本技术涉及无人机技术领域，公开了一种无人机二次开发教学系统及识别方法，包括无人机，设置有云台和高清摄像头，云台用于调整高清摄像头的拍摄角度，高清摄像头用于捕捉实时的画面；地面标志，用于引导无人机循迹飞行；置物架，用于放置无人机待识别的物品；地面站，与无人机通信连接，用于接收无人机传输的图像和数据，并进行处理和分析；传感器组件，设置于无人机上，用于实现无人机的环境感知与定位。上述发明，通过集成云台和高清摄像头的无人机、地面标志引导循迹、置物架放置待识别物品、地面站接收并分析数据，以及配备双目视觉传感器、测距雷达和红外传感器的传感器组件，实现了无人机在复杂环境中的精准定位与感知。

 本技术公开了一种基于波前传感技术的白内障视觉实时增强系统及方法，所述系统包括相机模块、扩束器、偏振片、分束镜、光调制部件、散射介质和聚焦透镜，所述扩束器、偏振片、分束镜、散射介质和聚焦透镜依次相连，所述光调制部件对分束镜分离的光束进行光波前的相位调制，所述相机模块采集未经散射介质扰动的清晰图像以及由光调制部件调制光束透过散射介质经聚焦透镜聚焦的模糊图像，基于清晰图像和模糊图像的目标区域图像质量进行优化，以优化光调制部件相位。本发明能够克服现有白内障治疗方法的局限性，实现对白内障患者视觉的实时增强，提高患者的生活质量。

 本技术属于虚拟医疗训练技术领域，其公开了一种基于Unity的虚拟医疗训练系统，包括收集真实医疗场景数据与手术案例，构建三维医疗场景与手术具，进行模拟训练与跟踪信息记录以及评估打分。本发明从医学知识库中获取多类型手术案例，通过Unity集成开发虚拟的医疗场景与手术具，进行模拟训练并跟踪训练过程记录相关信息，根据跟踪记录信息进行评估打分。降低了医疗训练中的实验载体消耗，有效提升医疗人员的医疗能力培养周期，增加了医疗人员与患者之间的信任度，促进社会和谐发展。

 本技术公开了一种无线智能高速公路速度实时监测装置，涉及车辆速度监测装置领域，包括监测箱组件和设置在监测箱组件顶部的遮挡组件，遮挡组件一侧设置有太阳能电池板，监测箱组件底部设置有移动组件，监测箱组件底部设置有底腔框盒，移动组件包括固定连接在监测箱组件下端的支撑腔块，支撑腔块设置有四组，遮挡组件包括固定安装在监测箱组件上端的顶框架板，顶框架板顶面一侧设置有液压缸，这种设置通过移动组件可使得设备轻松移动，避免传统设备在进行挪移时，需要使用叉车或采用人工进行抬起进行搬运的情况，解决了高速公路速度实时监测装置存在较大的移动困难的问题，满足用户更多需要，使得监测装置的使用范围更大。

 本技术公开了一种基于VR平台的桡动脉穿刺置管训练系统，涉及医学训练器技术领域，该系统包括:用户端，用于选择桡动脉穿刺置管训练场景编号；头戴式VR穿戴终端，穿戴于用户头部执行桡动脉穿刺置管训练；VR平台，包括：3D建模模块，构建穿刺置管训练场景模型；穿刺姿态采集模块，用于采集穿刺置管姿态监测时序信息；训练反馈模块，用于将穿刺置管姿态监测时序信息和穿刺置管姿态目标时序信息比对，根据姿态偏差向量信息生成语音校正信息发送至头戴式VR穿戴终端提醒用户进行校正。解决了现有技术中存在的缺乏真实的患者反应信息和互动式的训练方案，导致桡动脉穿刺置管训练效果不佳的技术问题，达到了提升桡动脉穿刺置管训练效果的技术效果。

 本技术一种基于主刚度差值的机器人铣削姿态优化方法，属于机器人铣削加工领域；方法步骤包括:对机器人铣削加工轨迹进行等距离散化划分，对各轨迹点进行编号；在各个加工轨迹点处，计算特定冗余角对应姿态下机器人的刀尖点刚度椭球；将刀尖点刚度椭球投影至铣削加工平面，获取机器人主刚度差值PSD；以全部加工轨迹点对应的主刚度差值PSD之和最大为优化目标，在物理干涉、灵活空间、关节速度的约束下，遍历全部轨迹点的最优冗余角，求解最优机器人铣削姿态。本发明从而使整体铣削过程平稳进行，避免模态耦合颤振的发生。

本技术公开了遇阻可回退电动床的遇阻部位检测方法，属于升降床领域，可以提醒用户电动床遇阻的具体位置，使用户可以快速清除障碍物，本发明的遇阻可回退电动床的遇阻部位检测方法，所述遇阻可回退电动床包括:床架，连接有用于驱动所述床架升降的升降机构；以及，三个传感器，设于所述床架上；所述遇阻部位检测方法包括：通过传感器检测床架振动；计算每个传感器与遇阻部位的距离的差值；通过距离的差值计算遇阻部位在床架上的位置。

本技术涉及一种显影盒，包括壳体、安装在壳体上的端盖组件以及位于壳体一个纵向末端的动力传递装置，所述端盖组件包括与壳体固定连接的第一端盖以及固定安装在第一端盖上的第二端盖，所述第二端盖包括第二端盖体、设置在第二端盖体上的通孔以及位于通孔圆周方向上的第一导引部，所述动力传递装置包括设置在其中的第一被导引部，第一被导引部被第一导引部导引。

 本技术请求保护一种基于轻量级深度学习模型的视频编码CU块分类方法，适用于视频编码领域。该方法首先对输入图像进行分块处理，将其划分为多个128×128像素的图像块，并提取每个图像块的亮度信息。通过归一化处理后，亮度数据作为深度学习模型的输入，用于生成多个类别的分类概率。对于每个图像块的子单元，逐像素比较不同类别的概率，并为其分配最高概率的类别标签。随后，基于子单元的分类结果，统计每个CU块中各类别的数量，并根据统计信息为CU块分配对应的类型。CU块可同时属于多个类别，采用按位操作确定其最终类别。本发明通过精确的CU块分类，不仅提高了编码效率，还为后续的模式划分和选择提供了数据支持，适用于实时性要求较高的视频编码应用场景。

 本技术公开了一种面向Wi‑Fi复杂干扰环境下的非接触式人体呼吸实时监测方法；对CSI干扰强度及CSI活跃比率进行分析，构建Wi‑Fi干扰特征映射矩阵，利用该矩阵计算各信道干扰指数实现干扰判别。接着通过基于干扰指数的动态子载波选择算法CSI‑DSSA，选取干扰数据中互相关性最弱的子载波组合进行干扰处理，分析多链路数据融合方法聚合未受干扰数据中多数据流的时域特征信息。最后，提取时域特征值并构建Wi‑Fi干扰环境下的SVM多活动分类模型，获得跌倒活动识别结果。本发明能够有效提高Wi‑Fi干扰环境下的人体呼吸活动识别准确率。