技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同，本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。

为了消除光照对人脸识别的影响，提出一种基于无下采样Contourlet变换(NSCT)光照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换（对数变换），将光照模型由乘性转变为加性，然后使用NSCT对图像进行多尺度多方向分析，对高频予带进行萎缩滤波，提取出人脸光照不变量。在Yale B与CMU PIE人脸库上实验结果表明该算法能够有效消除光照对人脸识别的影响

网络音乐以其使用率一直位居中国互联网应用前三甲的宝座，音乐已经成为用户通过搜索引擎搜索的前三大类内容之一，用户比例高达41.6%，大部分综合搜索引擎都已经提供针对音乐的垂直搜索功能。互联网上日益庞大的用户规模以及海量的数字音乐要求高效的音乐检索手段和令用户满意的检索体验。 本系统采用多模态情感回归的方法，实现音乐情感的自动标注，并通过音乐情感词作为中间桥梁，实现音乐情感维度信息到情感类别的映射，间接实现了音乐情感的分类。因此本系统能够同时满足对音乐情感维度信息和类别信息自动标注的需求。

本技术成果提供一种跨年龄人脸识别方法，该方法通过大量包含四个年龄段的人脸图像训练得到一个 由两大模块（最大熵特征描述模块和老化感知去噪自动编码模块）组成的跨年龄人脸识别系统，实现对任 意两幅不同年龄人脸图像的识别。最大熵特征描述模块利用决策树的最大熵分裂来实现包含最大信息量的 编码分配，老化感知去噪自动编码模块将一个任意年龄段的特征描述符重构成四个不同年龄段的特征描述 符，综合这些描述符获得一个消除老化影响的人脸综合特征向量，最后计算不同人脸综合特征向量的余弦 距离实现人脸识别。 本技术成果能够很好地减少跨年龄人脸识别中一些传统描述符的信息丢失问题，并且消除了跨年龄人 脸识别中老化因素的影响，在跨年龄人脸识别问题中有很好的表现。 1.100 一种基于贝叶斯概率与神经网络的图像分割方法——电子 与信息工程学院 胡海峰 本技术成果公开一种基于贝叶斯概率与神经网络的图像分割方法，包括：为每个像素定义一个后验概 率能量函数，通过利用基于贝叶斯概率计算的形态学膨胀方法对每个像素的相邻像素进行计算，然后对该 像素的进行膨胀，使具有相似或者相同的后验概率分布的像素作为对分割分类的神经网络的输入。

为了消除光照对人脸识别的影响，提出一种基于无下采样 Contourlet 变换（NSCT）光 照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换（对数变换），将光照模 型由乘性转变为加性，然后使用 NSCT 对图像进行多尺度多方向分析，对高频子带进行萎缩 滤波，提取出人脸光照不变量。在 Yale B 与 CMU PIE 人脸库上实验结果表明该算法能够有 效消除光照对人脸识别的影响 

一、 项目简介本项目所研究的交通视频分析与车牌识别属于智能交通系统的主要研究方向，研究以高清视频流为基础，通过先进的图像处理技术，可以实时进行车辆跟踪、车流量监测、车牌信息检测等功能。二、 项目技术成熟程度项目是河北省科技支撑计划项目，研究开发的系统可以准确的进行交通流量检测，车牌识别以及车辆违章行为识别。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）项目于2012年完成验收以及鉴定，鉴定成果为国际先进水平，申请软件注册权两项。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）主要用于交通部门的道路监控。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）系统需要在指定道路监控地点架设高清摄像机，除场地设备每套设备投资约为6万元。场地设备安装以及采购以当地情况为标准。六、 生产设备系统需高清摄像机一部，工控机一台，以及用于安装监控摄像机的道路支架一部。七、 效益分析  使用该系统可以降低交通管理部门工作人员的劳动强度，提高交通监管的工作效率和准确性。八、 合作方式软件使用权转让，包括软件的安装和培训。九、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）于明，e-mail: yuming@hebut.edu.cn十、高清成果图片3-4张

研发阶段/n技术简介：针对目前竹制品、竹地板生产厂家主要是依靠肉眼人工进行竹片颜色分级，劳动强度大，分级效率低的状况，开发了一种基于机器视觉技术的竹片色差自动识别系统，采集竹片图像，送至计算机中进行处理，并将处理结果按照竹片分类标准做即时判别，最后把判别信息传送到控制系统，控制分选装置动作，将竹片推入到相应的收集料箱，从而实现竹片色差的自动识别。特点：本系统识别速度快，每根竹片检测时间小于300ms，准确率高，原色竹片平均识别准确率＞95%，炭化竹片平均识别准确率＞90%，可以根据用户需要设置所需识