Sand-dust Image Reconstruction Benchmark (SIRB)Sand-dust Image Reconstruction Benchmark (SIRB) 是由河北工业大学创建的大型沙尘图像数据集,包含16000个合成沙尘图像和230个真实世界沙尘图像,覆盖多种沙尘暴退化场景。数据集通过模拟沙尘图像分布创建,用于训练卷积神经网络(CNNs)和评估沙尘图像重建算法的性能。SIRB采用全参考和无参考策略进行算法性能的定性和定量评估,为当前沙尘图像增强方法的优缺点提供了全面的见解。此外,通过在SIRB上训练的经典图像变换CNN模型作为基线,与现有沙尘去除方法进行比较,为未来基于数据驱动的沙尘去除算法研究提供了建设性的启示。
磷酸锰转化涂层斜齿轮前后摩擦因数、寿命、能谱、轮廓线对比数据本数据集面向磷酸锰转化涂层齿轮的表面形貌、疲劳寿命等特征进行研究。摩擦因数测量采用德国Optimol Instrument公司制造的摩擦磨损试验机(SRV-5)。轮廓度采用东京精密表面轮廓度测量仪(SURFCOM NEX 030SD-12)进行测量。能谱图采用能谱分析仪(Energy Dispersive Spectrometer,EDS)测量。齿轮疲劳寿命试验采用两电机动力循环试验台(CN-GZ-132)开展试验。最终得到磷酸锰转化涂层处理后试样的疲劳寿命、表面粗糙度、轮廓线变化以及元素组成。
学业预警数据报告学业预警数据报告根据学校学生管理手册,按照挂科学分设定红、橙、黄三个预警级别,每学期考试结束后,计算学生挂科学分,按照等级划分学业预警名单,方便教学管理者及时掌握学生学习情况,尽早对学生学业进行干预,以防临近最后一年才发现学分不够无法毕业的情况出现。
轨迹预警数据报告学生轨迹预警是根据学生在校内的行为数据,对行为数据进行整合,按照算法,计算学生行为轨迹,每天统计出无轨迹的学生,按照无轨迹天数展示学生名单,并显示最后一条轨迹类型和时间。同时,该数据可以推送到各辅导员的移动门户端,方便高校管理者实时掌握无轨迹学生情况。
助便体位变换模块的技术参数与功能测试数据《助便体位变换模块的技术参数与功能测试数据》主要面向失能老人二便护理与康复辅助研究,基于复旦大学 2022YFB4703304 课题实验样机及 STM32 主控系统产生,综合记录小便分尿、尿服、起夜、参数垫板与穿戴指示系、人体位置移动体位校正的五维模型、机构简图、实物照片、控制逻辑、传感器数据与样机实测尺寸重量等观测值,数据量约 14.9MB。报告严格遵循 GB 9706.1-2020 电气安全标准,在养老机构、实验室场景下通过多天、电子秤、角度表等五式传感器多模型测试验证,提供 8 自由度、≤40 dB 静音、0-90 kg 负载、自动定位精度 7.6 mm 的完整解决方案,可一键完成分腿 - 屈腿 - 坐姿三种排便姿态变换,免除护理人员搬运风险,提升失能老人尊严与安全。
水环境高风险工业固废协同利用系统性解决方案与商业化运行模式数据集该数据集详细记录了关于固体废弃物(固废)的资源化与再利用过程中的各项关键数据。这些数据不仅涵盖了固废的基本属性信息,如工业固废的储量、存量、利用率以及理化特性等,还深入到了固废资源化利用的具体成果和经济价值。首先,在固废属性数据方面,数据集详细记录了不同种类、来源和性质的工业固废的储量情况,这为我们了解固废的总体规模和分布提供了重要依据。同时,存量数据则反映了当前固废的累积情况,有助于我们评估固废管理的紧迫性和必要性。利用率数据则直接反映了固废资源化的实际效果,是评估固废管理工作成效的重要指标。此外,理化特性数据则为我们深入了解固废的成分、性质以及潜在的资源化利用途径提供了科学依据。其次,在固废资源化利用数据方面,数据集记录了固废经过资源化处理后转化成的各种产品,如建筑材料、肥料、能源等。这些产品的种类、数量以及市场价值等信息,为我们评估固废资源化利用的经济效益和社会效益提供了重要参考。同时,数据集还记录了固废资源化利用过程中产生的经济价值,包括直接的经济收益和间接的环境效益等。这些数据有助于我们全面了解固废资源化利用的综合效益,为相关政策的制定和实施提供有力支持。该数据集构成了固废资源输入与输出的双向数据流,为我们深入了解固废的资源化利用过程、评估固废管理工作的成效以及制定相关政策提供了全面而系统的数据支持。数据量2.45MB。
学生轨迹预警算法模型学生轨迹预警算法模型是根据学生在校内的行为数据,对行为数据进行整合,按照算法模型,计算学生行为轨迹,每天统计出无轨迹的学生,按照无轨迹天数展示学生名单,并显示最后一条轨迹类型和时间。同时,该数据可以推送到各辅导员的移动门户端,方便高校管理者实时掌握无轨迹学生情况。
学生消费预警算法模型消费预警算法模型是对学生在校消费数据按照算法模型进行统计分析,按月统计分析学生消费数据,包含一个月的就餐顿数、平均每顿消费金额,将个人数据与全校总体平均数据进行比对,根据比对结果找出消费异常的学生数据,为学校贫困生评选提供数据支撑服务,同时也为饮食服务中心提供消费结果反馈,帮助饮食服务中心及时调整配餐、就餐、平价窗口等各项服务。
排便协同对接模块的技术参数与功能测试数据《排便协同对接模块的技术参数与功能测试数据》围绕卧床老人二便清洁护理机器人研发与测试工作展开,基于课题 2022YFB4703304,旨在解决传统护理中护罩防护不严、污水飞溅及接触不适等关键问题。数据内容涵盖了从理论设计到实验验证的全套工程资料,具体收录了内置多龙骨节可变形骨架与柔性硅胶亲肤内衬的三维设计模型、机构运动简图、压力传感器阵列分布图,以及基于 STM32F103ZE 主控的硬件控制系统选型参数与电路连接方案。本数据设计严格遵循 GB 9706.1 电气安全国家标准,通过集成 7 路量程为 0-10N 的压力传感器阵列与闭环反馈算法,实现了护罩对人体臀部曲线的自适应紧密贴合。采集于 2025 年 4 月河北工业大学的实测数据显示,该样机物理规格为 368×256×25mm,重量 3.8kg,在自动贴合与手动调节双重模式下成功验证了人机交互作用力控制误差≤0.5N 的核心指标,为卧床老人二便清洁护理机器人课题研发提供了重要的结构参考与实验数据支撑。
高辐照受限环境下环境感知与高效安全作业规划数据集该数据为课题1中任务1-4的数据,针对检修机器人环境感知需求,开发了环境感知系统并提出了融合感知方法,在辐照环境下测试了其对光学图像、氧气浓度、环境温度、环境湿度、声音特征、辐照剂量等 6 类环境信息感知性能。数据测量方法如下:本数据在第三方测试机构测得。用60Coγ射线进行辐照,对辐照室内环境感知模块进行测试,感知模块状态数据通过远程在线监测方式产生,由作业人员监测记录,并于测试完成后进行复核与记录,以验证环境感知模块的环境感知性能。所用仪器仪表满足下列标准:剂量计JJF1028-91;剂量仪JJG178-2007。剂量学体系测试证书编号为:DLjs2024-00075。
整体包含多传感器联合标定数据;光学图像、氧气浓度、环境温度、环境湿度、声音特征、辐照剂量感知数据等 2 类子数据集,共5份数据文件,完整覆盖了环境感知作业的全流程性能表现,可为检修机器人精准环境感知与安全作业规划提供技术支撑。