本发明公开了一种动平台对地固定目标异构并行自动目标识别器，所述目标识别器包括：交换式网络与至少一个处理部件，所述处理部件与所述交换式网络之间通过输入 FIFO 接口、同步存储器输出接口以及控制线连接，所述交换式网络用于动态链接不同的所述输入FIFO 接口和所述同步存储器输出接口，所述处理部件用于完成自动目标识别过程中所需的各种算法功能，所述输入 FIFO 用于缓存输入的待处理图像数据，所述同步存储器输出接口用于缓存待

本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法，包括对 工件的原始图像进行滤波处理；对上述滤波处理后的图像进行二值化 处理；对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集；从上述轮廓序列 集中筛选出合格的工件轮廓；确定上述工件轮廓的最小外接矩形，并 确定上述工件轮廓的中心点；沿上述最小外接矩形的四条边的方向截 取上述工件轮廓的四个子序列；使用边缘几何特征算子计算上述四个 子序列中各子序列的能量值；确定上述四个子序列中能量值最大的子 序列，并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。 本发明无需建立

创新性地开发出了能同时识别有机磷、氨基甲酸酯及拟除虫菊酯类农药残留的生物酶，并筛选了相应的检测体系，从而解决了目前使用的农药残留速测方法只能检测有机磷和氨基甲酸酯类农药的问题；在此基础上，利用固定化生物敏感元件分别与不同的检测换能器紧密配合构建了系列生物传感器型农药残留速测仪，实现了农药残留检测的自动化和通用化。 

本发明公开了一种基于近邻原则合成情感模型的说话人识别方法，包括：(1)训练出参考语音和用户中性语音的模型；(2)提取GMM参考模型的中性-情感高斯分量映射集；(3)提取与用户的中性训练高斯分量邻近的若干中性参考高斯分量映射的情感参考高斯分量；(4)合成出用户的情感训练高斯分量，进而得到用户的情感训练模型；(5)合成出所有用户的GMM训练模型；(6)输入测试语音进行识别。本发明采用基于KL散度的近邻原则从语音库中提取若干与用户的中性训练语音相似的参考语音，用参考语音中的情感参考语音合成出用户的情感训练语音，改善了在训练语音与测试语音失配情况下说话人识别系统的性能，提高了说话人识别系统的鲁棒性。

本发明公开了一种基于有限元的分布随机动载荷识别方法。本发明的方法包括步骤： Ｓ１．利用多次重复测量方式获取结构上多点处随机振动响应样本集合； Ｓ２．建立与实测动响应自由度匹配的缩聚后结构有限元模型； Ｓ３．利用ＫＬ展开由单元节点处随机动响应求解分布随机动载荷； Ｓ４：求解结构上随机动载荷随空间分布的时变统计特征。本发明解决在时域内利用实测结构动响应样本识别结构上随机动载荷随空间分布的时变统计特征问题，为服役于分布随机动载荷环境下的工程结构设计与安全评估提供一种动载荷间接获取手段。

本发明公开了一种无人机充电杆位置识别充电方法、系统及装置，该方法包括：获取无人机各起落架末端之间距离及停机坪底部阴影图像；对停机坪底部阴影图像进行预处理，获得二值化图像；提取二值化图像中每个轮廓的特征向量，并进行标准化处理，获得标准化后的轮廓特征数据；对标准化后的轮廓特征数据进行聚类分析，筛选出符合起落架末端之间距离的轮廓，得到这些轮廓对应的中心点坐标组合，根据中心点坐标组合判断无人机充电杆位置，以控制充电机械臂定位抓取无人机充电杆，构成充电回路。本发明实现了多维特征融合，提高复杂背景条件下的无人机充电杆位置识别精度。

本发明提供了一种基于机器视觉的铁路散货卸料斗识别与定位方法，涉及铁路散货卸料斗跟踪与定位技术领域。该方法包括：采集目标卸料斗的深度图样本；对深度图样本执行预处理，生成样本数据集；从样本数据集中提取卸料斗的几何特征；将卸料斗的几何特征作为输入，利用CNN进行卸料斗的目标识别与定位训练，得到卸料斗识别模型；将相机捕获到的实时深度图送入卸料斗识别模型进行卸料斗的实时识别与定位，卸料斗识别模型输出卸料斗的三维空间信息和存在概率，将结果传送至控制系统，引导机械臂执行卸料操作。本发明适用于卸料作业中的实时监测，实时精确定位铲斗的当前位置，及时避免铲斗与货舱之间的冲击性损伤，提高卸料的效率与安全性。

多媒体智能控制系统，物联网控制管理，网络远程管理，音视频控制，适用于高校、高职院校教室建设。

集成研究团队多年以来在供水管网水力水质模拟、管网爆管风险识别及事件侦测等方面的研究成果，针对行业漏损控制问题，凝聚科研人才优势，通过与人工智能、信息工程等领域的知识融合和再创新，研发了漏损分析与控制软件平台。提供以分区计量（DMA）为核心手段的管网水量计量设备数据管理、水平衡分析、漏损识别等功能，可作为供水企业开展分区计量管理及漏损控制的核心业务平台。可以实现计量设备数据的质量控制、异常报警、数据加工等数据分析管理功能，以及一键实现多级计量分区的日产销差计算、基于聚类分析等人工智能技术的DMA流量异常数据分析和漏损识别等漏损控制核心管理功能

北京北大方正软件技术学院2002年由北京市教委批准成立，是一所经教育部备案的全日制普通高等职业院校，是由北京市编制委员会核准的事业法人单位。学院属于国有资产办学，目前总资产8.018亿元，自有教育用地832.9亩，教学行政用房6.7万平方米，学生公寓面积4.1万平方米。为祖国经济建设、特别是首都经济建设培养了8届9815名合格毕业生。就业率不断增长，近三届毕业生平均就业率高达99.6%。 建院以来，在北京市教委的直接领导、亲切关怀和大力支持下，学院依托北京大学百年文化底蕴和方正集团雄厚经济实力，将方正集团方方正正做人、实实在在做事和持续创新的企业文化引进校园、融入课堂，坚持规范办学、特色办学、追求卓越、持续发展的办学方针，积极探索企业集团办学模式，取得了良好的办学成果。2009年，学院被北京市商务委、北京市教委联合批准为服务外包人才培训机构，并纳入到千百十工程系统之内;2011年学院被北京市教委和财政局联合批准为北京市职业教育分级制度改革软件技术专业负责单位，被北京教育考试院批准为网络传媒设计专业自学考试主考院校，2012年学院正式通过北京市教委验收，成为北京市示范性高等职业院校，同年被北京市教委批准成为北京市高等职业教育衔接办学工作试点院校。学院计算机应用与软件技术、动漫设计与制作、通信与三网融合实训基地先后被评为中央财政支持的北京市示范性实训基地。 目前，学院设有软件工程分院、网络工程分院、传媒艺术分院、电子工程分院、财经管理分院、国际商务分院、卫生分院、继续教育分院和基础教学部，共开设21个专业。在专业和重点学科建设方面，学院紧紧围绕软件技术、动漫设计与制作、网络传播与电子出版、计算机网络技术等四个示范校建设重点专业及专业群，立足行业发展现状与趋势，依托方正集团强大的行业实力，与其众多下属企业在人才培养、实训基地建设、师资队伍建设、课程开发和社会服务等方面展开全方位、多角度、深层次合作，提升人才培养质量和社会服务能力。通过企业办学校、学校办企业的方式实现校企融合、工学一体的人才培养模式，力图使办学者既是教育家又是企业家，教学者既是教师又是工程师，求学者既是学生又是员工。学院在与方正集团下属企业密切合作的同时，直接管辖方正数字科技公司、方正数字艺术公司、北大方正培训中心、方正智成管理顾问公司等校办企业。各公司直接服务于社会，为师生提供大量实习、实训机会。通过项目开发、技术服务、创业孵化、职业认证与培训等多种方式，推进高职教育教学改革和高职人才培养。 学院长期注重师资队伍建设，师资队伍、学历水平和年龄结构合理，一线教师学历均为硕士以上，双师素质教师超过半数。涌现了一批优秀教师，并取得骄人的教学成果。已累计获得5门市级精品课程，2门北京市精品教材，由各重点专业开发的73门自主知识产权课程，被全国很多同类院校采用。 随着北大方正软件技术学院的快速发展，学院已制定了中长期发展战略规划，提出了更高的奋斗目标，即以服务首都经济建设为目标，以政府支持为依托，以方正集团产业为支撑，以软件学院平谷科教园建设为契机，以云计算智慧校园为平台，以专业建设为重点，通过、企业办学校、学校办企业、，深化、校企融合、工学一体、的人才培养模式改革与创新，成为全国企业办学的成功典范，成为全国最具特色的高职院校。 为此，在北京市教委领导的直接关心下，学院已购买平谷马昌营镇748亩地用于建设学院平谷科教园。方正集团将斥资14个亿，打造一个现代化、国际化、创新型，、产学训一体化的以职业教育为主的新型科教园。 同时，以北大方正软件技术学院为基础，北大方正教育集团依托方正IT、医药医疗、金融和房地产四大产业，抓住首都世界城市建设和中长期教育改革与发展规划纲要出台的历史机遇，大力开展职业教育、继续教育和职业培训，为构建满足首都社会经济建设人才需求的终身教育体系做出持续的贡献。