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仪表智能识别物联网系统
仪表智能识别物联网系统由智能读表相机、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集仪器仪表的各项数据，将数据上传到网络服务器，存储、整理分析，通过智能应用系统实现实时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。
霍夫纳格智能科技（嘉兴）有限公司
2022-01-21
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1) 雾天图像增强2) 水下图像增强 3) 雾天图像增强
厦门大学
2021-04-11
飞行器地面运动目标红外图像识别装置
本发明公开了一种飞行器地面运动目标红外图像识别装置，所述装置包括红外图像非均匀性校正模块、图像旋转模块、图像配准模块、多级滤波模块、连通域标记模块、目标检测与特征识别模块、流程控制模块以及 FPGA 实现的互联模块。本发明采用图像处理和目标识别专用 ASIC/SoC 芯片、通用 DSP 处理器和 FPGA 处理器，完成不同层次的图像处理和目标识别算法，提高系统并行度、实时性，实时地实现了飞行器地面运动目标红外图像识别
华中科技大学
2021-04-14
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
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
疫情防控智能识别系统
2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。
同济大学
2021-04-10
人工智能语音识别芯片转让
人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。
电子科技大学
2021-04-10
儿童智能颜色识别和彩绘钢笔
儿童智能颜色识别和彩绘钢笔，其上壳体的顶端嵌设具有处理器的控制电路板，控制电路板的上端面设有颜色传感器，控制电路板的下端面设有RGB?LED，所述壳体内固定有三个微型减速电机，三个微型减速电机的输出轴分别与一旋转活塞上墨器的活塞杆连接，下壳体的下端固接钢笔笔头，钢笔笔头内插装有钢笔笔舌，钢笔笔舌的下端嵌装有钢笔笔尖，三个旋转活塞上墨器内装载的墨水分别为红、黄、蓝三色，处理器将从物体表面获取的RGB值匹配为相应分量比例的红、黄、蓝分量，并使微型减速电机按照各自对应颜色的分量比例旋转对应比例的小段时间，于是钢笔笔尖书写出对应分量比例的三色墨水混合而成的颜色。优点；可任意拾取颜色并自动以该颜色绘画。
浙江大学
2021-04-11