一、项目简介 由于众多工业企业存在工作环境噪音大、粉尘多、劳动强度大等问题，均不同程度面临着招工难的问题，生产规模很难扩大。同时，由于长时间重复机械工作，容易出现漏检和误检，整体工作效率不高。对于已上线成套设备的企业，其集成度仍较低，自动化程度及性能都亟待提高，很难满足市场的迫切需求。因此，机器换人可有效解决上述问题，而机器视觉是模拟人工操作的关键，综合利用视觉检测、模式识别、优化调度和综合信息管理等技术和方法提高生产自动化水平极为重要。 二、前期研究基础 项目组已与惠州高视科技有限公司签署合作协议“机器视觉定位平台开发与技术服务，2018.3-2019.3，50万元”，并联合厦门大学自动化系与高视科技有限公司建立“视觉定位联合实验室”，与厦门市自动化学会签署合作协议，联合建立“人工智能-机器视觉联合实验室”。研究了视觉对位平台如何实现两个目标物之间的精确对准。视觉系统需要对两个目标物分别进行拍摄，选择Mark点或者目标物的边或角的特征信息。利用视觉对位技术，实现两个目标物物理坐标之间的在X、Y轴和角度坐标的偏差，通过驱动相关运动平台，引导平台运动到贴合位置，实现视觉引导精确对位。 三、应用技术成果 开发了鞋模喷胶系统，采用传送带传送鞋模，利用工业相机采集图像，经图像处理算法检测鞋模边缘，再将处理过的边缘坐标数据传送给控制器，控制器控制喷胶器对鞋模进行喷胶。 开发了自动贴盖机系统，基于传送带传送产品，利用工业相机采集传送带上的产品图像，再通过图像处理算法定位到模板图像在采集图像中的准确位置，从而通过坐标转换将图像中的坐标转换到世界坐标，然后将数据通过串口通信传送给控制系统，控制系统会控制机械手在定位到的位置坐标贴上产品标签或者封盖。 四、合作企业 惠州高视科技有限公司是一家专业从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统解决方案研发的高科技现代化企业。公司的机器视觉产品广泛应用于液晶、电子、新能源、金属加工等行业公司秉承以人为本、合作共赢的管理理念，以技术开发为中心，以客户需求为导向，致力于成为在机器视觉检测、测量、图像识别领域杰出的系统解决方案及设备供应商。拥有11项软件著作权和5项实用新型专利。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

产品简介： CES-AIoT339 是软/硬件一体的面向 AI 人工智能方向的实训系统，融合边缘计算，人脸识别，机器视觉，文本/证件识别，语音识别诸多 AI 技术，同时引入物联网传感器，无线网络知识点，是一套 AI 人工智能+物联网综合型实验系统。 该款实验箱由具有边缘计算能力的单板计算机，高清晰画质视频采集器，拾音器，本地显示器，操控端口，物联网基础部件组成，完整布署在实验箱里，配套实验教程和实训所需的辅件。 该款实验箱是针对新工科“人工智能”专业研发的，具备创新，先进，实践性强等特点，适用于人工智能，计算机，电子，信息工程，自动化等相关专业。 产品特点： 该系统引入科大讯飞语音技术，百度 AI OCR 技术，可运行在边缘计算机上实现通用文字识别，证件/票据识别，语音识别等 AI 应用，比如身份证识别，户照，银行卡，营业执照，车牌，驾驶证/行驶证的识别。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 提供物联网传感器，无线网络模块，NB-IoT 模块，与边缘计算机，AI 人工智能部件，构成 AI人工智能和物联网的融合，且支持与阿里云的链接，支持使用者进行 AI 人工智能物联网的应用扩展开发。 基于安卓系统的 AI 人脸识别技术 提供人脸识别的开源安卓工程包，实现静态，动态下的人脸特征采集，特征分析，对比等人脸识别功能。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 基于 ARM 架构 Cotex-A72 六核处理器，内建强大视频处理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 视频解码，支持大数据处理，流畅运行 AI 应用软件。 硬件一体化设计，高度集成，易于设备的维护实验所用到的硬件，均布署在实验主板上，一对 N 供电模式，各单元相互独立，模块化设计。

2025年4月26日，中国日报网以《全国首家广电视听人工智能学院共建合作签约仪式举行》为题对我校进行了报道。

系统主要应用于机器学习、深度学习和机器视觉等领域， 针对各团队常见的数据管理困难、科研进度难协同等问题， 通过搭建私有云服务器，提供可视化虚拟系统镜像， 并开发科研管理软件，实现团队管理的高效与智能化。

项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别，将以查视频回放的结果型安全管控模式，转变为控制关键作业环节的过程型管控模式，实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析，提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。

北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。

我国科研团队首次利用机器学习反求设计（machine-learning inverse design）实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》(Science)刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。这项光学全息技术领域的突破性研究，由上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中基于机器学习的反求设计，可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。研究人员介绍，基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计，解决了这一难题，率先实现了三维矢量全息，并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。顾敏介绍，这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。“通过人工智能机器学习的新技术，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去。”机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说：“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。”此外，这项发明为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏表示，“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为人们加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”

面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。