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。

成果描述：本实用新型公开了一种新型的车牌识别处理设备,包括机体、显示屏、控制器面板、车牌信息录入模块和车牌拍摄模块,所述机体的顶部安装有摄像装置,所述显示屏与控制器面板镶嵌在机体的外表面上,且显示屏安装在控制器面板的上方,所述机体的两侧外壁上安装有照明灯,所述机体通过其底部端面安装的支撑腿安装在底座上,所述车牌信息录入模块的输出端与车牌信息储存模块的输入端电性连接,所述车牌信息储存模块的输出端与机体和车牌拍摄模块的输入端电性连接,所述车牌拍摄模块的输出端与车牌信息对比模块的输入端电性连接。本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。市场前景分析：本实用新型安装有照明灯,当光线强度不好时,照明灯可起到照明的作用,可使车牌照射的更加清楚,满足了工作的需求。与同类成果相比的优势分析：国内领先

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本发明提供一种识别微丝菌用荧光探针的制备方法，该方法先采用卤代长碳链化合物对咔唑吡啶苯乙烯类菁染料的4-甲基吡啶部分进行修饰，而后再与3-甲酰基-N-乙基咔唑反应合成具有长疏水链的荧光探针。本发明效果为，该探针制备过程中将咔唑吡啶苯乙烯类菁染料的制备和修饰同步化，制备方法简单，制得的荧光探针背景干扰小，荧光强度高，荧光性质稳定。利用微丝菌具有疏水表面这一特性，本申请中所制备的具有长疏水链的荧光探针可与其结合，从而达到荧光识别微丝菌的目的。

本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先 根据已标注训练样本集 L 中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵 Mc 和 Mt;随机选择查询对象使用 Mc 和 Mt 进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本 和负样本生成新的已标注训练样本集 L，更新 Mc 和 Mt，直到未标注训练样本集 U 为空，得到最终的 标注样本集 L*，并融合颜色和纹理特征得到 Mf，就可以使用基于 Mf 的马氏距离函数进行行人重识别。 本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学 习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。

【发 明 人】彭国平；李红阳；郑云枫 【摘要】 纳米粒子辨识系统装置及其识别方法，包括光散射系统和数据处理系统，还包括检测池，所述光散射系统包括至少两组含有顺序平行排列设置的激光源，短焦透镜、光栅、长焦透镜、光栅滤波器和多点散射光接收器，所述的检测池设于长焦透镜和光栅滤波器之间；所述数据处理系统包括光电转换模块、数据处理模块和显示器，数据处理模块计算得到曲线相似度和粒子浓度定量数据，结果显示在显示器上。该方法通过采用激光粒径检测仪对溶液中目标粒子和干扰粒子激光照射，通过计算曲线相似度，实现对溶液中的纳米粒子特征辨识，可以对水溶液中粒径相似粒子进行针对辨识检测。

一种舵片偏转极性识别方法，本发明属于图像处理方法，解决舵片偏转过程中舵片偏转角度过小，依靠人眼识别可靠性得不到保证，而现有基于机器视觉的识别方法测试过程效率低的问题，用于各种具备舵片的设备测试过程中对于舵片偏转极性的自动识别。本发明的基本思想是通过相机采集静态或动态舵片图像，通过滤波、形态学闭运算和空洞填补等预处理后，提取出舵片区域，计算出舵片区域的质心和面积作为识别特征量，且在此基础上考虑邻帧的影响，有效得识别

本发明公开了一种对海目标红外成像识别装置，包括：主处理板和显示板，所述主处理板包括图像收发模块（101）、总线控制模块、数字信号处理器模块、图像数据存储模块、通信接口模块、非均匀性校正片上系统（SoC）、多级滤波专用集成电路（ASIC）、标记专用集成电路（ASIC），完成图像的预处理和目标的识别与跟踪，所述显示板包括图像收发模块（102）、图像实时显示控制模块、显示数据存储模块。本发明有效地保证了动平台上对海目标自动

本发明公开了一种 QR 码定位及识别方法。定位方法包括以下 步骤:(1)获取待检测 QR 码的图像并二值化;(2)根据连通域提取、矩 形度分析以及孤岛特征判断，提取 QR 码三个定位图形坐标:采用连 通域分析，提取黑色像素的连通域;获取连通区域的矩形度，保留矩 形度大于筛选阈值的黑色像素连通域作为矩形连通域;保留具有黑色 像素点孤岛特征的矩形连通域，作为定位标，得到定位图形。识别方 法包括以下步骤:S1、按照所述定位方法进行定位;S2、检测

本发明公开了一种 QR 码定位及识别方法。定位方法包括以下 步骤：(1)获取待检测 QR 码的图像并二值化；(2)根据连通域提取、矩 形度分析以及孤岛特征判断，提取 QR 码三个定位图形坐标：采用连 通域分析，提取黑色像素的连通域；获取连通区域的矩形度，保留矩 形度大于筛选阈值的黑色像素连通域作为矩形连通域；保留具有黑色 像素点孤岛特征的矩形连通域，作为定位标，得到定位图形。识别方 法包括以下步骤：S1、按照所述定位方法进行定位；S2、检测 QR 码 边缘；S3、计算四条边的交点作为畸变控制点；S4