已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的

本项目突破了电磁超材料存在的不可调谐、带宽窄、设计可靠性低等关键技术，开发出可调谐型射频微波电磁材料结构设计、电磁特性仿真与控制、材料制造与性能测试等工艺与方法，研制出系列射频/微波频段调谐型电磁超材料、基于超材料的射频滤波器/双工器/三工器/天线、超高频射频识别标签/读写器等产品，进行了规模化示范应用与验证，其性能指标达到市场同类产品国内领先水平；获得授权发明专利32项、实用新型专利27项，发表论文150余篇（其中SCI论文60余篇）。

产品特征 主机内置人脸识别系统，实时高效识别人脸信息 独有的人脸识别算法，精准识别人脸 人脸识别时间小于1s 内置智能人脸识别抓拍,支持复杂光环境下人脸抓取 人证合一，读取身份证信息，进行人脸实时比对 主机支持有线以太网络和无线WiFi协议  主机支持外接身份证读卡器 主机支持通过韦根接口与人员道闸、门禁主机连接，充当人脸识别读卡器使用 摄像机采用H.265 Main Profile编码,最高分辨率1920*1080 逐行扫描210万像素CMOS传感器,捕捉运动图像无锯齿 码流平滑设置，适应客户不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 支持机器视觉光学宽动态≥120dB,适合逆光环境监控 集成内置补光灯，更好的适应光线不足的环境 支持透雾,3D降噪，强光抑制,电子防抖,并具有多种白平衡模式,适合各种场景需求 支持背光补偿,自动电子快门功能,自动光圈 ,适应不同监控环境 内嵌Web Server，支持通过IE设置参数配置、添加管理名单、设备升级、用户权限管理等

产品详细介绍1、刷卡或密码开门：支持普通IC卡或学校一卡通，门禁系统或停车场使用的射频 IC 卡都可以注册为智能储物柜的钥匙卡，扩展一卡通功能，可扩展 ID 卡和身份证刷卡(须选加 ID卡模块和身份证读卡模块)等，一卡支持多箱存取；2、其他方式开锁：机械锁、人脸识别、指纹认证、微信、密码等多种方式存取物品，安全性高，存取操作简单3、使用过程不需要耗材4、内置五孔插座+2个USB口，也可根据要求定制，满足了人们对物品寄存、安全保管和移动设备充电等需求。5、本地管理：管理员通过输入管理密码可进入管理菜单，管理员可以实现对智能储物柜的全部操作，设定用户开箱方式，箱门数，维护设备，全清全开箱门或单箱开门，系统日期时间，修改用户密码等功能；6、柜门大小根据需求定制尺寸、和数量材质：门板及整体材料为优质冷轧钢板制作，经过酸洗磷化、表面静电粉末喷塑处理。安装方式：落地式，使用电源为 220V，三插插座 1 只/组，待机功耗≤10W/组。产品特色：坚固、耐用、安全可靠、方便充电、扩展性强。功能描述：1、采用 7 寸 IPS 高清触摸屏，安卓系统，操作方便简单扩展性强，美观大方操作方便；每单箱内置电源插座，含 1 三相插口、1 两相插口和 2USB 口；2、一卡通：学校 IC 卡，门禁系统或停车场使用的射频 IC 卡都可以注册为智能储物柜的钥匙卡，扩展一卡通功能，可扩展 ID 卡和身份证刷卡(须选加 ID卡模块和身份证读卡模块)等，一卡支持多箱存取；3、人脸识别：人脸识别存储，刷脸开柜存物，刷脸开柜取物，一脸支持多箱存取，方便安全可靠；4、指纹识别：指纹识别存储、指纹开柜存物，指纹开柜取物，方便安全可靠（须选加指纹识别模块）；5、微信手机：通过微信存取物品，可远程开锁和查看开锁记录(须选加微信模块和设备联网)；6、本地管理：管理员通过输入管理密码可进入管理菜单，管理员可以实现对智能储物柜的全部操作，设定用户开箱方式，箱门数，维护设备，全清全开箱门或单箱开门，系统日期时间，修改用户密码等功能；7、应急开箱：我们在设计智能储物柜和电控锁时已充分考虑好应急开箱方案，一旦断线或电锁故障， 可由管理员打开应急开箱锁进行手动开箱；8、开箱方式：用户可选择自己想使用的空箱，若一箱不够用可存多箱，单人可用箱数管理员可设置；9、美观节能：极低的待机功耗(≤10W)，采用 7 寸电容触摸屏，美观大方。

本项目研制具有自主知识产权的移动式C形臂X射线术中三维成像与智能识别系统，并进行商品化和产业化。项目研究等中心自动控制技术、X射线图像采集技术、二维X射线图像的三维重建与成像技术以及基于人工智能的人体物质识别（识别肌肉、骨骼和脂肪等组织）技术。系统适用于多种多样的临床需求，特别是高要求的手术作业，尤其适用于介入放射学、血管外科介入性心脏病（如冠状动脉形成术），骨科手术和神经外科等领域的需求，在国内医疗领域属于前沿领先水平，其市场前景广阔，具有巨大的

作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。

成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题

成果简介：人脸检测是人脸识别应用的重要前提。本系统采用多级混合特征 匹配的技术，研发出一种视频监控的人脸检测系统。在各种重要的公共场所，如广场，车站，会场，体育场等安全监控中具有重要的应用。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。 应用范围：在广场，车站，会场，体育场等安全监控中的人脸识别，身份验 证等公共场所的视频安全监控中具有重要的应用。 现

1、基于图像增强的局部宽动态技术：使暗处增强、强光抑制、多重降噪，曝光时间优先，单次曝光，人脸（分析对象）、虹膜优先，实时保证人脸和虹膜图像质量最优，不兼顾背景图像质量；2、创新的三维重建技术基于普通单目图像（无须双摄像头），同一人2张以上不同角度人脸照片，即可还原出正脸图像，图像3D融合技术，非基于3D模型的图像拟合，无特定角度关系要求，易部署；3.虹膜采用LCD实时反馈的辅助对焦模式，所见即所得，具有和人脸识别相似的使用友好性。4.采用红外远距离虹膜识别技术，可以识别30~80厘米以外的虹膜特征，识别速度为1~2秒。

本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调