|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
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
锐取高校智慧教室全场景录播解决方案
深圳锐取信息技术股份有限公司
2022-06-13
专家报告荟萃② | 杨俊辉：“三浸三制三化”创新人才自主培养 高质量服务国家战略腹地建设
加强国家战略腹地建设，是以习近平同志为核心的党中央统筹国内国际两个大局、统筹发展与安全两件大事作出的重要部署。
中国高等教育博览会
2024-12-04
周维第
周维第，男，1967 年生，中共党员，湖北监利县人，经济学博士（浙江大学博士后）。1990 年 6 月和 1999 年 6 月在华中师范大学取得学士和硕士学位，2005年 5 月在俄罗斯圣彼得堡经济大学获得博士学位，2006-2010 在浙江大学经济学院理论经济学博士后流动站从事博士后研究。现为华中师范大学经济与工商管理学院教授、副院长，教育部人文社科基金和中国博士后科学基金通讯评审专家，教育部第一批优秀创新创业专家库专家，并兼任湖北省世界经济学会理事、新商科实验教学创新与共享联盟（湖北）副理事长、俄罗斯东欧中亚研究会会员、中国高等教育学会科技服务专家指导委员会委员等。
近些年来，主要从事世界经济学、欧亚政治经济学和俄罗斯问题等领域的研究和教学工作，涉猎国际贸易与投资、国别与地区经济、转型经济学等领域。近年来，主持了教育部社会科学基金、留学回国基金和中国博士后科学基金、科技部高端外国专家人才引进国际合作项目和省部级教学改革（产学研协同创新）项目 10 项，并参与其他研究项目 10 多项。在俄罗斯《国立圣彼得堡大学学报》、《国立圣彼得堡经济大学学报》、《现代经济问题》、《科学与实践》、白俄罗斯《国立波罗兹大学》学报、《江汉论坛》、《学术界》及《俄罗斯研究》等国内、外学术刊物上发表 50 余篇研究论文，出版（参编）学术专著（教材）6 本。
周维第
2023-03-02
运维云
面向区域录播管理应用设计的在线运营服务系统，实现所辖录播设备基于网络的统一接入管理，打造智能化、系统化、便捷化、实时化的远程运维服务。
轻松满足：
·信息化设备大数据展示
·所辖前端集中在线运维
优势特点
直观可视的数据中心
通过电子地图的形式，按区域、分层级展现前端设备建设、使用情况，直观展示区域设备数据中心应用成果。
全天候的设备运行监控
系统全天候对接入设备进行状态监控，设备异常信息实时获取，及时跟踪排障。
高效的远程集中运维
接入设备远程参数配置、系统版本在线升级管理，足不出户即可实现整个区域的设备运维。
广州市奥威亚电子科技有限公司
2022-12-21
虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法
成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。
东南大学
2021-04-11
一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法
本发明涉及一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法，通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关 函数的多目标适应度函数实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于多目标适应度函数的遗传算法 对概率生成模型参数进行迭代寻优，得到大量预测场景，并通过场景捕捉带内挖掘出的爬坡事件概率特 征评价该预测方法。选取国外某风场实际数据进行算例计算和统计分析，结果表明多目标函数较单目标 函数的统计结果更为精确，而且该概率场景预测方法可以较准确地估计出爬坡事件的特征量，证明了该 方法的正确性，可为概率场景生成方法和爬坡事件预测模型提供指导。
武汉大学
2021-04-13
一种高精度稠密室内场景重建技术
1. 痛点问题
场景三维重建是未来视觉成像技术发展的重要趋势，支撑导航与人机交互、虚拟现实与增强现实（VR/AR）、在线文旅、工程设计等前沿领域应用革命性发展。
目前技术仅仅是根据局限于面元自身区域内不同时刻的信息融合得到该面元的最终重建结果，忽略了面元之间的关系，导致重建面元的自由度过大，同时由于遮挡、光照变化、纹理不足、运动等因素的影响，降低了深度图像的稠密度，同时存在相关尺度模糊问题。重建面元受到输入深度图像噪声以及定位系统对相机定位误差的影响，出现重建面元的位置及朝向可能与真实值存在明显偏差，且相邻面元之间可能存在不一致的情况，导致最终重建的三维模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确性较低。
2. 解决方案
本项目成果提出了一套高精度稠密室内场景重建技术，首先提出基于物理空间推理和语义关联建模的场景多粒度（像素/体素-超像素/体素-对象-场景）感知方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现准确深度估计，联合光流估计与相机位姿估计进行多任务自监督训练，实现深度估计网络权重的在线调整，提高深度估计在未知场景下的性能，进一步引入在室内场景中常见的三种局部和全局尺度空间平面关系约束，为每一个重建面元提取三种支撑面元集，以支撑面元为载体将面元之间的空间关系作为额外约束引入密集面元生成阶段，抑制深度图噪声和定位误差的负面影响，提出基于语义先验的实时概率稠密重建方法，通过时序传播与概率模型更新实现实时场景深度重建，提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度，新引入的部分计算量小，能保持现有方案的实时性和可扩展性，能够快速对大场景进行实景稠密三维重建，为用户提供低成本、高效率、极便捷的空间3D重建解决方案。
合作需求
寻求在VR/AR、机器人、智慧城市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
2022-01-24