成果简介：在印刷工业中，由于工艺、机械等因素，在印刷过程中不可避免的会出现如漏印、沾污、起皱、套印错位等缺陷影响了印刷图像的质量。传 统的人工检测的方法耗时费力成本高，而且很难保质保量地完成检测任务。我们采用基于区域混合特征技术开发出一种印刷图像质量检测系统，克服了 印刷光照不均均条件下，漏印、缺印、错位、擦痕等缺陷，为实现印刷图像 缺陷筛查自动化提供了有力的技术支撑。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。

本项目检测系统通过高帧频面阵相机动态实时采集纱线图像，配合鲁棒性图324 像处理与参数检测算法，实现对纱线条干均匀度的全面评价，建立电子黑板和电 子织物构建模型，实现纱线条干均匀性的可视化，预测纱线条干在黑板和织物中 的外观效应。该项目同时可用于纱疵分类、竹节纱参数检测以及纱线等级预测评 定。 2 关键技术 （1）纱线传动控制各单元的协调与配合：包括传动装置与采集设备各组件 的配合设计，纱管退绕装置与主动轮连轴传动时的张力控制，运行中纱线的抖动 和跳动问题，暗箱、相机镜头和光源位置的优化调整以及纱线速度、光源亮度与 相机帧频、曝光时间的配合问题。 （2）基于 C++与 Opencv 的多线程实时处理框架的搭建，在纱线图像采集的 过程中，实现图像的边采集边处理，提高系统的实时性，缩短检测所用时间，杜 绝纱线信息丢失现象，从根本解决纱线图像高速检测的问题。 （3）鲁棒性纱线图像处理算法的研发：包括配合实时检测的纱线图像分割 算法的研发，相邻图像间重合部位查找算法的研发以及纱线图像可视化模块电子 黑板构建算法和电子织物仿真算法的研发。 3 知识产权及项目获奖情况 已授权发明专利 2 项。 发表相关 SCI 论文 6 篇，EI 论文 4 篇 4 项目成熟度 采用图像式纱线条干检测系统已对多种类型的纱线进行检测，并将检测结果 与成熟的仪器和人工结果进行了对比，无论在段片段不匀、周期性不匀，还是相 关性分析和长片段不匀方面，该检测系统都可获得与成熟仪器较为一致的结果。 

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

        技术成熟度：技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

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。

产品详细介绍 图像定位系统  系统概述 电教摄影师都有这样一个体会：工作很辛苦！尤其是在多机位拍摄时，更加辛苦。当富有激情的老师授课时，在讲台上来回走动，不断展示新的PPT幻灯片，经常与学生交流，为了拍摄好这样的授课情景，摄影师十分忙碌：需要不断推拉摄像机跟踪拍摄老师图像，需要通过切换台不断在VGA与摄像机之间进行切换，还需要调整摄像机对准回答问题的学生，并进行镜头切换。有了PowerCreator Graphic Position System 图像定位系统后，这些工作都可以自动完成（还需要PowerCreator Media Cast配合使用，后面有详细介绍），无需人工参与。 　　　　　　　　　　　 图像定位系统结构图如下所示：    功能特点 系统组成 PowerCreator Graphic Position System 由两个子系统组成：教师跟踪系统与学生定位系统。教师跟踪系统自动计算教师在讲台上的位置，通知教师摄像机进行转动；学生定位系统自动识别站立学生所处的位置，通知学生摄像机进行定位，以特写的方式进行拍摄。 跟踪目标不会丢失 与市场上同类产品相比，PowerCreator Graphic Position System 的一个最大特点就是：跟踪目标不会丢失，即使在讲台上以最快的速度跑动。    真正满足常态化教学要求 录播系统解决方案中，对于如何拍摄学生画面一直是一个难题，一般解决方案都需要学生按一个触发器（可能是按键、 手持麦克、压力感应器等），这些技术不具备实用价值，违反了常态化教学要求。PowerCreator Graphic Position System很好的解决了这个问题，学生和老师无需做任何操作，只需要回答问题时，站立起来就可以了。 抗干扰性强 基于红外技术的产品，容易受太阳光、热光源等因素干扰；基于超声波技术的产品，长时间使用，对人身体健康有害。相比前两种技术，PowerCreator Graphic Position System 基于图像识别技术，很好的解决了以上问题。 部署简单 安装部署PowerCreator Graphic Position System，只需要在教室的几个不同位置安装摄像机就可以了，十分方便。

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

本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取单色图像的灰度信息，并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量；c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立模型；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中模型，即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。