工业安全是国家安全的重要组成部分,状态感知是工业安全的基础。项目面向典型工业生产过程的安全状态感知的需求,系统构建了“感知—识别—诊断”的多传感器状态感知理论框架,取得了系列理论与技术突破,开发了相关的软硬件系统,一定程度上解决了大规模产业化应用技术难题。
提出了一种漂移抑制方法和补偿算法,提高了传感器数据采集准确度;提出了一种新型光纤定位方法,提高了长距离光纤定位和物理量感知的准确度;提出了一种基于点群划分的距离测距方法,提高了工业场景三维距离感知精度和机器反应敏捷度,为工业机器人精准定位奠定了基础。
2.提出了一种基于生成式对抗网络的异常样本扩充方法和一种基于泊松分
布的 SingleNet 轻量级卷积网络剪裁方法,在准确率、迭代时长和模型大小三个方面提高了算法的性能,可解决工业场景异常样本数据难以获取以及边缘侧计算资源有限条件下的识别问题。
1刘学君 男 1977 年 5 月 教授 博士 北京石油化工学院 本项目的总体负责人,全面负责
整个项目的研发工作
2 陈雯柏 男 1975 年 4 月 教授 博士 北京信息科技大学 负责工业设备健康检测的特征提
取与安全状态识别研究与开发
3 齐跃峰 男 1972 年 10 月 教授 博士 燕山大学
负责 DPSK 调制与扩频相关理论
及技术在分布式光纤智能感知与
分析方面研究
4 张振江 男 1973 年 9 月 教授 博士 北京交通大学
复杂动态环境下实时高精度目标
检测跟踪技术以及特征关联算法
的智能感知与分析研究。
5 沙芸 女 1976 年 3 月 副教授 博士 北京石油化工学院 负责轻量级卷积网络技术等智能
感知与分析研究
6 晏涌 女 1972 年 11 月 副教授 硕士 北京石油化工学院 负责相机距离感知技术的应用研究
评价单位:- (-)
评价时间:2023-05-05
综合评价
本技术能实现很好的社会效益, 建议推广。
查看更多>