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基于主动视情感识别与面部重建技术研究
由于计算机视觉和人类视觉系统统的工作机理不同，研究适合计算机的传感方法和处理方法，是机器视应用的一条切实可行的途径。基于多目人脸识别重建的关键技术研究，采用主动视视频图像重采样技术，实现人脸三维数字化，对立体视觉多CCD传感器数据融合研究。重点研究基于混沌、小波神经网络和遗传算法等经算法实现情感的特征提取与识别技术，构建其数学模型系统，然后对人脸进行三维重建，最后对真实感三维人脸实施编辑，实现原型系统研制。 可获得的成果 1）、基于主动视觉对运动人脸特征与情感进行特征提取与识别技术； 2）、基于混沌、小波神经网络等优化算法实现情感识别技术； 3）、人脸重建关键技术的研究及其真实感三维人脸编辑研究并对实现原型系统研制。
西南交通大学
2021-04-13
一种场景和目标感知与理解技术
1. 痛点问题
场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。
现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。
2. 解决方案
团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。
合作需求
寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。
清华大学
2022-02-18
一种自然场景文字检测方法及系统
本发明公开了一种自然场景文字检测方法及系统，属于模式识别技术领域。本发明首先对图像进行二值化处理以获取文字初步候选区域，然后基于判决规则和置信度图像建立两层滤波机制以剔除伪文字区域。为弥补前期处理所可能导致的文字丢失问题，将已获得的文字候选区域形成种子区域，然后在其邻近区域根据上下文信息恢复已丢失的文字候选区域。将沿水平方向排列的相邻的文字区域形成文字行并采用分类器进行判决以剔除伪文字行。最后，将文字行中的文字
华中科技大学
2021-04-14
高速移动场景下列车轨道安全自主感知系统
本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。
北京交通大学
2023-05-08
工业数字孪生场景构建工具（Mint-DTB）
上海明材数字科技有限公司
2022-06-28
通信原理瘫痪肢体运动功能重建微电子肢动仪
相关成果已获授权发明专利4项（其中国际发明专利1项）、实用新型专利两项，已申请发明专利8项。获中国侨界贡献奖（创新成果）、江苏侨界贡献奖（创新成果）、第十三届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛团体二等奖、第八届全国研究生电子设计大赛全国总决赛“团体特等奖”、第十四届中国国际工业博览会高校展区优秀展品二等奖等多个奖项。2015年4月荣获第43届日内瓦国际发明展特别金奖。
东南大学
2021-04-10
抑郁情绪快速评价与灾后心理重建脑机接口
北京工业大学
2021-04-14
一种大气折射修正状态下目标重建方法
本发明公开了一种大气折射修正状态下目标重建方法，属于图像处理的三维重建方法，解决现有目标重建方法未考虑大气折射对光线传播影响而导致的目标定位误差较大的问题，可用于远距离预警系统。本发明方法包括：(1)确定过目标和地心的直线方程；(2)根据相机C1 成像信息确定目标位置 P1'；(3)根据相机 C2 成像信息确定目标位置P2'；(4)得到准确的目标实际位置 P'。本发明考虑了大气折射的影响，并针对不同地区、不同季节、不
华中科技大学
2021-04-14
“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统
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。
清华大学
2022-02-28
动力重建创伤后下颈椎后柱动态稳定性技术
本项目主要采用生物衍生肌腱构建下颈椎后路动态稳定系统装置。采用临床自愿捐献的人体肌腱进行脱细胞、冻干制备直径3mm,长度不等的生物衍生肌腱材料，进行体外对照实验和动物模型活体对照实验。研究发现这种材料通过创新的颈椎后路固定方式，使颈椎在前屈时提供足够动态稳定性，在左右侧屈、旋转及后伸运动中并不限制其正常运动，较好的模拟后方韧带复合体的功能。同时，动物实验证明，此种装置修复动物下颈椎后方连接结构损伤,均表现出良好的修复能力。组织学及免疫组化检查证明无大量淋巴细胞细胞浸润,细胞呈梭形,纤维组织排列整齐、均匀,可见毛细血管增生，植入装置保持了活力。故采用生物衍生材料的颈椎后路动态稳定系统能在体内长期存活,能够重建后柱稳定并保留部分运动功能。
四川大学
2016-04-29