本实用新型公开了一种无线定位识别防丢系统，它包括语音报警单元、佩戴防丢单元和手机，语音报警单元包括蓝牙模块一、控制器一和语音报警器，佩戴防丢单元包括蓝牙模块二、控制器二、摄像头模块、北斗定位模块和GSM模块；控制器二与蓝牙模块二连接，蓝牙模块二与蓝牙模块一或者手机蓝牙进行配对连接，摄像头模块的输出端和北斗定位模块的输出端分别与控制器二连接，控制器二的数据输出端与GSM模块连接，GSM模块的输出端与手机连接；所述的蓝牙模块一的输出端与控制器一连接，控制器一的输出端与语音报警器连接。

项目背景：近年来，我国自动售货机蓬勃发展的最佳时 期已经到来，从零售行业的视角来看，随着线上流量红利的 衰退，线下流量的价值越来越突出，但线下门店业态也面临 着高昂的人力成本和租金成本压力。而智能化升级引入自动 售货机，通过网络实现移动支付功能以及货物管理功能，使 得自动售货机运营效率得以提升，业务模式上也有了无限的 想象空间。随着移动支付的兴起，国内自动售货机市场近几 年可谓遍地开花，发展迅猛。近些年自动售货机行业一直朝 着低成本、多功能、更便利、售货广的方向发现。所以一款 造价低、性能稳定，运营简单，购物便利，售卖商品范围广 阔的机器越来越受到运营商的青睐。目前智能视觉柜采用静 态识别系统将非常好的满足上述条件，将来的发展潜力巨 大。目前消费者扫码后开门，取走商品后，关门，通过录制 取走商品的视频进行解析消费者取走的什么商品，从后进行 自动结算流程。核心技术是视觉识别，能通过人工智能 AI 进行识别商品类别及数量。 所需技术需求简要描述：扫码开门，采集视频或图片， 关门后通过算法自动识别消费者购买的商品明细，目前算法 准确度只有 90%，尚需突破。希望能基于视频、图像等媒体 资源，针对工厂质检、智能识别商品明细、智能补货统计等 场景，提供整体 AI 算法解决方案，全面提升智能售货机开 门取货自动识别商品的准确率达到 100%，带来更便捷的购物体验。  对技术提供方的要求:1.具有成功的自动化控制实施案 例，承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉产品结构设计， 熟悉产品信息化、自动化设计。3.具有工学博士学位或高级 工程师职称，技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知 识产权侵犯。 

成果与项目的背景及主要用途：智能交通在国民经济可持续发展中的作用已不言而喻。在车辆牌照中嵌入射频识别卡（Radio Frequency Identification，RFID），结合由所有路口和主要路段地下铺设的读卡器、手持终端、监控中心构成车辆交通监控系统，可以实现一个城市（地区）的完整、严密的交通管理，大幅度提高道路交通的效率，并具有以下有突出的效果： （1）统计该路口的交通流量及其时间、车型分布，为正确引导和调度车辆行驶、道路改造提供依据。 （2）追踪被盗车辆和特定车辆。 （3）跟踪肇事逃逸车辆。 （4）跟踪报废车辆和逃避规费的车辆。 （5）跟踪套牌、伪造（RFID）车牌车辆。 （6）配合车辆传感器、摄像头和专用 PDA，可以准确甄别无合法 RFID 车牌的车辆。 （7）对在路口的车辆交通违章可以实现自动判断、自动记录和自动通知相关人员等功能。 （8）统计车辆运行的种类、时刻与时间等，为社会发展提供宝贵的基本数据。 （9）为各种智能交通子系统提供基础条件。如在此系统的基础上可以建立： （一）城市道路交通控制与管理系统及其子系统： (a)静态交通管理及停车诱导系统； (b)城市道路停车收费管理系统； (c)公共交通自动监控及通信调度系统； (d)城市交通一卡通智能支付、结算系统。 （二）城市交通综合管理系统 （三）城市对外交通综合管理系统及其子系统： (a)不停车收费系统； (b)出入口交通信息采集系统。 技术原理与工艺流程简介：系统构成如图所示。 技术水平及专利与获奖情况：该机采用了当今最先进的 RFID(射频识别卡)、 微处理器技术和网络技术。已申请国家发明专利：基于射频识别的车辆交通监控系统（专利申请号：200510013229.X）。并正在申请国际专利。 应用前景分析及效益预测：基于 RFID 的车辆交通管理系统具有原始创新性，该系统可望解决车辆交通中多数的管理问题，而且易于实施和低成本，具有重大的社会效益和经济效益。 应用领域： 车辆交通管理。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：生产不需特殊条件，但投资需要千万元以上。 合作方式及条件：专利许可（费用＝实施地车辆总数×5 元×年数）。

随着互联网及多媒体技术的快速发展和大数据时代的到来，视频网站、新闻网站、社交网站、博客、微博、微信等网络媒体形态不断涌现，图像、视频等多模态的数据急剧膨胀，随之带来了“管不住”和“用不好”两大问题。“管不住”是指互联网中隐藏着大量有害信息，如何自动分析与识别非常重要。“用不好”是指现有方法一般是单模态分析与识别技术，如图像分析、文本分析等，但单模态分析与识别因为信息有限难以取得好的效果。 针对上述两个亟待解决的关键问题，基于在图像处理、视频处理、机器学习、模式识别、搜索引擎技术等方向上多年的科研成果，我们开发出互联网图像视频识别与检索系统，支持对互联网上的图像、视频等多媒体数据进行采集、分析、识别和检索，突破网络有害信息难以识别和媒体大数据难以利用的问题，应用于互联网内容监管和大数据行业应用等领域，为维护网络内容安全和促进媒体大数据利用提供技术支撑。

【发 明 人】彭国平；李红阳；郑云枫 【摘要】 纳米粒子辨识系统装置及其识别方法，包括光散射系统和数据处理系统，还包括检测池，所述光散射系统包括至少两组含有顺序平行排列设置的激光源，短焦透镜、光栅、长焦透镜、光栅滤波器和多点散射光接收器，所述的检测池设于长焦透镜和光栅滤波器之间；所述数据处理系统包括光电转换模块、数据处理模块和显示器，数据处理模块计算得到曲线相似度和粒子浓度定量数据，结果显示在显示器上。该方法通过采用激光粒径检测仪对溶液中目标粒子和干扰粒子激光照射，通过计算曲线相似度，实现对溶液中的纳米粒子特征辨识，可以对水溶液中粒径相似粒子进行针对辨识检测。

产品介绍 CK-M8L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。     产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M8L 性能参数 频率范围 940MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 8通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dBm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >400次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 空口协议 ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、 GB/T29768-2013（可拓展支持） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 93*72*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的 人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。声纹识别根据应用的范畴，可分为两类:(1)声纹辨认(说话人辨认):用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题;(2)声纹确认(说话人确认):用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。截止到 2009 年初，声纹识别产品在生物识别市场的占有率为 15.8%，仅次于指纹识别 和掌形识别。目前，我国生物识别行业内厂商有 200 多家，其中 96%从事指纹识别技术相 关产品的研究和开发，产品趋同化明显。国内声纹识别市场已经启动，其发展空间更为广阔， 在金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等行业和部门有着广泛的需求。

声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的人。 声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性；而语音识别的目的是识别出语音 信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。 声纹识别根据应用的范畴，可分为两类：（1）声纹辨认（说话人辨认）：用以判断某段 语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题；（2）声纹确认（说话人确认）：用以 确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。 声纹识别与其他生物识别技术，诸如指纹识别、掌形识别、虹膜识别等相比较，除具有 不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等优点外，还具有以下特性： l 用户接受程度高，由于不涉及隐私问题，用户无任何心理障碍； l 利用语音进行身份识别可能是最自然和最经济的方法之一。声音输入设备造价低廉， 甚至无费用（电话），而其他生物识别技术的输入设备往往造价昂贵； l 在基于电信网络的身份识别应用中，如电话银行、电话炒股、电子购物等，与其他 生物识别技术相比，声纹识别更为擅长，得天独厚。

项目成果/简介:声纹是对语音中所蕴含的、能唯一表征和标识说话人身份的语音特征参数及基于这些特 征参数所建立的语音模型的总称。声纹是人的生物个性特征，很难找到两个声纹完全一样的人。声纹识别技术属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中所蕴涵的说话人信息， 自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人 信息

图像识别服务基于大数据和深度学习实现，可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等，包含图像打标、场景分类、鉴黄等在线API服务模块，应用于智能相册管理、图片分类和检索、图片安全监控等场景。