本发明公开了一种注塑制品缺陷检测识别方法，包括以下步骤： 1)采集正常和存在已知缺陷的注塑制品的图像，对图像进行分类并生 成样本；2)构建多层卷积神经网络模型；3)使用步骤 1)中的样本对步 骤 2)中构建的卷积神经网络模型进行训练；4)将采集的实测注塑制品 的图像经过预处理后输入步骤 3)中已训练完成的卷积神经网络模型， 卷积神经网络模型对实测注塑制品的图像进行分类识别，以判断注塑 制品是否存在注塑缺陷，若存在缺陷则对缺陷类别进行识别。本发明 构建的卷积神经网络模型对各种注塑缺陷均采用相同的特征选择、提 取方式，适应性较强，可适用于注塑制品各种类型缺陷的检测与识别。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

1. 痛点问题 PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据，承载了丰富的业务知识和信息。然而，因其复杂性和专业性，PDF工程图难以被机器直接处理，目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用，限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵，就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用，其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。 2. 解决方案 清华大学软件学院BIMChecker Group，自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统，基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合，解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题，实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。 1） 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑； 2） 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别； 3） 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查； 4）支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义，系统的审查算法可自动适配更新。 合作需求 寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方；开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容，为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。

针对行政约谈场景中存在的人工记录效率低、内容理解偏差记录、资料追溯繁杂等问题，本成果开展了基于音视频识别及语义分析的智能约谈平台的研究。基于 AI 深度学习的音视频识别框架、复杂网络理论和语义知识本体的文本语义相似度计算方法，研究音视频识别的语音转写、对话管理、计算机视觉技术和内容分析的语义理解、语义优化、情感识别方法，实现网信约谈、纪委约谈、公安审讯、监狱谈话等多种行政约谈场景下的约谈智能化和数字化。其中，语音识别转写是开展智能约谈系统研究的前提和基础，本成果训练了声学模型和语言模型，构建编码器，通过音频角色分离和声纹识别技术分离说话人声音，编码器识别解码，经过文本语义处理转写为文本。而文本语义处理是智能约谈系统提升约谈效能的源动力，成果构建了基于语义本体的自动专家导引约谈知识库，通过基于复杂网络的语义相似度计算给约谈工作人员推荐约谈问题；约谈结束后，利用融合主题特征的文本自动摘要技术快速生成汇报摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技术自动生成约谈报告。本成果研制高效、便捷的智能约谈音视频识别及语义分析平台，实现了在线约谈预约、人脸识别身份核验、语音实时转写、约谈问题智能引导提问、音视文同步显示、汇报摘要自动生成、约谈报告自动生成、约谈文件回溯、约谈大数据分析等功能。

本发明公开了一种基于Z型六角铁氧体的射频识别天线，该天线具有至少一层Z型六角铁氧体基片1，一层空气层2，和一个金属基片3，和一个金属反射腔4，和金属接地面5，和一个变形金属微带线6，及射频识别芯片9。本发明采用各向异性六角铁氧体，在保证增益的前提下，有效地实现天线尺寸的小型化。

本发明公开了一种面向车辆精细识别的车辆部件定位方法，通过训练模型以及部件检测两部分得到 精确的车辆部件定位结果。模型训练即为对已标注的车辆以及车辆部件的训练数据集提取 HOG 特征， 并使用 SVM 分类器训练得到模型参数，最终得到可用于检测车辆部件的模型。部件检测为对测试图像 提取特征金字塔，利用已得到的模型对特征金字塔进行卷积运算，得到卷积响应值，并结合形变约束， 得到的车辆部件的粗略定位，再结合刚体特性，加入位置约束及对称性约束，实现车辆

本发明公开了一种激光红外融合检测识别系统，包括非均匀性校正 SoC 芯片、图像旋转 ASIC 芯片、多级滤波 ASIC 芯片、连通域标记 ASIC 芯片、主 DSP 处理器、从 DSP 处理器、主 FPGA 处理器和从 FPGA 处理器，其中，从 FPGA 处理器控制各 ASIC/SoC 芯片完成激光和红外图像的预处理，主 FPGA 处理器控制主 DSP、从 DSP 及标记 ASIC 协助完成远距离、中距离和近距离的目标融合检测识

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。

安徽省模式识别信息技术有限公司，成立于2022-01-12，注册资本为500万人民币，法定代表人为严海娇，经营状态为存续，工商注册号为340172000475911，注册地址为安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号合肥学院中德青年学生创业孵化中心办公楼4层416室，经营范围包括一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；企业管理咨询；科技中介服务；教育教学检测和评价活动；会议及展览服务；住房租赁；物业管理；创业空间服务；工程管理服务；知识产权服务（专利代理服务除外）；专业设计服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网安全服务；软件开发；智能机器人销售；人工智能硬件销售；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统服务；互联网设备销售；软件销售；电子产品销售；物联网设备销售；智能无人飞行器销售；信息安全设备销售

重庆三峡学院始建于1956年，现坐落于千年古城、移民之都——重庆市万州区。学校起源于四川省万县初中师资训练班，是三峡库区腹地唯一的一所多科性本科院校（教育部代码10643）。2013年，被国务院学位委员会批准为硕士学位授予单位。历经60余年发展，学校成为重庆市首所倡导“绿色教育理念”、力推“绿色教育产教融合”的本科高校。现已形成以文、理为基础，以工为主干，其他学科专业协调发展的学科结构，以本科教育为主，研究生教育、成人教育协调发展的办学格局。学校是全国智慧校园建设试点单位、中美应用技术教育“双百计划”成员单位、重庆市教育信息化示范单位、重庆市高校美育改革和发展实验校。办学规模方面。学校占地面积达1980余亩，有18个二级学院，全日制学生2万余人，馆藏纸质图书187万余册，电子图书176万余种，固定资产14亿余元。学科专业建设方面。学校拥有涵盖工学、文学、管理学、理学、艺术学、经济学、法学、教育学、农学等9个学科门类的60个本科专业，3个一级学科硕士学位授权点（中国语言文学、环境科学与工程、电子科学与技术），4个专业学位硕士授权点（教育硕士、农业硕士、工程硕士、旅游管理硕士）。现有中国语言文学、电子科学与技术、环境科学与工程、农林经济管理等4个重庆市高等学校十三五市级重点学科，计算机科学与技术、数学等2个重庆市高等学校十三五市级重点培育学科。科学研究方面。学校建有重庆市2011协同创新中心1个，重庆市人文社科重点研究基地2个，重庆市工程技术研究中心（实验室）5个，重庆市高校工程研究中心（重点实验室）3个，重庆市发改委工程技术中心（实验室）2个；有市级学会2个，市级科研创新团队7个，重庆市高校创新研究群体1个。近十年来承担国家级基金项目、部市级科研项目900余项。授权专利600余项，其中发明专利60余项。发表论文9000余篇，三大检索文章800余篇，CSSCI、CSCD期刊论文1400余篇，出版学术专著200余部。先后获教育部高校人文社科优秀成果奖、省市级人文社科优秀成果奖和科技进步奖等部市级以上奖励40余项。办有《重庆三峡学院学报》《何其芳研究》等学术刊物。出版《夔州诗全集》等一大批特色研究成果。队伍建设方面。学校现有1200余名教职工，其中，巴渝学者4人，在职专任教师960余人，高职称370余人，获博士、硕士学位820余人，硕士研究生导师550余人（包括校外导师）。建有人社部国家级专家服务基地、重庆市级院士专家工作站、博士后科研工作站，引进有中国工程院院士毛二可、波兰院士亚努什、莱谢克，另引进香港城市大学王钧教授等高层次人才、团队。学校教师多次获得全国优秀教师、重庆市学术技术带头人及侯备人选、重庆市名师、重庆市五一劳动奖章等荣誉称号。人才培养方面。学校是国家首批卓越农林人才教育培养计划改革试点高校，现有国家级、重庆市级特色专业10个，重庆市级一流专业培育项目7个，重庆市级人才培养模式创新实验区2个。学校学生组队代表中国参加国际巧固球赛获奖，在“挑战杯”作品竞赛、全国大学生创业大赛等竞赛中屡获佳绩，其中，获得中国大学生计算机博弈大赛八连冠、重庆市武术比赛十二连冠、第七届中国TRIZ杯大学生创新方法大赛特等奖1项、2019年全国大学生工程训练大赛获一等奖1项；毕业生就业率稳定在90%以上。开放办学方面。学校先后与美国、英国等多所国外大学，与德国BSK、印尼国际日报等多家国外公司和研究机构，与东南大学等多所国内大学建立了互派教师、访问学者和学术交流等合作关系。与北京、上海、广州、深圳等部门和地方政府，与中兴通讯、中科曙光、锐捷等企（事）业单位在人才培养、专业建设、实习实践、创新创业等方面建立战略合作关系。当前，学校正处于向应用型大学转型发展的关键时期，学校将坚定不移走绿色教育之路，秉承“质量立校、特色兴校、人才强校、依法治校”的办学理念，坚持“立足三峡、服务重庆、面向全国”的办学思路，弘扬“厚德、博学、自强、创新”的校训精神，明确“学科牵引、应用为本”的发展方向，把握“理念先导、人才支撑、经济基础、制度保障”的发展要素，遵循“转型发展、创新发展、开放发展、特色发展”的发展战略，大力实施“123”发展战略，奋力实现“建成特色鲜明的综合性应用型高水平大学”的目标，强力推进“美丽校园”和“重庆名校”2项建设，全力铸就“三峡”“绿色”“应用”3张品牌。力争早日把学校建成特色鲜明的综合性应用型高水平大学。