本发明公开了一种基于Z型六角铁氧体的射频识别天线，该天线具有至少一层Z型六角铁氧体基片1，一层空气层2，和一个金属基片3，和一个金属反射腔4，和金属接地面5，和一个变形金属微带线6，及射频识别芯片9。本发明采用各向异性六角铁氧体，在保证增益的前提下，有效地实现天线尺寸的小型化。

本发明公开了一种面向车辆精细识别的车辆部件定位方法，通过训练模型以及部件检测两部分得到 精确的车辆部件定位结果。模型训练即为对已标注的车辆以及车辆部件的训练数据集提取 HOG 特征， 并使用 SVM 分类器训练得到模型参数，最终得到可用于检测车辆部件的模型。部件检测为对测试图像 提取特征金字塔，利用已得到的模型对特征金字塔进行卷积运算，得到卷积响应值，并结合形变约束， 得到的车辆部件的粗略定位，再结合刚体特性，加入位置约束及对称性约束，实现车辆

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

本发明公开了一种激光红外融合检测识别系统，包括非均匀性校正 SoC 芯片、图像旋转 ASIC 芯片、多级滤波 ASIC 芯片、连通域标记 ASIC 芯片、主 DSP 处理器、从 DSP 处理器、主 FPGA 处理器和从 FPGA 处理器，其中，从 FPGA 处理器控制各 ASIC/SoC 芯片完成激光和红外图像的预处理，主 FPGA 处理器控制主 DSP、从 DSP 及标记 ASIC 协助完成远距离、中距离和近距离的目标融合检测识

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。

安徽省模式识别信息技术有限公司，成立于2022-01-12，注册资本为500万人民币，法定代表人为严海娇，经营状态为存续，工商注册号为340172000475911，注册地址为安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号合肥学院中德青年学生创业孵化中心办公楼4层416室，经营范围包括一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；企业管理咨询；科技中介服务；教育教学检测和评价活动；会议及展览服务；住房租赁；物业管理；创业空间服务；工程管理服务；知识产权服务（专利代理服务除外）；专业设计服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网安全服务；软件开发；智能机器人销售；人工智能硬件销售；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统服务；互联网设备销售；软件销售；电子产品销售；物联网设备销售；智能无人飞行器销售；信息安全设备销售

本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置，发明方法包括：根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数，获取小麦生长模拟模型的模型参数，获得本地化小麦生长模拟模型；根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据，获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列，根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像，获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列；利用数据同化方法，将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化，获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列；根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型，获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。

本项目调查和分析了绍兴市黄酒行业的大米原料和产品品质分析鉴定滞后、工艺革新缓慢等制约黄酒发展的问题，选取了浙江古越龙山绍兴酒股份有限公司采购的不同品种和产地的大米作为研究对象，利用光谱学和化学计量学对大米进行了品种和产地的模式识别研究，进一步考察了不同大米原料的黄酒酿造工艺，以及不同品质的大米对黄酒最终品质的影响。建立了可以应用于从大米原料、工艺筛选到黄酒酿造及黄酒品质安全的追踪与溯源体系。 创新要点 （1）建立大米品种和产地模式识别系统； （2）明确了浸米工艺的重要指标； （3）实现了黄酒模式识别，确定了大米对黄酒品质的影响。 

团队目前主要产品有：‍（1）三维彩色测量系统：基于光栅投影的三维测量技术，获取被测物体的三维彩色信息。可以用于工业级高精度测量，电影、游戏等行业中的人物、场景建模。（2）三维快速测量系统：可实现快速测量，获取物体三维动态数据，适用于工业有限元分析、动画人物动作捕捉等应用。系统整体性能达到国际先进水平。（3）三维微小测量系统：利用远心镜头获取微小物体的三维点云数据。可用于工业微小器件尺寸、材料形变测量、三维指纹识别、三维生物特征识别领域。（4）（门禁/闸机）三维安检人脸识别系统：将三维快速测量系统与自主开发的三维人脸识别软件有机结合，集自动人脸检测、自适应调光、三维测量与识别、身份认证为一体，构成可实时进行三维人脸测量与识别的自动化系统（门禁，闸机为应用场景之一）。

本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法，包括以 下步骤：获取视频，并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪，根据视频子序 列构建 ARMA 模型获取 ARMA 模型间的距离，根据 ARMA 模型之间 的距离构建核函数，并进行情感表达分类，根据人体、脸部和手部的 情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿 态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态，是一个将视 频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征，再从人体运 动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程，并提出利用李群 论进行多模态情感识别，提高模型进行情感识别的精确性。