我国成功研发基于图像处理技术的汽车安全系统

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第1章智能网联汽车技术概论

第1章智能网联汽车技术概论
高精度定位技术依赖于高精度地图的信息,可以通过对比当前位置传 感器获取的行车环境信息和高精度地图,精确地确认位置,并能够确认当前 位置一段距离内的行车环境,进行下一步轨迹规划和决策。
三、车载网络与互联技术
在车载网络与互联技术中,囊括了V2X通信技术、云平台与大数据技术。 V2X通信技术实现车间信息共享与协同控制的通信保障机制,涉及移动自组 织网络技术、多模式通信融合技术等。云平台与大数据技术包括智能网联汽 车云平台架构与数据交互标准,云操作系统,数据高效存储和检索技术,大 数据的关联分析和深度挖掘技术。
二、智能网联汽车关键技术发展现状
(二)高精度地图与定位技术 2.定位技术面临的挑战
目前,定位技术面临的两大挑战是覆盖盲区和高昂成本。 随着无人驾驶技术的发展,考虑到高精度地图与定位的广阔发展前景,国 内外越来越多的企业开始进行高精度地图领域的规划与布局。我国主流图商也 都在积极开展面向自动驾驶的高精度地图建设,基于北斗地基增强系统 (Beidou Ground based Augmentation System,BGAS)的高精度定位 技术、多源辅助定位技术等已在我国内地范围内开展应用,将为自动驾驶汽车 提供成本更低、覆盖更广的高精度定位。
普通高等教育车辆工程专业“新工科”建设系列教材
智能网联汽车技术
第一章 第二章 第三章 第四章
智能网联汽车技术概论 智能网联汽车环境感知系统关键技术 智能网联汽车高精度地图与定位技术 智能网联汽车车载网络与互联技术
第五章 第六章 第七章 第八章
智能网联汽车智能制动与能量回收技术 智能网联汽车决策控制技术 智能网联汽车测试与评价技术 汽无人驾驶汽车的应用
决策系统根据全局行车目标、自车状态及环境信息等,决定采用的驾 驶行为以及动作的时机。其中,全局路径规划依赖于高精度地图的目的地间 可选路径的规划过程;局部行为决策依赖于当前行车环境下感知信息和定位 信息,完成巡航、掉头、换道、转弯等决策,输出汽车自动驾驶应具备的速 度、加速度、车轮转向等指标信息。

2024年中国汽车全景环视系统行业趋势浅析

2024年中国汽车全景环视系统行业趋势浅析

2024年中国汽车全景环视系统行业趋势浅析内容概要:随着全球汽车保有量逐年上升,交通安全问题日益严重,以机器视觉、图像处理为核心技术的汽车主动安全系统越来越多地被应用到汽车上。

预计2023年中国汽车全景环视系统市场需求量达到了1153.17万套。

其中,汽车全景环视系统前装需求量882.92万套;汽车全景环视系统后装市场需求量270.25万套。

关键词:汽车全景环视系统市场规模、汽车全景环视系统市场竞争格局、汽车全景环视系统行业发展趋势一、汽车全景环视系统行业定义及分类汽车全景环视系统是一种车辆安全技术,通过使用多个摄像头在车辆周围的不同位置捕捉图像,然后将这些图像合成为一张全景视图,提供给驾驶者一个全方位的环境显示。

这一系统旨在帮助驾驶者更清晰地了解车辆周围的情况,以提高行车安全性和减少潜在的碰撞风险。

汽车全景环视系统摄像头数量可以分为四摄全景系统、六摄全景系统;按功能可以分为基本全景系统、高级全景系统;按显示方式可以分为分割屏显示系统、全景投影系统;按安装位置可以分为外置型全景系统、内置型全景系统;按技术可以分为鱼眼镜头全景系统、多摄像头拼接全景系统。

汽车全景环视系统行业分类二、全球汽车全景环视系统行业现状随着全球汽车保有量逐年上升,交通安全问题日益严重,以机器视觉、图像处理为核心技术的汽车主动安全系统越来越多地被应用到汽车上。

其中,全景环视系统是车载视觉安全系统中较为热门的研究课题,该技术能为驾驶员实时提供无盲区的汽车全景影像,辅助安全驾驶。

数据显示,2017年全球汽车全景环视系统市场规模20.32亿美元,2022年增至52.41亿美元。

预计2023年全球汽车全景环视系统市场规模约为63.48亿美元。

2017-2023年全球汽车全景环视系统市场规模统计数据显示,2022年美国汽车全景环视系统市场规模8.98亿美元,占全球17.13%;日本汽车全景环视系统市场规模5.41亿美元,占全球10.32%;欧洲汽车全景环视系统市场规模12.43亿美元,占全球23.72%;中国是全球最大汽车市场,占汽车全景环视系统市场28.91%。

基于Matlab的图像处理算法应用于智能交通系统

基于Matlab的图像处理算法应用于智能交通系统

基于Matlab的图像处理算法应用于智能交通系统智能交通系统是利用现代信息技术和通信技术,对城市道路交通进行智能化管理和控制的系统。

在智能交通系统中,图像处理算法在车辆检测、车牌识别、交通流量监测等方面发挥着重要作用。

Matlab 作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的图像处理工具箱,可以帮助开发人员快速实现各种图像处理算法。

本文将介绍基于Matlab的图像处理算法在智能交通系统中的应用。

1. 车辆检测在智能交通系统中,车辆检测是一个重要的环节。

通过图像处理算法可以实现对道路上行驶车辆的实时监测和识别。

Matlab提供了多种车辆检测算法,如Haar特征分类器、HOG特征检测等。

这些算法可以帮助系统准确地检测出车辆的位置和数量,为后续的交通管理提供数据支持。

2. 车牌识别车牌识别是智能交通系统中的另一个重要应用场景。

通过图像处理算法可以实现对车辆车牌号的自动识别,从而实现对车辆的跟踪和管理。

Matlab提供了基于OCR(Optical Character Recognition)的车牌识别算法,可以有效地识别出车牌上的文字信息,并将其转化为数字或字符形式。

3. 交通流量监测交通流量监测是智能交通系统中的核心功能之一。

通过对道路上车辆数量和速度的监测,可以实时掌握道路交通状况,并进行合理调度和管理。

Matlab提供了多种图像处理算法,如背景建模、运动目标检测等,可以帮助系统实现对交通流量的准确监测和统计。

4. 实时视频分析智能交通系统需要对道路上的实时视频进行分析和处理,以获取有用的交通信息。

Matlab提供了丰富的视频处理工具箱,可以帮助系统实现视频流的采集、处理和分析。

通过图像处理算法,可以实现对视频中车辆、行人等目标的检测和跟踪,为智能交通系统提供更加精准和可靠的数据支持。

5. 结语基于Matlab的图像处理算法在智能交通系统中有着广泛的应用前景。

通过利用Matlab强大的图像处理工具箱,开发人员可以快速实现各种复杂的图像处理算法,并将其应用于智能交通系统中,提升系统的性能和效率。

图像处理技术在智能交通中的应用

图像处理技术在智能交通中的应用

图像处理技术在智能交通中的应用智能交通改变了我们的出行方式,使得我们的生活更加便捷和高效。

而图像处理技术在智能交通中的应用,更是让这个领域发展得越来越成熟。

本文将从三个方面来探讨图像处理技术在智能交通中的应用:车辆检测与识别、交通监控与安全、智能交通管理。

首先,图像处理技术在车辆检测与识别上具有广泛的应用。

通过智能摄像头对道路上的汽车进行实时监控和识别,能够准确地判断车辆的类型、颜色和车牌信息。

这样一来,交通违法行为就能够及时被发现和记录下来,方便交通管理部门进行处理。

而且,通过车辆的识别信息,还可以实现车辆流量统计和道路拥堵状况分析,有助于交通管理部门制定合理的交通方案。

其次,图像处理技术在交通监控与安全方面也发挥了重要的作用。

通过智能摄像头对交通违法行为进行监控,比如闯红灯、逆行等,能够实现实时抓拍和视频记录。

同时,结合图像处理算法,还可以进行违法行为的自动识别和报警,大大提高了交通违法行为的查处效率。

此外,图像处理技术还可以与交通信号灯相结合,实现智能的信号控制,根据实时交通流量自动调整信号灯的时长,减少交通拥堵和行车时间。

最后,智能交通管理也是图像处理技术的应用方向之一。

通过大量摄像头的布设和图像处理技术的支持,能够对整个交通网络进行全面的监控和管理。

交通管理部门可以通过图像处理技术获取实时交通信息,及时调度交通资源,优化交通流,提高道路通行能力和效率。

此外,结合人工智能技术,还可以对交通数据进行分析和挖掘,为改善交通拥堵和提高交通安全性提供科学依据。

综上所述,图像处理技术在智能交通中的应用具有广泛的前景和潜力。

它不仅能够提高交通管理的效率和准确性,还能够提高交通安全性和行车便利性。

随着科技的不断发展和创新,相信图像处理技术在智能交通中的应用会越来越成熟,为我们的出行带来更多的便利和安全。

然而,图像处理技术在智能交通中的应用也面临一些挑战和问题。

比如,隐私安全性的考虑是一个重要的问题。

由于智能摄像头可以捕捉到行车者的相关信息,如车辆型号、车牌号码等,如果这些信息被不法分子获取和滥用,将对个人隐私造成严重威胁。

基于图像识别的智能小车系统设计

基于图像识别的智能小车系统设计

第1章绪论1.1课题背景目前,在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下,智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。

世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。

智能车辆也叫无人车辆,是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。

它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。

智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下,能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。

智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备:1)计算机处理系统,主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。

2)摄像机,用来获得道路图像信息。

3)传感器设备,车速传感器用来获得当前车速,障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。

智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。

1.2国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物,是以后的发展方向,他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作,无需人为管理,便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。

同遥控小车不同,遥控小车需要人为控制转向、启停和进退,比较先进的遥控车还能控制其速度,而智能小车,则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制,无需人工干预,是一个集环境感知、规划决策,自动行驶等功能于一体的综合系统,它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。

国外智能车辆的研究历史较长。

它的发展历程大体可以分成三个阶段:第一阶段20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。

1954年美国Barrett Electronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS (Automated Guided Vehicle System)。

2023年专业技术人员继续教育公需课-当代科学技术前沿知识

2023年专业技术人员继续教育公需课-当代科学技术前沿知识

当代科学技术前沿知识2023年专业技术人员继续教育公需课一、单选题1.真正的无人驾驶汽车属于以下哪个等级(A)?A.Level5B.Level4C.Level3D.Level22.我国新基建中信息技术基础设施不包括以下哪项(A)?A.创新基础设施B.通信网络基础设施C.技术基础设施D.算力基础设施3.人工智能在短期内难以逐步替代以下具有哪项特点的工作(D)?A.重复性B.机械化C.简单D.战略决策4.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》第五篇明确规定:加快数字化发展,建设数字中国。

其中,不包括以下哪章?(B)A.打造数字经济新优势B.产业数字化C.加快数字社会建设步伐D.提高数字政府建设水平和营造良好数字生态5.以下哪项不属于区块链技术要素的是(D)?A.去中心化B.分布式存储C.共识和信任机制6.以下哪国拥有全球最大的数字居民?(B)A.美国B.中国C.日本D.印度7.产业数字化不包括以下哪个行业(D)A.新零售B.智慧物流C.在线旅游D.大数据和云计算8.数字产业化不包括以下哪个行业(A)A.智慧物流B.电子信息设备制造业C.电信业D.软件和信息技术服务业9.人工智能概念诞生的时间是(C)?A.1946B.1950C.1956D.197210.数字经济“四化”框架中不包括以下哪“化”?(C)A.数字产业化B.产业数字化C.自动化D.数字化治理和数据价值化11.目前,哪家公司拥有数量最多的全球5G标准专利族(B)?A.三星B.华为D.高通12.数字经济平台面向占多数群体的小微企业、个体用户、普惠金融等“小客户”所对应的市场属于哪个互联网经济效应(C)?A.马太效应B.虹吸效应C.长尾效应D.规模效应13.以下不属于5G和人工智能的融合创新带来的领域(D)?A.智能制造B.智能汽车C.智能家居D.传统医疗14.未来学家雷伊·库兹威尔认为,人工智能领域存在一个“奇点”。

图像处理技术在智能交通中的应用

图像处理技术在智能交通中的应用

图像处理技术在智能交通中的应用随着人工智能技术的不断发展和普及,智能交通系统也得到了广泛的应用和推广。

图像处理技术在智能交通中扮演着非常重要的角色,尤其是在车辆识别、自动驾驶和交通监管等方面,它的应用更加明显和广泛。

一、车辆识别
车辆识别是智能交通系统中不可或缺的一部分,它可以通过数字图像处理技术来实现。

车辆的颜色、大小、型号、车辆标志、车牌号码等特征都可以作为判断车辆身份的依据,而数字图像处理技术可以利用这些特征进行识别。

在智能交通中,通过车辆识别可以实现对车辆的追踪监测、道路车流量的统计、违法行为的监管等。

二、自动驾驶
自动驾驶是智能交通系统的未来发展方向之一。

它可以实现无人驾驶的目标,从而提高交通安全性和效率性。

自动驾驶技术需要借助数字图像处理技术来实现车辆的感知和决策。

通过车载摄
像头采集的图像,可以识别车辆周围的障碍物、识别交通信号灯、路边标志等,从而做出正确的决策和行动。

三、交通监管
数字图像处理技术在交通监管中也有很重要的作用,它可以帮
助警察部门实现交通违法行为的识别和处理。

通过摄像头捕获交
通违法行为的照片或视频,然后借助数字图像处理技术,可以实
现对车辆、车牌号码、车辆型号、行驶方向等信息的识别,从而
达到对违法行为的监管和控制。

总之,图像处理技术在智能交通中的应用十分广泛,不仅可以
实现车辆识别、自动驾驶和交通监管等功能,还可以帮助交通部
门实现泊车管理、道路通行状况的实时监测等功能。

随着技术的
不断发展和完善,相信智能交通系统在未来会有更为广阔的市场
和应用领域。

adas发展史 -回复

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adas发展史-回复【ADAS发展史】ADAS(Advanced Driver Assistance Systems,高级驾驶辅助系统)是指一系列针对汽车驾驶员提供辅助功能的技术和设备。

它的发展历程可以追溯到世纪之交,随着科技的不断进步,ADAS在提高驾驶安全性和舒适性方面发挥着越来越重要的作用。

一、起步阶段(2000年-2010年)早在2000年代初,ADAS的概念开始被广泛讨论。

在这个阶段,主要关注的是基于雷达和摄像头等传感器技术的应用。

以距离感应、碰撞预警和自适应巡航控制(ACC)为代表的主动安全系统开始逐渐出现。

这些系统可以通过感知车辆周围环境的变化,帮助驾驶员减少事故风险,并提供更好的驾驶体验。

二、创新发展(2010年-2015年)进入2010年代,随着计算机技术和人工智能的快速发展,ADAS系统开始逐渐实现更高级的功能。

在这个阶段,自动停车辅助系统(APA)、车道保持系统(LKS)和交通标志识别系统成为ADAS领域的热点。

APA 可以帮助驾驶员进行倒车入库等复杂停车动作,LKS则可以监测车辆是否偏离车道,并采取纠偏措施。

交通标志识别系统能够识别并提醒驾驶员注意所行驶区域的交通标志,提高驾驶员的警惕性。

三、智能化时代(2015年-至今)进入2015年后,ADAS的发展进入了智能化的阶段。

在这个阶段,自动驾驶技术逐渐崭露头角,ADAS开始朝着高级驾驶辅助功能的目标迈进。

通过引入激光雷达、毫米波雷达等传感器技术,ADAS系统在感知能力上有了质的飞跃。

与此同时,基于人工智能的自主决策系统也开始得到广泛应用,可以在减少驾驶员负担的同时,提供更安全、更舒适的驾驶体验。

自动泊车系统的推出也成为ADAS技术研发的亮点之一,通过高精度的地图数据和自主感知技术,可以实现车辆无人操控进行复杂的泊车操作。

随着技术的发展,ADAS系统将来可能面临的挑战也逐渐显现。

首先是信息处理能力的提升,ADAS需要能够处理大量的传感器数据,并作出准确的决策。

图像识别技术在自动驾驶系统中的实际应用案例

图像识别技术在自动驾驶系统中的实际应用案例

图像识别技术在自动驾驶系统中的实际应用案例随着科技的不断进步和发展,自动驾驶技术成为了汽车行业的热门话题。

自动驾驶系统的核心是通过传感器获取车辆周围环境的信息,并对其进行分析和识别,以实现自主驾驶。

在这一过程中,图像识别技术起到了至关重要的作用。

本文将介绍几个图像识别技术在自动驾驶系统中的实际应用案例。

首先,图像识别技术在自动驾驶系统的道路标志识别中发挥了重要作用。

道路标志是驾驶员遵循交通规则和保证交通安全的重要依据,而自动驾驶系统需要能够准确识别不同种类的道路标志,并根据其含义做出相应的反应。

利用图像识别技术,自动驾驶系统可以实时识别并解读道路标志,例如识别限速标志、禁止通行标志、停车标志等。

识别出的道路标志信息可以帮助自动驾驶系统做出相应的行驶决策,确保车辆按照交通规则行驶,并保障行车安全。

其次,图像识别技术在自动驾驶系统的行人检测中也发挥了重要作用。

行人检测是自动驾驶系统中的一个关键环节,它需要能够准确地识别出周围行人的位置和动作,以便进行自适应的行驶。

通过利用图像识别技术,自动驾驶系统可以实时检测道路上的行人,并根据行人的位置和动作做出相应的反应。

例如,当自动驾驶系统检测到行人准备过马路时,它可以相应地减速或停车,以确保行人的安全。

此外,图像识别技术在自动驾驶系统的障碍物检测中也得到了广泛应用。

障碍物检测是自动驾驶系统中的一个重要任务,它需要能够准确地识别出道路上的障碍物,并做出相应的行驶决策。

利用图像识别技术,自动驾驶系统可以实时检测道路上的障碍物,如其他车辆、路障、工程设施等,并根据障碍物的位置和尺寸做出相应的避让动作。

这使得自动驾驶系统可以更好地适应复杂的道路环境,并提高行车的安全性和稳定性。

最后,图像识别技术还被应用于自动驾驶系统的车道保持功能中。

车道保持是自动驾驶系统中的重要功能之一,它需要能够准确地识别道路的车道线,并保持车辆在车道内稳定行驶。

利用图像识别技术,自动驾驶系统可以实时识别道路的车道线,并根据车道线的位置和形状做出相应的调整。

车体360度动态图像检测系统

车体360度动态图像检测系统

技术与应用TECHNOLOGY AND APPLICATION车体360度动态图像检测系统◎郭其昌 梅劲松近年来,我国城市轨道交通行业快速发展,地铁客流量不断高升,地铁车辆的运行安全压力也越来越大,由于地铁长期运行受到风吹日晒雨淋刮擦等容易造成车侧身污损、车底部件异常损伤变形脱落等问题,长期以往有可能会给运营造成安全事故,影响到正常的运营。

国内第一套视觉车辆检测系统于2006年问世,其技术发展包括采用1394接口摄像结合氙气灯成像、网口面阵相机结合频闪灯成像、线阵相机结合线激光、线面结合三维成像,技术的创新改变了传统作业模式,使用至今为保障列车运行安全发挥了重大作用,也减轻了检车作业员检车强度,但系统依然存在以下问题:户外强光照射下,传统激光三角法三维成像受阳光干扰影响大;传统三维成像采用线面结合方式,由于2个相机位置不同,其所成像无法实现任意点完全重叠,导致细小部件定位不准识别准确率不高。

车体360度图像检测系统利用数字图像处理技术与自动控制技术相结合,车顶及车体两侧检测单元安装在龙门架及两侧的立杆上,车下走行部检测单元需要在整体道床内布置的底沉箱中安装,利用轨边三维图像检测装置采集运行车辆车顶、走行部、制动部件、底架悬吊件、钩缓连接、受电弓等可视部位三维图像,采用图像自动识别技术,对图像进行自动异常分析和分级预警。

系统利用图像传输与处理加速器技术,在占用较低网络带宽条件下将异常报警信息及大容量图像数据实时传输至本地或异地车辆检测所内报警终端,人工仅需对异常报警信息进行人工确认,系统实现了对车辆在线运行部件状态的监控,提高了故障产生初期的预警能力和联网追踪能力。

系统组成单元地铁车底车侧图像检测系统按照现场设备布局可分为轨边基本检测单元、现场控制中心、远程控制中心三部分组成。

基本检测单元(1)传感器及综合控制器组成:进离线光电开关、测速磁钢、相机触发光电开关和综合控制器;功能:进离线光电开关获得地铁列车进线和离线信号通过综合控制器控制系统工作和停止;测速磁钢获得地铁列车方向、速度、轴数、列车辆数控制检测相机和光源进行采集。

基于图像识别技术的高速公路从业人员行为安全智能监护技术及应用探究

基于图像识别技术的高速公路从业人员行为安全智能监护技术及应用探究

基于图像识别技术的高速公路从业人员行为安全智能监护技术及应用探究发布时间:2022-06-26T01:55:34.113Z 来源:《工程建设标准化》2022年第37卷2月第4期作者:邓佳[导读] 从施工作业现场安全管理理论及安全技术的研究出发邓佳1.公路交通安全与应急保障技术及装备交通运输行业研发中心广东广州 510420;2.广东华路交通科技有限公司广东广州 510420;摘要:从施工作业现场安全管理理论及安全技术的研究出发,并结合当下各类图像识别技术在施工作业现场的应用,以期建立一套针对高速公路工程建设项目施工作业现场环境及人员的智能安全监护系统,解决对于高速公路建设工程的特大桥梁、隧道以及“三集中”场所的施工人员的不安全行为监护不到位、作业环境安全监护不足、流动人员管理不到位、大型施工机械设备安全监管不足等问题。

关键词:安全技术;图像识别;安全监护;安全监管;引言高速公路工程在建设过程中往往极易因发生生产安全事故,从而造成大批人员生命伤亡严重和直接财产人身损失。

在建设施工作业现场中,由于作业安全生产管理的工作面广量大,施工人员的不安全行为无法及时得到纠正以及施工环境中物的不安全状态无法及时发现,使得安全生产事故频发。

而随着信息技术的发展,视频监控行业逐渐崛起,智能视频监控技术中目标检测、跟踪和行为识别等功能逐渐被应用到高速公路施工过程中。

而对作业人员的不安全行为及施工作业现场不安全状态进行智能识别,判别出是否存在异常,并作相应的报警,是本文的主要研究方向。

1 施工作业现场全员的实名制管理研究1.1 对固定从业人员的实名制管理研究固定从业人员范围中主要应包括各类项目建设、监理、施工单位项目管理人员,以及各个施工班组(劳务班组和专业分包班组)。

对于此类人员的实名制管理主要包括以下几方面:1)人员的基本信息管理(包括基本身份信息、参保情况和考勤记录);2)人员的教育培训管理(包括岗前分级教育培训、安全技术交底和班前危险预知);3)人员的信用管理(主要为在该建设项目的违章违规记录情况)。

基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现

基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现

基于图像处理与深度学习的车牌识别系统设计与实现车牌识别系统是一种利用图像处理与深度学习技术实现的智能系统,能够准确地识别图像中的车牌信息。

本文将详细介绍基于图像处理与深度学习的车牌识别系统的设计与实现过程,并分析系统在实际应用中的效果和应用前景。

一、引言车牌识别系统是将图像处理与深度学习技术相结合的一个典型应用案例。

随着计算机视觉和深度学习的快速发展,车牌识别系统在交通管理、智能安防等领域发挥着重要作用。

本系统旨在使用图像处理与深度学习技术设计与实现一个准确、高效的车牌识别系统。

二、系统设计与实现2.1 数据采集与预处理车牌识别系统的第一步是收集高质量的车牌图像作为数据集。

这些图像应包括多种车牌颜色、不同角度和光照条件下的图像。

而后,对采集到的图像进行预处理,包括图像增强、去噪、裁剪和尺寸调整等操作,以提高后续识别算法的准确度和鲁棒性。

2.2 特征提取与选择车牌识别系统的关键步骤是对图像进行特征提取。

常用的方法是使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,通过学习与车牌相关的特征,例如车牌的颜色、字符的形状等。

此外,还可以利用传统的图像处理方法提取车牌的轮廓、边缘等特征。

2.3 模型训练与优化在车牌识别系统中,通常将特征提取与模型训练相结合。

首先,利用预处理得到的图像数据集,将其分为训练集和测试集。

之后,采用深度学习模型(如卷积神经网络)对训练集进行训练,优化模型参数以提高识别准确度。

通过反复调整模型结构、学习率等参数进行优化,提高系统的性能。

2.4 车牌定位与识别车牌定位是车牌识别系统的一个重要步骤。

通过图像处理技术,可以提取出车牌图像。

在得到车牌图像后,利用训练好的深度学习模型对车牌进行识别。

可以通过字符分割、字符识别等算法实现对车牌号码的识别。

此外,还可以运用光学字符识别(OCR)技术提高车牌信息的提取率和识别准确度。

2.5 结果展示与应用设计好的车牌识别系统需要将其与实际应用相结合,实现自动化的车牌识别。

2019年度国家科学技术进步二等奖

2019年度国家科学技术进步二等奖

2019年度国家科学技术进步二等奖在2019年度国家科学技术奖励大会上,国家科学技术进步二等奖是备受瞩目的奖项之一。

这一奖项表彰了在科学技术领域取得重大突破和进步的项目和个人,对促进我国科技创新和发展具有重要意义。

在本文中,我们将全面评估2019年度国家科学技术进步二等奖的获奖项目,并从浅入深地探讨这些项目的价值和意义。

【1】2019年度国家科学技术进步二等奖的获奖项目涵盖了包括材料科学、生命科学、信息技术、环境保护等多个领域。

这些获奖项目代表了我国在科学技术领域取得的重大成就,展现了我国科技创新的实力和水平。

【2】在材料科学领域,某某项目依托于多年来的研究积累,成功研发出了新型高强度、高韧性的先进结构材料,广泛应用于航空航天、汽车制造等领域,极大地提升了产品性能和质量。

【3】生命科学方面,某某团队在生物医药领域开展了深度研究,成功研发了一种新型药物,对多种顽固性疾病具有显著的疗效,为临床治疗带来了重大突破。

【4】在信息技术领域,某某公司研发的人工智能系统在语音识别、图像处理等方面取得了重大进展,为智能科技的发展和应用提供了重要技术支持。

【5】环境保护领域的某某项目也获得了这一殊荣,他们在大气污染治理方面做出了突出贡献,成功研发了一种高效清洁的净化设备,有效改善了城市空气质量。

总结回顾:2019年度国家科学技术进步二等奖的获奖项目涉及多个科技领域,展现出我国在科技创新和发展上的巨大潜力和实力。

这些项目的成就不仅为我国科技领域的发展注入了新的动力,也为促进社会经济的发展和提高人民生活质量贡献了重要力量。

个人观点:科学技术是现代社会发展的重要引擎,而科学技术进步二等奖的评选和表彰更是激励科研人员不断创新、不断探索的重要推动力。

希望未来能有更多的优秀科研项目获得这一殊荣,为我国科技进步和社会发展作出更大的贡献。

通过这篇文章,我相信您能更全面、深刻地了解2019年度国家科学技术进步二等奖的获奖项目,对我国科技发展的重要意义有更深入的认识。

图像目标检测与识别技术在自动驾驶系统中的应用效果

图像目标检测与识别技术在自动驾驶系统中的应用效果

图像目标检测与识别技术在自动驾驶系统中的应用效果自动驾驶技术是目前全球科技领域的热点之一,其在交通运输领域的应用被普遍认为是未来交通安全和效率的重要解决方案。

在自动驾驶系统中,图像目标检测与识别技术扮演着至关重要的角色。

通过对交通场景中的目标进行准确、快速的检测和识别,自动驾驶系统能够实现实时感知并做出相应的决策与控制,从而确保行驶安全和稳定性。

图像目标检测与识别技术基于计算机视觉和机器学习的方法,能够自动分析和理解图像中的目标,并提取出目标的特征信息。

这项技术的核心挑战之一是在复杂的环境中实现准确的目标检测和识别,包括遮挡、光照变化、目标形变等因素的影响。

然而,通过不断的研究和发展,图像目标检测与识别技术在自动驾驶系统中取得了显著的应用效果。

首先,在自动驾驶系统中,图像目标检测与识别技术能够帮助车辆准确地检测和识别道路上的各种交通标志和信号灯。

通过对交通标志进行实时的检测和识别,自动驾驶系统可以及时了解道路的限速、转弯和停车等规则,从而做出相应的响应和决策。

这种能力不仅可以提高自动驾驶车辆的行驶安全性,还可以提升行驶的效率和整体的交通流畅性。

其次,图像目标检测与识别技术对于行人和车辆等复杂目标的检测和识别也起到了关键作用。

车辆在道路上的行驶需要与周围的行人和车辆进行准确的识别和跟踪,以避免碰撞和危险行为。

图像目标检测与识别技术可以帮助自动驾驶系统识别行人的位置、行走方向以及表情,从而预测他们的行为。

在识别车辆方面,这项技术可以识别车辆的类型、品牌,以及其他重要特征,为自动驾驶系统提供更多的安全和决策信息。

此外,图像目标检测与识别技术还能够辅助自动驾驶系统进行车道检测和车道保持。

通过对道路边界和车道线的检测和识别,自动驾驶系统可以准确地判断车辆所在车道的位置,并做出相应的调整和控制,使车辆能够在道路上保持稳定的行驶。

这项技术还可以应对复杂道路条件和曲线情况下的车道保持问题,提高系统的鲁棒性和可靠性。

智能驾驶中的图像处理技术

智能驾驶中的图像处理技术

智能驾驶中的图像处理技术智能驾驶是未来汽车产业的发展趋势,具有非常广阔的市场前景。

而如何让车辆具备识别、感知和认知人类环境的能力,通过这些信息以最佳的方式完成驾驶任务,是智能驾驶相关技术迫切需要解决的关键问题之一。

图像处理技术在智能驾驶中起着不可或缺的作用。

一、智能驾驶中的图像处理技术介绍智能驾驶中的图像处理技术是指将摄像头捕捉的图像数据通过计算机视觉算法分析处理,以实现车辆周围环境的感知、识别和处理。

智能驾驶中使用的图像处理技术涉及很多方面,包括图像识别、目标跟踪、三维建模、场景分析等。

二、智能驾驶中的图像处理技术应用1、车道线识别:利用图像处理技术可以实现车道线和道路边缘的识别,在实时监测行车状态的同时,根据车道线的位置自动驾驶。

这个技术非常实用且成熟,大部分需要自动驾驶能力的车辆都会涉及到该技术。

2、障碍物检测:车辆通过摄像头对周围环境进行实时监测,以及时发现障碍物的存在并相应地作出反应。

障碍物检测技术可以通过对图像进行分析,识别出车辆前方的障碍物,一旦发现障碍物就可以实现自动刹车或绕行等操作。

3、盲区检测:在车辆左右后方和前方视野较差或特殊情况下,可以通过摄像头捕捉处於死角中的车辆、行人等信息,实现车的周围环境全方位的监测。

4、人脸识别:智能驾驶不仅需要识别车辆周围的环境,还需要识别车内的乘客,以保障驾驶过程中的安全。

通过人脸识别技术,可以拍摄车辆内部的照片,实现身份验证和安全监测。

三、智能驾驶中的图像处理技术的未来发展趋势随着计算机技术和摄像技术的不断进步,图像处理技术在智能驾驶中的应用和发展空间也越来越大。

未来的智能驾驶车辆不仅需要更好地掌握标准的道路模式,还需要能够进行非标准的行车模式。

这就需要智能驾驶车辆更好地了解人类行为,并更好地处理和识别显示了。

智能驾驶车辆还需要能够真正地感知路面的状况,譬如路面的摩擦力和抓地力,这些信息可以通过图像处理技术获取。

这些信息可能只需要在某些特殊情况下才需要用到,比如极端天气或极端路面状态下,能够通过这些技术获得相应的信息,使车辆保持安全。

图像处理技术在无人驾驶中的目标检测研究

图像处理技术在无人驾驶中的目标检测研究

图像处理技术在无人驾驶中的目标检测研究无人驾驶技术作为一项革命性的创新,正逐渐改变着交通领域的未来。

而图像处理技术作为无人驾驶中的重要组成部分,具有着非常关键的作用。

其中,目标检测技术的研究与应用,对于无人驾驶的安全性和性能至关重要。

本文将探讨图像处理技术在无人驾驶中的目标检测研究,包括其原理、方法以及应用。

首先,我们需要了解目标检测的基本原理。

目标检测是指在图像或者视频中自动地识别和定位出感兴趣的物体或目标。

在无人驾驶中,目标可以是其他车辆、行人、交通信号灯等。

目标检测对于无人驾驶而言是至关重要的,它是实现无人驾驶的关键步骤之一。

通过目标检测,无人驾驶系统可以及时发现并识别出前方的障碍物,从而采取相应的措施避免碰撞和事故的发生。

在无人驾驶中,图像处理技术可以分为两个阶段,即特征提取和目标分类。

特征提取阶段旨在将图像中的信息转化为更加容易处理的形式,通常是提取出具有代表性的特征向量。

而目标分类阶段则是根据提取的特征向量,通过训练分类器对目标进行判断和识别。

特征提取和目标分类是目标检测的核心部分,也是目标检测技术成功与否的关键。

目前,常用的图像处理技术包括传统方法和深度学习方法。

传统的目标检测方法主要包括基于颜色、纹理、形状等特征的算法,如Haar特征、SIFT、HOG等。

这些方法虽然较为简单,但在特定场景和条件下能够取得不错的效果。

然而,这些传统方法在处理复杂场景和变化较大的图像时,往往存在识别率低、鲁棒性差等问题。

而深度学习方法则采用了神经网络模型,在目标检测领域取得了显著的突破。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)。

由于深度学习算法可以自动地学习图像中的特征和模式,因此其在目标检测任务中具有更好的性能表现。

其中,一种广泛应用的目标检测模型是基于Faster R-CNN(Region-basedConvolutional Neural Networks)的方法,该方法结合了区域提取网络和分类网络,能够实现准确的目标检测和定位。

中国研究生人工智能创新大赛获奖文档

中国研究生人工智能创新大赛获奖文档

我国研究生人工智能创新大赛获奖文档一、前言人工智能技术的迅猛发展已经成为当今世界科技领域的热点之一。

为了鼓励和支持年轻的科研人员在人工智能领域的创新和探索,我国研究生人工智能创新大赛自2016年举办以来已经吸引了全国各地的高校和科研院所的学生积极参与。

大赛通过举办创新创业大赛、项目实践、学术研讨等活动,为研究生搭建了一个展示自己创新成果的评台,同时也促进了学术界和产业界的深度交流与合作。

二、大赛背景我国研究生人工智能创新大赛由我国人工智能学会主办,旨在发现和培养优秀的研究生人才,激发他们在人工智能领域创新创业的激情和创造力,促进学术研究和产业应用的结合。

大赛设置了丰厚的奖金和奖品,并给予获奖团队和个人充分的展示机会,为他们提供了一个通向学术殿堂和产业市场的桥梁。

三、获奖情况2021年我国研究生人工智能创新大赛于7月在北京举行,来自全国各地的3500多支团队报名参赛,经过初赛、复赛和决赛的激烈角逐,最终确定了一等奖、二等奖和三等奖获奖名单。

获奖项目涉及人工智能在医疗、农业、交通、金融等领域的应用,涵盖了图像识别、自然语言处理、机器学习、数据分析等多个方面,具有一定的学术深度和市场应用前景。

四、一等奖获奖项目1. 《基于深度学习的医学影像识别与辅助诊断系统》该项目团队来自清华大学医学影像与智能诊断实验室,通过深度学习算法和医学图像处理技术,成功研发出了一套医学影像识别与辅助诊断系统。

该系统可以快速、准确地识别肿瘤、结节、溃疡等病变,并辅助医生进行临床诊断和治疗方案制定。

该项目在大赛中脱颖而出,获得了一等奖的殊荣。

2. 《智慧农业无人机巡检与植保系统》这个项目来自南京农业大学的团队,通过结合无人机、传感器和人工智能技术,成功研发出了一套智慧农业无人机巡检与植保系统。

该系统可以实现对农田作物生长情况、病虫害情况的快速监测和精准施药,大大提高了农业生产效率和作物品质。

该项目在大赛中获得了一等奖,并受到了业界和学术界的高度评价。

智能驾驶 soc mcu分工

智能驾驶 soc mcu分工

智能驾驶soc mcu分工摘要:1.智能驾驶简介2.智能驾驶中的SoC 和MCU3.SoC 和MCU 的分工4.SoC 和MCU 在智能驾驶中的应用5.我国在智能驾驶SoC 和MCU 的发展正文:【智能驾驶简介】智能驾驶,也被称为自动驾驶,是指车辆在没有人类驾驶员干预的情况下,能够自主行驶并完成各项驾驶任务的技术。

智能驾驶是未来交通领域的重要发展趋势,它将极大地改变人们的出行方式,提高交通效率,降低交通事故率。

【智能驾驶中的SoC 和MCU】在智能驾驶系统中,SoC(System on Chip,系统级芯片)和MCU (Microcontroller Unit,微控制器单元)是两个关键性的部件。

SoC 是集成了CPU、GPU、内存、输入/输出接口等多种功能于一体的芯片,它能够高效地处理各种计算任务。

而MCU 则是一种专门用于控制和管理嵌入式系统的微处理器,它能够实时地处理各种传感器的数据,并控制汽车的各种执行器。

【SoC 和MCU 的分工】在智能驾驶系统中,SoC 和MCU 有着明确的分工。

SoC 主要负责处理各种复杂的计算任务,如图像处理、路径规划、导航等。

而MCU 则主要负责实时控制汽车的各种操作,如转向、刹车、油门等。

这种分工使得智能驾驶系统能够高效、稳定地运行。

【SoC 和MCU 在智能驾驶中的应用】在智能驾驶中,SoC 和MCU 的应用非常广泛。

例如,SoC 可以用于处理来自各种传感器的数据,如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。

而MCU 则可以用于控制汽车的各种执行器,如转向机、刹车系统、油门系统等。

【我国在智能驾驶SoC 和MCU 的发展】我国在智能驾驶SoC 和MCU 的发展上取得了显著的成果。

我国已经成功研发了多款智能驾驶SoC 和MCU,这些芯片的性能和稳定性已经达到了国际先进水平。

此外,我国政府也出台了一系列政策,以支持智能驾驶技术的发展。

【人工智能】上海工程师继续教育--人工智能试题答案合并

【人工智能】上海工程师继续教育--人工智能试题答案合并

1. 人工智能技术对农业生产影响不大。

(× )对错2. AI 研究三大主要途径为:符号主义、联结主义、行为主义。

(√ )对错3. 惯性导航系统是一种有源的自主导航系统,依赖于外部信息。

(× )对错4. 自动驾驶共可以分为6 个阶段。

(√ )对错5. 使用除草机器人完全避免了除草剂的使用。

(× )对错6. 人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则,只包括人工智能研发、应用的基本原则,不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。

(× )对错7. 简单遗传法的三种遗传操作是:选择、交配和变异。

(√ )对错8. 机器学习有多种不同的分类方法,可以分为符号学习、分析学习、遗传学习、联结学习等。

(√ )对错9. 自动泊车辅助系统英文简称为APA。

(√ )对错10. 通常情况下风险表现是滞后的,智能金融以大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控体系实现从滞后、被动、局部到实时、主动和全面的风险管理。

(√ )对错11. 目前,将人工智能与教育结合的主要一些私利的教育机构,其中真正有技术含量的智能教育已经非常多。

(× )对错12. 智能医疗可以实现疾病的早期风险预测,以及干预治疗效果监测。

(√ )对错13. 机器学习有多种不同的分类方法,如果按照对人类学习的模拟方式划分,可以分为符号学习、(B )、分析学习、遗传学习等。

A、逻辑学习B、联结学习C、语言学习D、进化学习14. 智能时代的机器人拥有智能化人格。

(√ )对错15. 国内哪所大学首次研究出真正意义上的无人驾驶汽车?(D )A、清华大学B、哈工大C、同济大学D、国防科技大学16. 自动紧急制动系统的英文简称(B )。

A、ABSB、AEBC、ASRD、ADAS17. 认知信息学主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理由生理活动为心理活动及其逆过程。

(√ )对错17. 机器人的发展目前经历了几个阶段?(C )A、B、二C、三D、四18. (D )是信息技术革命的集大成者,在这方面遥遥领先于其他国家。

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眼 目睹 了 科研 人 员 演 示 该 技 术 的神 奇 之 处 。 目前 ,每 年 世 界 范 围 内的 公 路 交 通 事 故 中 大 约 有 10 00
在 站 内发 电避 免 或 减 少 输 配 电损 失 等 多 种优 点 , 且 还 不 会 而 造 成 温 室 气 体 排 放 ,具 有 良好 的环 境 效 益 。 该 系 统 的 稳 定 运 行 , 一 步 提 高 了 站 内 照 明 系 统 乃 至 整 进 个 站 级 辅 助 系 统 电源 的供 电可 靠 性 、可 用 性 。同 时 ,该 系 统 在 国家 电网 首 座 5 0千 伏 智 能 变 电站 的 尝试 , 递 了 一 种 节 0 传 能 、环 保 、绿 色 的建 设 理 念 ,为 今 后 太 阳 能 光 伏 发 电在 智 能 电 网 内的 进 一 步 推 广 应 用 提 供 了 良好 示 范 。 ( 技 日报 ) 科
将 相 撞 的 车辆 擦 身 而 过 … … 驾驶 员 能 如 此 临 危 不 乱 果 断 处 置 , 要 是得 益 于 南 京 理 主 工 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院研 发 的 “ 于 视 觉 资 讯 处 理 基 的 车 辆 主 动 安 全 核 心 技 术 ” 。4 月 1 日,记 者 在 南 理 工 亲 9
停的线路 ”。因其唯一,线路 的带 电作业就 没有任 何先例 可 寻,必须面临一系列全新 的技术挑战 。 记 者 今 天 下 午 在 现 场 看 到 , 国 网 中 国 电科 院和 山 东 电 由
力 集 团 超 高 压 公 司 合 作 开 展 的此 次 开创 性 作 业 , 后 历 经 近 前
传感 器获取车外环境信息 ,特别是车前大约 8 0度视角区域 及 车 两侧 后 视 大 约 6 O度 视 角 区 域 ,针 对 汽 车行 驶 过 程 中 可 能 出 现 的 车 辆 偏 离 行 车 道 的 危 险 以及 变 道 时 盲 区 车 辆 接 近
意 味 着 这 一 全 新 电 压 等 级 输 电线 路 在 今 后 运 行 中 可 以不 断 电 进 行 测 试 、检 查和 维修 ,对 确 保 电 网 安全 及 可 靠 稳 定运 行 具有重要意义 。
据 悉 ,±6 0 伏 是 一个 全 新 的 电压 等 级 , 目前 世 界 范 6千 围 内 该 电 压 等 级 的 唯 一 实 践 是 2月 2 日新 近 投 运 的 宁 东一 8 山东 ±6 0千伏 直 流 输 电线 路 ,其 输 送 容 量 为 4 0万 千 瓦 , 6 0 约 占经 济 大 省 山 东 省 全 部 用 电负 荷 的 1/ ,被 称 为 “ 能 9 不
力 ,年 产 水 下 专 用 药 芯焊 丝 50吨 ,水 下 专 用 焊 条 4 0吨 , 0 0
水下湿法切割割条 4 0吨 ,水下焊接切割专用辅助设备 50 0 0 套 ,钛 合 金 自动 焊 接 设备 1 0套 , 基 本 可 以满 足 当前 我 国海
洋 资源 开发 的技 术 需 要 ,并 可 为 我 国核 电 、港 口、桥 梁 、船

7.
产 品 的测 试 。所 谓 A A , 即 “ 发 先 进 汽 车 防 撞 系 统 ” 。 CS 开 主 要 是 在 汽 车 周边 安装 摄 像 头 和 毫 米 波 雷 达 两 类传 感器 , 在 行驶过程中同时对 汽车 的前方障碍物进行检测 , 在汽 车与 障 碍物具有发生碰撞危 险的情况下进行报警 , 以便 让驾驶员采 取 相 应 的 措 施 ,避 免 追 尾碰 撞和 侧 刮 等 交 通 事 故 的 发 生 。而 IA 则是 “ 车道 检 测 及 切 线 辅 助 系 统 ” 。主 要 通 过 视 觉 LS 行
万人 受伤 , O万 人 死 亡 , 成 的直 接 经 济 损 失 约 占世 界 G P 4 造 D 的 1% 3 。美 国联 邦 公 路 局 的 一 份评 估报 告 显 示 ,美 国所 有 致 命 的 交通 事 故 中 4 % 车 道 偏 离 有 关 。另 外 ,汽 车后 视 镜 普 4跟
千 瓦 时 ,达 到 54 0 2千 瓦 时 ,为 变 电站 稳 定 运 行 添 加 了 绿色 动力。
够有效屏蔽直流 电场 、旁路暂态电流,阻隔离子流 ,代替 电
位转移棒等 。
此 次 带 电 作 业 试 验 首 个 进 电场 的 技 术 人 员 王 进 在 接 受
记者采访 时表示 ,穿上这样 的屏蔽服进入 电场 的一刹那 ,身 体会有少许针刺感 ,但不会产生任何损伤 。他介绍 ,此次作 业 的每 一 步骤 ,都 有 严 密 细 致 的技 术 支 持 ,因此 不 仅 有 力 保
山 东 省 科 学 院海 洋 仪 器 仪 表 研 究 所 正 在 筹 建 我 国 第 一 个 海
在 “ 能停 的 线 路 ’ 实现 不停 电作 业 不 ’ 上
世 界 首 次 ±6 0千 伏 直 流 输 电线 路 带 电作 业 ,近 期 在 位 6 于 北 京 北 郊 的 国家 电 网公 司 特 高 压 直 流 试 验 基 地 获 得 成 功 ,
由太 阳 能 电池 板 、逆 变 器 、太 阳能 直 流 配 电箱 、太 阳 能 稳 压
我 国成 功 研 发 基 于 图 像 处 理 技 术 的 汽 车 安 全 系 统
辆 快速 行驶 的汽车在变道超车 的过程 中, 突然 失控撞 向旁边 一辆 正常行驶的车辆 , 一场重大交通事故看似不可避
障 了操 作 者 的 人 身 安全 ,其 结 果更 有 利 于形 成操 作 规 范 ,应 用 于 今 后 ±6 0千 伏 直 流 输 电 线 路 的 带 电作 业 中 。 6
( 技 日报 ) 科
50干伏 兰溪变位 于浙 江金华 兰溪市 黄店镇 三峰殿 口 0 村 ,占地 9 . 9 7亩 。2 1 0 0年 , 国家 电 网 公 司 以 建 设 坚 强 智 能 电网 为 目标 ,以 “ 一 规 划 、统 一 标 准 、统 一 建 设 ” 为 基 本 统 原 则 ,本 着 “ 全 务 实 、创 新 尝 试 、分 步 实 施 ” 的 思 路 ,对 安
色 照 明 。 ”该 站 负 责 人 介 绍 。 屋 顶 光 伏 发 电 系 统 充 分 利 用 了 低 碳 环 保 的太 阳 能 绿 色 能 源 , 仅 具有 不 需 要 占用 昂 贵 的 土 地 、降低 施 工 成 本 以及 不
免 。千 钧 一 发 之 际 ,失 控 车 辆 突 然 神 奇 地 将 车 头 一转 ,与 即

控 制 器 、 环 境 监 测 系 统 、数 据 采 集 器 、 防逆 流装 置 等 组 成 。 该 系 统 在 白天 有 日照 时 ,利 用 太 阳 能 电 池 的 光 伏 效 应 , 将 太 阳 能 辐 射 能 量 直 接 转 换 成 直 流 电 能 , 通 过 逆 变 器 转 换 再 成 交 流 电能 。 “ 统 正 常 时 ,并入 所 用 电运 行 ,紧 急 情 况 时 系 可 对 直 流 系 统 进 行 充 电 ,实 现 了电 源 系 统 应 急 备 用 功 能 。同 时 ,配 合 L D照 明 、低 功 耗 金 卤灯 的使 用 ,实 现 了全 站 的 绿 E
王 军 成 表 示 ,为解 决海 洋 焊 接 技 术 难 题 ,山 东 省 科 学 院 海 洋 仪 器 仪 表 研 究所 承 担 了 “ 一 五 ” 国 家 “ 6 ”重 点 项 十 83 目 、 国 家 国 际 合 作 重 点 项 目— — “ 洋 焊 接 关 键 技 术 研 海 究 ” 。在 引 进 、吸 收 国 际先 进 技 术 的基 础 上 ,形 成 了 自主 知 识 产 权 。 介 绍 ,这 项 海 洋 湿 法 焊 接 技 术 己达 到 国 际 先 进 水 据 平 ,将 大 大 提 高 我 国在 海 洋 领 域 的 开发 深度 。 随 着 海 洋 工 程 技 术 和 海 洋 资源 开发 向 深 海 发 展 , 国迫 我 切 需 要 实 现 国 内海 洋 焊 接 材 料 及 设 备 的 规模 化 生 产 。 当前 ,
过滤装置,让需要净化的水从其 中通过即可 。( 科技 日报 )
美 国制造 出超小型单电子晶体管
由美 国匹 兹 堡 大 学领 导 的 一 个研 究 小 组 近 期宣 布 , 们 他 制造 出 了 一种 核 心 组 件 直 径 只 有 15 纳 米 的超 小 型 单 电 子 . 晶体管 。该装置是制造下一代低功耗、高密度超大规模集成 电路理想的基本器件 ,具有极为广泛的应用价值。相关论文 发表在最新一期 《 自然 ・ 纳米技术》杂志上 。 单 电子 晶体 管是用一个或几个 电子就能记录信 号的晶 体管,其尺度都处于纳米级别 。随着集成 电路技术的发展, 电子 元 件 的尺 寸 越 来 越 小 , 由单 电子 晶体 管 组 成 的 电路 日益 受 到研 究人 员的 青 睐 , 高 灵敏 度 的特 性 和 独 特 的 电气 性 能 其 使其成为未来 随机 存储 器和高速处理器制造材料 的有力竞 争者 。 据 研 究 人 员 介 绍 , 种 新 型 单 电子 晶体 管 的核 心 组件 是 这
两 个 小 时 ,在 离 地 3 多米 高 的 ±6 0 千伏 直 流 超 高 压 电 线 0 6
舶 、军事等方面提供 有力的技 术支撑和技术保障 。
( 技 日报 ) 科
上 ,身穿屏 蔽服的技术人员成功完成 了进 出等 电位 、等电位
导 线 修 补 、等 电 位 问 隔 棒 更 换 等 操 作 项 目。帮助 他们 就位 的 牵 引 、定位 用绳 索 ,是 一 种 绝 缘 性 、强度 、耐烧 蚀 性 都 极 强 的 特 制 蚕 丝 绳 ; 带 电作 业 安 全 防 护 服 装 是 一 种 面 料 中 含 有 而
洋 焊 接 成 套 技 术 装 备 产 业 化 基 地 。 基 地 将 全 面 涵 盖 新 型 海 该 洋 焊 接 材 料 、新 型 海 洋 焊 接 设 备及 新 型 海 洋 焊 接 技 术 服 务 。 项 目投 产 后 将 形 成 焊 接 材 料 、 接 设 备 和 服 务 规 模 化 生 产 能 焊
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