自然场景下的文字识别更加贴近于生活和生产中的需要，可以运用到许多领域： 1.    将自然场景下的文字识别应用到试卷批阅与作业批改的过程中。通过自然场景下的文字识别技术，将试卷和作业中的答案提取出来，然后依据语义分析等技术实现对整份作业试卷的批阅，使老师有更多的精力和时间投入到日常教学任务中。 2.    将自然场景下的

成果简介该视觉检测系统都是用图像采集卡加 PC 机的模式， 能够在工业生产中发挥了巨大的作用， 具体内容如下：图像采集与处理模块包括以图像传输模块、 高速采集模块、 图像预处理模块、畸变校正模块、 高速信息通信模块， 其中： 图像传输模块高速采集目标图像数据，发送给高速采集模块， 高速采集模块将图像数据发送给图像预处理模块， 在进过图像预处理模块后得到视觉效果更佳的图像数据， 发送到畸变校正模块， 畸变校正模块对图像数据进行畸变校正处理后发送到目标检测模块处理， 最后得到

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。

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。

本发明公开了图像合成方法及图像处理装置。

设计并实现了一个图像半自动标注系统，以减轻自动驾驶场景中图像数据标注的工作量。该系统打通图像自动标注流程，利用基于深度学习的目标检测方法对图像中的交通目标进行预标注，随后交于用户检查标注结果，并自动整理输出图像标注数据。此外还开发实现了大量实用的图像标注功能，以支持用户进行图像标注，例如2D目标标注、交通标志标注、车道线标注、车灯标注、施工区域标注、目标跟踪标注、2.5D目标标注、停车位标注等。该系统投入使用后大幅提升了图像标注工作的效率，道路交通目标的平均标注速度相较于手工标注提升了115%。 相关技术指标：自动标注系统的平均标注速度为280张/人天。标注算法的漏检率为6.2%、准确率为92.3%、贴合率为81.2%。 技术指标满足系统设计要求，实际效果令人满意。 技术创新点： 1）实现了标注流程的半自动化，大幅减轻在标注流程上的工作量。 2）在标注功能上，相比已有可获得的工具，在交通目标的类型及标注特性上有了较大扩充。 3）在标注性能上，应用了成熟、领先的目标检测算法和机制如ResNeXt、注意力机制、Focal Loss、GIoU Loss等，并进行若干改进，设计了定位置信度模块、倒金字塔注意力模块、稀疏结构注意力机制等，显著提升了模型的检测效果，特别是小目标以及全局性关联目标检测性能。

为了攻克平安城市建设中视频监控系统存在的若干技术瓶颈，推动我 国安防行业标准化建设，提升视频监控行业整体发展水平，保障城市安全和 国家边海防安全。本成果在国家“863计划”项目、国防“十一五”基础科研 专项、国家重点新产品计划、国家火炬计划等20余个项目的支持下，历经十 余年，开展了平安城市建设中的突发事件智能感知、视频图像目标分类识别、 视频图像质量优化提升、海量视频联网共享等重大关键问题的理论研究和技术攻 关，突破了若干重大理论技术的关键问题和实际应用的瓶颈问题，取得了一系列 国际先进、国内领先的理论和技术成果。 本成果基于创新性的项目成果所研制的具有国际国内竞争力的应用装置、 系统和综合平台，不仅在2008年北京奥运会、2009年建国六十周年国庆阅兵、 2010年上海世博会等重大安保工程，重庆等14个省市自治区的70多个省市县公 安（分）局的平安城市应急联动防控体系建设，“XX”等4个军用机场和重 庆民用机场的内部或周界安全防护，以及上海市等省市的边防工作中做出突出 贡献，创造了巨大的社会效益和重大的军事效益。市场及经济效益分析： 本成果也实现了销售收入、利润、纳税额、创汇额的快速增长，为企业、 地方和国家创造了显著的经济效益。自2007年以来，本成果已陆续转化并应用 到项目完成单位的视频监控产品中，优化了产品结构，增加了视频监控系列产品 的附加值。一系列具有行业领先水平和国际市场竞争力的产品不断推出，为企业 创造了显著的经济效益。截至2012年，运用项目成果研制生产的海康威视智能视 频分析系统、网络硬盘录像机等产品，销售额连续三年保持高速增长，累计实现 销售收入近5.1亿元，利润近1.7亿元，创汇近0.13亿美元。杭州海康威视数字技 术股份有限公司亦因此获得“中国安防十大品牌”和“安防行业十大民族品牌” 评选第一名，成功入选“全球安防50强"并于2012年跻身全球前五名。根据世 界著名电子行业研究机构IMS最新调查结果显示，2012年海康威视在视频监控产 品领域全球市场占有率第一，数字录像机全球市场占有率第一。本成果的实施由重庆大学、杭州海康威视数字技术股份有限公司、中 国航天科工集团第二研究院、中国兵器工业第五八研究所组成的项目团队 共同完成。历经近十年，在国家“863”计划、国防“十一五”基础科研专 项、国家重点新产品计划等20余个项目的支持下，以“产学研”的合作形式， 通过联合攻关，突破了若干重大理论技术的关键问题和实际应用的瓶颈问题，取 得了一系列国际先进、国内领先的理论和技术成果。联合参与制定了国家、行业 和地方标准17项；获授权国家发明专利41项、软件著作权3项；荣获省部级科技 奖励9项；联合开发了以“多场景下目标监控接力追踪"等为代表的综合视频监 控系统，以及以国家重点新产品“矩阵式综合视频监控系统"为代表的多项具有 国际国内市场竞争力的视频监控产品；联合参与了重庆等多个地市的平安城市应 急联动防控体系顶层设计。

研究视频与图像的视觉特征表示与特定对象的视觉跟踪 和识别，分析视频结构化语义信息，综合视频与图像检索、 动作识别与行为分析、视频目标跟踪等技术，进而解决视频 与图像理解的难题。

成果与项目的背景及主要用途： 基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时 照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介： 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示： (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 （注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果） 算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！