利用手机上的 APP 刷人脸，进行识别后，驱动门禁开关。由于手机比较普及，出入门禁的人，无需携带其他识别物，就能自由进出。成本低、方便快捷。

目前国家电网共有线路160万公里，每公里每年需要投入6000元进行巡视、维护。尤其是春夏季，经常有农膜悬挂线路上，造成短路事故。线路也会有断股、瓷瓶碎裂等故障隐患，需要及时发现维修。 本产品可以代替人工进行线路的巡视、维护，并且比人工更细致、更有效率、24小时不间断地工作。产品克服了现有正在研发的机器人的缺点，具有如下优势： 1、飞行式上下线，不需停电即可作业。 2、感应式在线取电，不需要下线充电，可以在线路上长期工作。 3、可以跨越任何线路结构，做到长距离巡视 4、灵活的机械手可以清除农膜等杂物 5、结合物联网管理系统，可以及时获知机器人运行信息及巡视信息。

产品详细介绍通用信号数据处理与分析ErgoLAB生理测试云平台，除针对EMG、EDA、HRV、RESP信号的专业处理与分析软件之外，还提供了General基础通用信号分析软件，如生物力学信号、环境信号、皮温SKT、眼电等，该分析模块默认为一般化的处理方式，可满足基本的信号处理与分析统计。其他信号如生物力学信号、环境信号、其他生理信号、眼电信号等可在 General 一般性分析模块中进行处理与分析。该模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到的所有生物信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于查看数据，在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出分析报告单。技术要求：  1、信号处理模块包括基础滤波，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）和带阻滤波（Band Stop）；滑动滤波（Smooth），包括滑动均值滤波Moving Average、高斯滤波Guass和Hann窗；Scale变换，包括线性变换（Liner Transform）、指数变换（Power Transform）和绝对变换（Absolute Transform）3种，以及数据降采样（Resample）。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析包括时域分析和频域分析，且可时域分析、频域分析自由切换。A.时域分析是将生物信号看作时间的函数，通过分析得到生物信号随时间变化的统计特征。其统计分析指标包括：包括最大值（Max）、最小值（Min）、均值（Mean）、标准差（STD）、最大最小值差（Range）、方差（Variance）。B.频域分析是运用参数模型法和直接傅里叶变化（FFT）将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析，从功率谱密度中确定生物信号的频带。具体包括中值频率（Median Frequency）与均值频率（Mean Frequency）。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

通过人脸检测模块对输入图像进行预处理，自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人脸 区域，对人脸面部图像进行特征提取，利用模式分类器进行性别识别。