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一种智能型室内人员定位监测系统
本实用新型公开一种智能型室内人员定位监测系统，包括电源处理单元、标签位置检测单元、图像检测单元、微处理器单元、窄带物联网通信单元、视屏显示与控制单元；所述电源处理单元分别与所述标签位置检测单元、图像检测单元、微处理器单元、窄带物联网通信单元和视屏显示与控制单元连接；所述微处理器单元分别与标签位置检测单元、图像检测单元、窄带物联网通信单元和视屏显示与控制单元连接。本实用新型通过窄带物联网通信单元，能够进行本地时间同步更新的功能，具有成本低、消耗量低的特点；通过标签位置检测单元和图像检测单元，能够检测人
安徽建筑大学
2021-01-12
基于视频信号的渣土车轮胎清洁状况监测系统
本系统由设置于路边的视频图像采集装置和后台图像识别服务器组成。 渣土车进入监控区域，视频图像采集装置采集渣土车的图像，并将所采集图 像发送到后台图像识别服务器。图像识别服务器分割出渣土车的轮胎图像，并进 行清洁检测。对疑似问题车辆发出人工干预请求。 本系统适合城市道路管理部门使用。 授权专利： 基于视频信号的城市车辆轮胎清洁状况监测方法 201310135366.5
江南大学
2021-04-13
公交大数据驱动的公交运行监测与评估系统
北京工业大学
2021-04-14
基于物联网的水质监测预警成套设备和系统
北京工业大学
2021-04-14
地下工程三维信息化监测管理系统
北京工业大学
2021-04-14
海上风电智能化腐蚀监测与风险评估管理系统
本技术采用电化学技术实时监测钢管桩涂层老化度和阴极保护效率；同时采用膜电阻探针技术监测电子电气系统的大气腐蚀速率，以及风电舱室内的盐雾沉积量，结合远程网络和云服务技术，实现电气装备腐蚀速率、牺牲阳极保护效率和涂层老化状态的长期在线监测，及早发现腐蚀隐患并预警，通过预防性维修和养护，将海上风电腐蚀灾难降低到最低值，提高海上风电基础和电气装备的防腐蚀管理的自动化和信息化水平。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
随着我国海上风电的快速发展和投运，部分海上风电基础生命期已经步入服役中期，海洋环境腐蚀带来的检测、评估、修复问题日益显著，并且随着海上风电场址选择的深远化、技术经济的精益化，对海上风电基础和高、低压电气装备的腐蚀与防护智能化水平提出了更高的要求。
本技术采用电化学技术实时监测钢管桩涂层老化度和阴极保护效率；同时采用膜电阻探针技术监测电子电气系统的大气腐蚀速率，以及风电舱室内的盐雾沉积量，结合远程网络和云服务技术，实现电气装备腐蚀速率、牺牲阳极保护效率和涂层老化状态的长期在线监测，及早发现腐蚀隐患并预警，通过预防性维修和养护，将海上风电腐蚀灾难降低到最低值，提高海上风电基础和电气装备的防腐蚀管理的自动化和信息化水平。
华中科技大学
2022-07-27
一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法
本发明公开了一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法,系统包括三维声纳图像数据读取模块、单帧重建模块、精确配准模块,拼接融合模块;方法包括:读取GPS、姿态信息以及原始声纳点数据并进行解析,将采集到的三维点阵数据连接成为三角面片,再将相邻两帧图像两两配准的结果,通过最优化处理得到全局配准信息;将配准后的数据进行重采样,再重建,以消除两帧之间的重叠部分并将单帧图像融合成一幅整体图像并进行三维可视化显示。该系统结构谨严、高精度、图像清晰、交互方便、可扩展性强,有效地实现了三维声纳图像的离线处理功能。
浙江大学
2021-04-11
一种对卫星图像数据实时解压缩的系统
本发明公开了一种对卫星图像数据实时解压缩的系统，包括：数据服务器模块，用于接收卫星拍摄图像的图像压缩数据流，并将图像压缩数据流中不同通道的图像压缩数据并行发送给不同的解压缩单元进行解压缩，以及根据图像压缩数据流和解压缩后的图像数据确定图像压缩数据流的运行参数，运行参数包括误码率、压缩比、微损度以及数据速率；解压缩模块，包括至少一个解压缩单元，用于并行对不同通道的图像压缩数据进行解压缩，每个解压缩单元以 FPGA 为处
华中科技大学
2021-04-14
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法，包括对工件的原始图像进行滤波处理；对上述滤波处理后的图像进行二值化处理；对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集；从上述轮廓序列集中筛选出合格的工件轮廓；确定上述工件轮廓的最小外接矩形，并确定上述工件轮廓的中心点；沿上述最小外接矩形的四条边的方向截取上述工件轮廓的四个子序列；使用边缘几何特征算子计算上述四个子序列中各子序列的能量值；确定上述四个子序列中能量值最大的子序列，并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。本发明无需建立工件的模板数据库
华中科技大学
2021-04-14
一种基于忆阻器的图像识别系统及方法
本发明公开了一种基于忆阻器的图像识别系统及方法。所述系 统包括图像信号提取模块、多个基于忆阻器的神经网络模块和识别模 块；所述识别模块其输入端与多个神经网络模块的输出端相连；每个 神经网络模块的输出端与识别模块的输入端相连，其输入端与信号提 取模块的输出端相连。所述方法包括以下步骤：（1）获取待识别灰度 图像的特征向量并输入各神经网络模型；（2）各神经网络模型根据其 图像模型对所述特征向量分别进行打分并进行识别；（3
华中科技大学
2021-04-14