XM-FT337全功能婴儿高级模拟人   XM-FT337全功能婴儿高级模拟人根据婴儿的解剖结构设计，采用高分子材料制成，肤质仿真度高，由婴儿模型和电子显示器组成，皮肤柔软有弹性，解剖结构清晰，四肢可活动，能进行心肺复苏、气管插管与各种护理操作训练。   一、功能特点： ■ CPR心肺复苏操作训练：支持口对口、口对鼻、简易呼吸器等多种通气方式，电子监测吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压深度，吹气和按压可单项训练。 ■ 模拟标准气道开放。 ■ 胸外按压时： ·由动态条码指示灯显示按压深度：    按压深度正确由条码绿灯显示；    按压深度过小由条码黄灯显示；    按压深度过大由条码红灯显示。 ·数码计数显示：记录按压正确和错误的次数（按压力量过大、按压力量过小的次数）。 ·语音提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因（按压力量过大、按压力量不足、胸廓回弹不足），以便训练者及时改正。 ■ 人工口对口吹气时： ·由动态条码指示灯显示潮气量大小：    吹入的潮气量正确由条码绿灯显示；    吹入的潮气量过小由条码黄灯显示；    吹入的潮气量过大由条码红灯显示。 ·数码计数显示：记录吹气正确和错误的次数（吹气量过大、吹气量不足的次数）。 ·语音提示：中文语音提示，详细提示吹气错误的具体原因（吹气量过大、吹气量不足），以便训练者及时改正。 ■ 按压与人工呼吸比：新生儿3:1，婴儿30:2单人，或者15:2双人。 ■ 操作周期：先按压再吹气，按压与人工吹气比新生儿3:1，婴儿30:2或15:2五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分（可自行设置频率100次/分或120次/分）。 ■ 操作方式：训练操作、考核操作。 ■ 瞳孔观察示教：一侧瞳孔散大，一侧瞳孔正常直观对比。 ■ 气道管理技术：逼真的口腔、气道和食管，可练习经口气管插管、吸痰法和氧气吸入法。 ■ 插胃管：支持听诊检测插管位置，用于胃肠减压、鼻饲、洗胃等。 ■ 静脉输液与穿刺训练：手臂静脉包括手背浅静脉；头皮静脉包括：额上静脉、颞浅静脉、股静脉，能进行静脉输液与穿刺训练。 ■ 骨髓穿刺训练：可经胫骨穿刺，有模拟骨髓流出，可注入模拟药物。 ■ 检查肱动脉反映：手捏压力皮球，模拟肱动脉、桡动脉搏动。 ■ 其它护理功能：更换尿布、穿换衣服、洗浴、口腔护理、冷热疗法、包扎等。   二、标准配置： ■ 高级全功能婴儿模拟人：1台 ■ 电子显示器：1台 ■ 可更换手臂皮肤：1个 ■ 骨髓穿刺模块：1个 ■ 护理用物：1套 ■ 电源适配器：1个 ■ CPR操作垫：1条 ■ 一次性呼吸面膜：1盒 ■ 手提箱：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

本发明公开了一种基于线结构光的水下目标三维重建技术。本方法有效降低了由于水中悬浮物、海水对光的吸收和散射、非均匀光场等对探测精度的影响，完成了大角度、远距离的水下目标三维信息提取，实现了水下远距离、高精度、实时的目标三维探测。水下目标三维探测技术可为海洋资源开发、水下工程建设和水下军事应用等领域等所需的水下探测技术提供重要的方法和参考。可以为人类提供合适的观察通道，将水下被探测目标的外型显示为人眼可判断的图像或视频信息，以此来完成对水中信息的收集或者为下一步的研究及应用提供有价值的基础数据信息。

研发阶段/n本发明公开了一种快速定位对等网络目标节点标识的方法，涉及计算机网络、分布式计算机和算法设计与分析的交叉技术应用领域。该方法在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。从而能够尽可能解决上层的逻辑覆盖图与底层物理拓扑图的不匹配的问题。此外，把哈希表中的对等点分成普通节点和记录节点，记录节点负责记录普通节点的查询路径，供查询相同关键字的节点参考，减少了资源定位时间，从而使得系统响应时间相应地减少，网络速度加快，查询延时降低，信息查询效率得到了进一步的

本发明公开了一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法，步骤为：①利用光学成像探测系统获取气动光学模糊图像 g，图像大小为M*N，作为观测图像；②对气动光学模糊图像 g 进行校正增强，得到的初始校正图像<img file=""DDA00002538750100011.GIF"" wi=""57""he=""59"" />③对初始校正图像<img file=""DDA00002538750100012.GIF" " wi

本发明公开了一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法，该方法首先为动目标三维几何建模并将目标按区域划分；之后建立目标温度分布模型，计算不同观测角度下目标表面各点的温度；然后建立红外大气传输模型，计算大气透过率及大气路程辐射；之后设定测量系统及动目标的各参数；再利用已建立的目标温度分布模型及红外辐射传输模型计算动目标像方的辐射能量；最后分别计算点目标及面目标的红外辐射能量并绘制相应的辐射光谱曲线。本发明技术方案方

1.痛点问题 本项预期成果是解决复杂场景中目标三维数据重建、驱动的关键技术。 针对实际应用中复杂运动场景，例如刚性运动的交通工具，变形移动行人等，传统的运动结构恢复方法在进行场景深度求解时无法确定每个单元结构的相对尺度，导致无法对复杂运动场景进行重建。在现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2.解决方案 本项目成果提出了一套面向目标、人体深度数据重建技术，有效实现对复杂运动场景下人、物的深度重建与驱动，有效解决现实场景目标的数字化模型生成与虚拟场景下的驱动映射问题。提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息，基于超像素关系分析的深度重建方法，包括目标超像素分割，图像帧匹配，运动关系判定，通过时序传播与概率模型更新实现实时深度重建，提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度。构建了基于深度卷积神经网络的目标实例检测与位姿估计框架，从目标对象观测图片提取其分割掩码并不断迭代更新，输入深度卷积神经网络进而得到目标6D位姿估计并进行迭代改进，从而实现目标在动态复杂场景下的位姿还原，克服了在光照、姿态变化、遮挡等不良因素环境下的目标位姿不准确问题，确保了目标6D位姿估计的鲁棒性与准确性。 合作需求 寻求在元宇宙、数字城市、自动驾驶、AR/VR、机器人、制造业等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种基于感知哈希特征的视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取待跟踪视频序列的第一帧；(2)在图像中画一恰好将目标包围的矩形框，作为目标框；(3)对视频帧图像进行灰度化处理；(4)提取目标框的局部哈希特征，并对特征进行为运算化处理；(5)读取视频下一帧，并采用同步骤(3)同样的方式对图像进行灰度化处理；(6)在当前帧中，采用倒金字塔候选框搜索方法在上一帧目标相同位置附近获取候选框；(7)采用

本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。

本发明公开了一种基于配电网物理模拟的故障指示器检测平台 的建模方法，该方法包括如下步骤：(1)建立双电源模型；(2)建立线路 模型，并在每条线路的末端接入故障模拟单元和模拟负载；(3)利用经 过所述步骤(1)中的电源模型和经过所述步骤(2)中获得的线路模型组 网搭建低压配电网模型；(4)在所述步骤(3)中获得的配电网模型中的模 拟电缆线路、模拟架空线路上加装升压器、升流器，将线路运行参数 转化为实际配电网运行参数，由此完成故障指示器检测平台的建模。 按照本发明实现的基于配电网物理模拟的故障指示器检测