智能元件的性能，探討智能可穿戴設備與兒童安全服裝的結合方式，提出兼顧功能及美感的設計原則與方法。同時，通過對可穿戴裝備與移動終端通信技術的分析，提出從單一式交互到多設備共聯的思想，建立基于能源優化配置和高效率信息傳輸的多交互式兒童智能服裝研發模型。本項目會為相關的研究人員提供具較高可操作性的指導規范，對龐大的中國童裝消費市場結構改善會有積極影響。 2 關鍵技術及產品 關鍵技術： (1) 根據著裝者（兒童）的身心特點，從服用性能，信息交互性能，智能元件的效能等方面分析智能安全童裝的多維度需求，作為本課題的重要研究基礎。 (2) 從兒童的身心需求出發，探討智能安全模塊與兒童服裝結合的設計規則。 (3) 根據智能安全童裝的功能性需求，從信息共享，協同監護的角度，探討建立智能服裝與控制終端之間多交互式信息網絡的基本框架。 (4) 以產業化為目標，提出一整套適應性強、可操作性高的智能安全童裝研。 形成產品： 形成兒童定位安全、兒童 VR 圖案、兒童感溫變色、兒童趣味結構等多種功能性服裝，同時也開發了相關的老年人等功能性服裝。 3 知識產權及項目獲獎情況 本課題在智能交互童裝的新產品生產方面已合作申請發明專利 12 件，授權1 項發明專利及 1 項計算機軟件著作權，發表 6 篇高水平研究論文，獲省部級以上相關獎項 6 項。 4 項目成熟度 該研發成果已經初具規模的投入實施運作，直至 2018 年 5 月年，其營業收入已經達到 1800 萬元，凈利潤達 675 萬元，預計 2018 年底公司資產總額上升到8000 萬元；營業收入增長到 2800 萬元；凈利潤達 850 萬元，產品將給企業帶來可觀利潤，并拓寬占領新消費市場。該項目的推廣對本行業相同企業具有很強的借鑒意義。 在帶來豐厚的經濟效益同時，該項目研發成果還打造流行與市場實用性相結合的現代智能兒童交互服裝品牌，以塑造強有力的安全智能童裝形象，拓寬企業利潤增長空間。在傳統童裝設計中，以產品實用性為根本。而現代童裝設計中，將科技提升至等次于品牌實用性地位，通過現代科技優勢與童裝流行趨勢結合，最終消除穿戴者在生活中出現的各類因服裝穿著所引起的安全隱患。以此從側面突顯品牌的地位與形象，為企業利潤的再創添加新途徑。 5 投資期望及應用情況 成果在行業內具有一定的先進性，已經在江蘇雅鹿男裝、無錫林科、常州雪奈利等多家企業得到良好應用。 

本項目在三維熒光光譜技術的基礎上，建立光譜數據矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術。應用于白酒檢測，實現了白酒品種和年份酒年份的科學化、儀器化和智能化鑒別和測定；應用于食品添加劑檢測，實現了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。

該項目采用稀土離子示蹤的時間分辨熒光免疫分析技術（TRFIA）進行食品中痕量污染物的高靈敏免疫分析試劑的應用研究。建立了黃曲霉毒素 B1（AFB1）、赭曲霉毒素 A（OTA）、藍藻毒素（MC）、瘦肉精（CBL）、氯霉素（CAP）、玉米赤霉烯酮（ZEN）、河豚毒素（TTX）、伏馬毒素（FB1）、T-2 毒素、氯丙嗪(CPZ)、地西泮（DIA）等食品安全系列的高靈敏 TRFIA 檢測方法。組建檢測食品中獸藥、生物毒素等痕量有害物的高靈敏系列 TRFIA 試劑盒，項目產品申請專利 14 項，該項目的研究相當于國內外同類研究工作的先進水平，應用成本可降低至進口試劑的一半以下。