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基于图像的焦炭光学组织自动识别系统
成果简介通过光度计采集不同偏光下焦炭显微图像， 采用图像处理的方法焦炭提取图像中颜色、 纹理、 分形、 区域及边界等特征， 并采用模式识别的方法， 实现焦炭光学组织的自动分类与识别。成熟程度和所需建设条件硬件平台及软件系统均已构建， 算法已得到实验验证。 作为成熟产品， 软件尚需要进一步优化， 软硬件需要联调。技术指标识别准确率： 各向同性与各向异性>95%， 片状 98%， 纤维状 99%， 镶嵌状>95%。
安徽工业大学
2021-04-14
智能声纹识别系统（开源工具ASV-Subtools）
ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
声纹识别是指从说话人的语音信号中提取声纹特征，并通过有效的分类识别模型，对说话人的身份进行校验和鉴别。声纹识别广泛应用于刑侦、人机交互声纹口令验证、银行声纹身份验证等领域。得益于深度学习的发展，声纹识别的性能在不断提升，但落地难度也相应提高。
ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。自开源以来，ASV-Subtools就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐。
ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。
相较于语音领域的其他开源工具，ASV-Subtools专注于声纹领域的研究，不仅先后为东方语种、CNSRC等国内外知名竞赛中提供基线系统和技术支持，同时在声纹领域公开的VoxCeleb数据集上也在不断刷新着SOTA的结果。
为了加快声纹产品的落地，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）与厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）合作，共同为ASV-Subtools的开发与更新做出贡献。目前ASV-Subtools已打通声纹识别从算法研究到产品落地的全流程，技术成熟度已达到可以量产的水平。
GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools
厦门大学
2022-07-28
用于人体情绪识别的表皮混合电子系统
脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
情绪可以有效反映人的生理和心理状态，在日常生活中起着举足轻重的作用。然而与情绪密切相关的多种疾病，具有隐蔽性，难以提前预防，对患者的生活造成很大困扰。由于脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。目前用于脑机接口的数据采集设备通常为多通道刚性电极集成的脑电帽，其便携性和佩戴舒适性较差，易受运动伪影的影响。此外，脑电信号的非平稳性和个体间存在域转移问题，也会导致分类准确性下降。因此，在确保的脑电采集设备佩戴舒适性和便携性的同时，实现高质量信号的采集和高精度的情绪分类仍然存在重大挑战。近年来，开发高性能的柔性表皮电极成为研究热点。如何降低电极的接触阻抗，进一步提高电极在极端变形、出汗、运动、高湿度等复杂条件下，稳定采集高质量电生理信号的能力成为研究关键。
华中科技大学
2022-07-27
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学
2021-04-13
非控环境下基于视频的人脸识别系统
本项目实现自然视觉监控环境下单/多人的人脸检测、跟踪及识别。系统能实现单样本条件下，完成视频中所出现人物的身份判别，能应对自然监控环境下的光照、姿态、表情变化及面部遮挡物的改变。目前，系统识别精度在千人库小规模测试中达到 95%以上，识别速度为 25 帧/秒。系统主要特点在于：
(1) 不同环境下的人脸特征点标记：以主动外观模型为基础，初始化后经过一组级联回归器的数次迭代来优化标记点，最终得到足够精度的标记点。方法能适应多姿态、多表情以及多种光照等自然环境下的人脸。
(2) 高效的有效人脸检测、跟踪及确认机制：在监控视频中，人脸在某些帧会出现模糊、严重遮挡而使得脸部特征严重缺失，此时所捕捉到的人脸已不适合进行识别。为此，通过建立高效的模糊及遮挡判别机制，自动抛弃原始检测到的非人脸和非正常人脸，完成非连续帧多个人脸的有效跟踪。
(3) 鲁棒且具有区分度的人脸特征提取机制：考虑到校正后的人脸仍然与原始样本人脸存在差距，从多个尺度从校正后的归一化人脸中提取不变性特征，能适应多种环境改变，同时设计特征投影空间，进一步加强样本区分度。
(4) 高速有效的识别确认机制：为提高识别的准确性，建立视频识别序列中正确识别确认机制，通过 voting 方式，删除序列中的误识别，保留正确识别结果。
此外，为提高系统对人脸表情和眼镜等遮挡物的适应性，正在进行二次版本的提升工作，目前已完成人脸表情归正以及遮挡物自动摘除的仿真，部分仿真结果。
江南大学
2021-04-13
离体培养条件下纤维亚麻多倍体诱导方法
本发明公开了一种离体培养条件下纤维亚麻多倍体诱导方法,该方法按照下列步骤进行:选取健康饱满的纤维亚麻种子,消毒后培养成苗,秋水仙素处理茎尖诱导多倍体,转入茎尖伸长培养基进行培养,然后进行茎尖染色体倍性鉴定,将确定为四倍体植株的茎段放入愈伤组织及芽诱导培养基中进行培养获得大量的四倍体无菌苗,再转入伸长生长培养基进行生长,在生根培养基生根培养后,移入灭菌后的基质中管理即可,最后进行根尖的染色体倍性鉴定.本方法可获得比处理纤维亚麻的种子更高的诱导率,诱导率高达25.5%;纯合四倍体比率高,多倍体植株形态正常,移栽成活率高;可以在离体条件下进行快速繁殖,短时间内得到大量的四倍体组培苗.
黑龙江八一农垦大学
2021-05-04
新冠病毒潜在易感器官的研究
该研究以基本明确的2019-nCoV冠状病毒经过人ACE2受体侵入细胞这一结论为突破口，除了以肺泡二型（AT2）细胞因ACE2高表达而成为这种冠状病毒侵入的首要靶标外，推测该病毒还可能通过ACE2攻击人体其它器官。因此，研究利用最新的单细胞RNA测序数据，对人体主要生理系统包括呼吸系统、心血管系统、消化系统和泌尿系统相关器官和细胞类型的ACE2表达进行分析，进而构建易受2019-nCoV冠状病毒侵犯的人体器官风险分布图。
上海交通大学
2021-04-10
新冠肺炎患者的智能穿戴监护系统
天津大学医学工程与转化医学研究院联合天津松辉医仪医疗设备有限公司、上海贝瑞电子科技有限公司，结合新冠肺炎的诊断标准，攻关研发出一套可穿戴组合式智能监护系统，能远程监控患者的血氧含量、呼吸频率、心跳速度等核心生理指标，以及体位、呼吸阻力等特定生理指标，并通过多模信息融合与自动判别，实现病情模式的智能分析与及时预警。该项目有望缓解新冠肺炎轻症患者人数众多对医务人员数量的需求，减轻医务工作人员的工作强度，降低医患交叉感染的概率，将对新冠肺炎疫情防控起到积极作用。同时，该项目也可用于其他呼吸系统疾病的“早发现，早治疗”，降低普通患者到危重患者的发生概率。该项目采用PSoC集成系统，集成血氧、脉率、口鼻气流、阻抗呼吸等多种监测传感器，除了能准确采集人体血氧饱和度、脉率、呼吸等生理信号之外，又同时融合了特定加速度传感器，可以实时提取病人的体位变化，以及咳嗽带来的气流阻力变化，为新冠肺炎患者的病征监护提供了针对性的解决方案。该智能监护系统基于组合式模块，便于患者个人自行穿戴，也可以根据需求配戴单个组件进行单项功能监测。用户只要不进行剧烈运动，穿戴后完全可以正常的活动并不影响监测过程，监测数据可通过蓝牙技术传输至手机App，并通过手机4G功能传输至云端，医生在办公室就可以看到患者数据，无论患者身处在医院、家里或留观点。系统可在云端对患者生理信号进行分析，集合临床诊断原则，提取与以新冠肺炎为代表的呼吸疾病相关数据，以初步判断患者的病情状态与变化趋势。该项目已经完成了系统硬件研发工作，核心硬件模块获得医疗器械注册认证，将根据临床使用的结果进一步优化系统的软件分析功能。目前研发团队正在与天津大学附属医院合作，启动开展项目临床测试并推广应用。
天津大学
2021-04-10
新冠肺炎感染风险大数据评估模型
疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。
当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。
西安交通大学
2021-04-10
新冠病毒快速检测试剂盒
河南大学抗体药物开发技术国家地方联合工程实验室马远方教授团队，联合河南大学人民医院（河南省人民医院）、河南大学第一附属医院共同研发取得了这一阶段性成果。据介绍，马远方教授团队采用纳米硒法免疫层析技术研发了新冠病毒特异性IgM和IgG两种检测试剂盒，可在5至10分钟时间完成新冠抗体快速筛查。该试剂盒无需检测设备，检测结果肉眼可读，可在多种应用场景快速、方便的筛查新冠病毒疑似感染人群以及无症状感染者。
河南大学
2021-04-10