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基于图像标定的光学定位技术
基于图像标定的光学定位技术主要由双目视觉定位系统、机械支架、特征标识器械、摄像机标定模板和软件系统五部分组成，其工作原理是利用计算机视觉领域的摄像机标定和三维重建理论。该技术可以精确测量视野内物体的几何尺寸，测量均方误差达到毫米级，具有很好的实时性和鲁棒性；同时该技术具有非接触性测量的优势，不影响被测物的正常工作，减少人工干预，避免接触测量造成的磨损。
大连理工大学
2021-04-13
CMOS 图像传感器芯片设计
成果与项目的背景及主要用途：
人类通过视觉系统获取的信息占获取信息总量的 80%以上，如果说计算机相当于人类的大脑，那么图像传感器则相当于人类的眼睛。图像传感器作为图像信息获取最重要和最基本的技术在信息世界中将占据着极其重要的地位。半导体图像传感器相比传统的胶片成像具有可实时处理和显示、数字输出、便于储存和管理等诸多优势，正在迅速成为图像传感器发展的主导力量。CMOS 图像传感器相对于 CCD 图像传感器具有单片集成、低功耗、低成本、体积小、图像信息可随机读取等一系列优点。在手机拍照、PC 摄像、机器视觉、视频监控等诸多领域已经取代了 CCD 图像传感器。
技术原理与工艺流程简介：
（1）时间延迟积分型 CMOS 图像传感器芯片通过 0.18µm 1P4M CMOS 工艺完成了对最高 128 级线阵长度为 1024 像素的TDI 型 CMOS 图像传感器芯片的设计、投片和测试工作。
（2）具有紧凑读出的多次积分动态范围扩展 CMOS 图像传感器提出了一种通过多次积分扩展动态范围的方法，采用紧凑读出方式，以降低对对读出电路的工作速度要求。成功流片 128×128 阵列原型，动态范围可以扩展39dB,像素读出时间相对于滚筒是曝光增加了 3 倍。
应用前景分析及效益预测：
该领域开始向着高清专业摄像、高精度工业和医疗成像、抗辐射太空成像等专业高端领域迈进。CCD 传感器的衰退之势难以挽回，CMOS 将在未来几年保持优势地位。2015 年，CMOS 出货量将达到 36 亿个，份额达 97%；而 CCD 出货量将下降到只有 9520 万个，占 3%份额。
应用领域：
CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。民用领域：拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等；工业领域：生产监控、安全监控等。
技术转化条件：
四十平方米以上的办公用房，电脑、工作站若干，相应软件。也可以和 RFID天线制造单位，卡片封装单位共同合作。
合作方式及条件：根据具体情况面议
南开大学
2021-04-11
图像式纱线条干检测系统
本项目检测系统通过高帧频面阵相机动态实时采集纱线图像，配合鲁棒性图像处理与参数检测算法，实现对纱线条干均匀度的全面评价，建立电子黑板和电子织物构建模型，实现纱线条干均匀性的可视化，预测纱线条干在黑板和织物中的外观效应。该项目同时可用于纱疵分类、竹节纱参数检测以及纱线等级预测评定。
关键技术
（1）纱线传动控制各单元的协调与配合：包括传动装置与采集设备各组件的配合设计，纱管退绕装置与主动轮连轴传动时的张力控制，运行中纱线的抖动和跳动问题，暗箱、相机镜头和光源位置的优化调整以及纱线速度、光源亮度与相机帧频、曝光时间的配合问题。
（2）基于 C++与 Opencv 的多线程实时处理框架的搭建，在纱线图像采集的过程中，实现图像的边采集边处理，提高系统的实时性，缩短检测所用时间，杜绝纱线信息丢失现象，从根本解决纱线图像高速检测的问题。
（3）鲁棒性纱线图像处理算法的研发：包括配合实时检测的纱线图像分割算法的研发，相邻图像间重合部位查找算法的研发以及纱线图像可视化模块电子黑板构建算法和电子织物仿真算法的研发。
知识产权及项目获奖情况
已授权发明专利 2 项。发表相关 SCI 论文 6 篇，EI 论文 4 篇
项目成熟度
采用图像式纱线条干检测系统已对多种类型的纱线进行检测，并将检测结果与成熟的仪器和人工结果进行了对比，无论在段片段不匀、周期性不匀，还是相关性分析和长片段不匀方面，该检测系统都可获得与成熟仪器较为一致的结果。
江南大学
2021-04-13
图像跟踪系统 声音跟踪定位系统
产品详细介绍上海景瑞全自动录播系统使用混合定位,其中：
老师：图像跟踪定位
学生：声音跟踪定位
通过图像分析确定老师的位置，实现定位。特点：
1. 通过判断老师的走动速度，自动调节云台摄像机的转动速度，画面平滑无抖动；
2. 通过老师的手势识别，判断是否在板书，给予板书特写；
声音定位：
不同于图像定位是基于身高的判断，声音定位可以更准确定位学生位置：
1. 适用于任何场景，它可以在学生不起立、全起立、阶梯教室等开放的场景下准确定位发言学生的位置，快速给予学生特写镜头；
2. 美观简洁：图像识别需要在教室四周部署多个辅助摄像头，而声音识无需部署任何辅助摄像头，教室整体美观简洁。
上海景瑞信息技术有限公司
2021-08-23
图像跟踪一体机
功能特性
以自动识别目标位置、并动态控制摄像头跟踪拍摄，实现教师跟踪、板书定位、试验台定位、确保教师和板书特写画面、以及试验台操作画面以及教师在课室范围内任意位置准确、实时拍摄。
一体化硬件设计， 设备高度 1U，稳定可靠，采用图像识别技术跟踪；
支持多路摄像的跟踪定位拍摄，分别对应教师区、学生区以及板书区；支持阶梯教室跟踪，不会因为前后座位高度的差异导致跟踪混乱。
为了满足不了用户对教师特写镜头的需求，图像跟踪系统支持跟拍和切换两种模式可选。
利用先进的图像识别技术，系统能判断教师的肢体动作，精确识别教师位置，使教师景位更稳定，不会随教师肢体动作晃动。
教学行为数据采集功能，可以自动采集教师的教学模式数据、讲课时长、师生活跃度数据等。
教师身份认证
系统支持通过人脸识别技术自动判断教师身份，包含教师姓名、所在班级、学科等，便于快速完善课程信息。北京文香人脸识别技术采用先进的“深度学习”算法，准确率达到99%。所获得信息与校级资源管理平台进行无缝对接，课程录制上传到资源平台的视频可根据课程信息自动进行分类存储。
学生行为分析
学生区巡视功能，目前市场上存在的跟踪系统均是对教师，学生，板书跟踪策略的定义，而针对教研有时我们还需要了解上课过程中学生们具体的表现北京文香所研发的学生区巡视功能正是为了满足这种需求学生区视功能是通过架设台学生云台摄像机， 此摄像机通过图像跟踪体机的设置，不断的对学生区各个学生进行特写扫描并同时录制成1080P高清视频文件。通过图像跟踪体机的模式检测功能，可以设置学生巡检区以及巡检策略。
在使用资源管理平台点播功能时，点击正在播放视频内部的悬浮框之中的学生义视按钮，可打开学生选视的高湾视质在观看教师上课的同时，了解学生听的实时动态，对后期教学评课具有重大意义。
产品
北京文香信息技术有限公司
2021-08-23
数据科学与计算机学院在大数据及社交网络
得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。
中山大学
2021-04-13
一种分开处理数据与元数据读写请求的方法
本发明公开了一种分开处理数据与元数据请求的方法。包括： 增加请求的元数据语义；为每个 SCSI 设备设置数据请求队列与元数据 请求队列，后者专门用来处理元数据请求，且对不同的请求采用不同 的处理方式。根据元数据请求粒度小、实时性强、分布分散的特点， 元数据请求队列采用优先响应处理的方式，请求不经过 I/O 调度层， 不在请求队列中延迟，直接下发到磁盘驱动器；对请求粒度大，频度 相对低，分布集中的数据请求，采用经过 I
华中科技大学
2021-04-14
智慧水利大数据平台
技术优势
智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。
1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。
2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。
3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。
智慧水利大数据平台——功能模块图
大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图
系统主要功能模块
西安电子科技大学
2021-05-12
智慧水利大数据平台
技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展，物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用，智慧水利逐渐成为可能，智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究，提供了基于物联网的大坝数据采集，基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品，研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。
西安电子科技大学
2021-04-10
大数据处理平台
可以量产/n该项目是提供一个大数据处理框架和处理平台，具备较强的大数据 处理能力。 该项目需求广泛，将产生较大的经济效益。
华中科技大学
2021-01-12