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一种动平台激光红外融合检测识别系统
本发明公开了一种激光红外融合检测识别系统，包括非均匀性校正 SoC 芯片、图像旋转 ASIC 芯片、多级滤波 ASIC 芯片、连通域标记 ASIC 芯片、主 DSP 处理器、从 DSP 处理器、主 FPGA 处理器和从 FPGA 处理器，其中，从 FPGA 处理器控制各 ASIC/SoC 芯片完成激光和红外图像的预处理，主 FPGA 处理器控制主 DSP、从 DSP 及标记 ASIC 协助完成远距离、中距离和近距离的目标融合检测识
华中科技大学
2021-04-14
一种基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链
本发明是一种教学实验样品的生产和使用链，属于教育产业领域，特别是一种基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链。基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链，包括样品分析与优化环节、样品生产与运输环节、样品分配与使用环节，每份样品或者样品的包装上随机贴上包含有唯一性编码信息的标签，每份样品的定量特性数值和对应的唯一性编码信息录入定量特性数据库并建立关联。本发明提供的方法极大地提高了学生对待实验的认真程度、投入程度，督促学生负责地完成实验，提高学生的实验能力和水平。本发明提供的方法极大地降低了实验指导教师的劳动强度、提高了实验指导教师的工作效率。可以广泛应用于教育行业，经济和社会效益显著。
青岛大学
2021-04-13
互联网图像视频识别与检索系统
随着互联网及多媒体技术的快速发展和大数据时代的到来，视频网站、新闻网站、社交网站、博客、微博、微信等网络媒体形态不断涌现，图像、视频等多模态的数据急剧膨胀，随之带来了“管不住”和“用不好”两大问题。“管不住”是指互联网中隐藏着大量有害信息，如何自动分析与识别非常重要。“用不好”是指现有方法一般是单模态分析与识别技术，如图像分析、文本分析等，但单模态分析与识别因为信息有限难以取得好的效果。 针对上述两个亟待解决的关键问题，基于在图像处理、视频处理、机器学习、模式识别、搜索引擎技术等方向上多年的科研成果，我们开发出互联网图像视频识别与检索系统，支持对互联网上的图像、视频等多媒体数据进行采集、分析、识别和检索，突破网络有害信息难以识别和媒体大数据难以利用的问题，应用于互联网内容监管和大数据行业应用等领域，为维护网络内容安全和促进媒体大数据利用提供技术支撑。
北京大学
2021-02-01
汽车形象店建设及终端体验（EI）视觉识别系统规范设计
北京工业大学
2021-04-14
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
基于配准和深度学习的接触网鸟巢检测与识别系统
已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的
华中科技大学
2021-01-12
新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统
哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文
哈尔滨工业大学
2021-04-10
调谐型电磁超材料关键技术及在射频识别系统中的应用
本项目突破了电磁超材料存在的不可调谐、带宽窄、设计可靠性低等关键技术，开发出可调谐型射频微波电磁材料结构设计、电磁特性仿真与控制、材料制造与性能测试等工艺与方法，研制出系列射频/微波频段调谐型电磁超材料、基于超材料的射频滤波器/双工器/三工器/天线、超高频射频识别标签/读写器等产品，进行了规模化示范应用与验证，其性能指标达到市场同类产品国内领先水平；获得授权发明专利32项、实用新型专利27项，发表论文150余篇（其中SCI论文60余篇）。
电子科技大学
2021-04-14
全自动控制显微镜图像分析系统
全自动控制显微镜图像分析软件系统，通过对显微镜自动控制载物台的x、y、z轴的控制，实现显微图像的自动聚焦、ROI目标的自动获取、大视野显微图像自动拼接（虚拟显微切片）、多层图像聚焦融合、聚焦深度显微表面三维成像。该系统可应用于显微病理、解剖、工业材料、印刷电路板等领域的图像处理、分析与三维成像。 国外相关产品从2000年以后开始在市场上出现，但由于其昂贵的价格，很难为国内用户广泛使用，限制了该技术的推广。本系统为国内自主知识产权开发的软件系统，可灵活外接各种显微镜和控制设备。 该软件系统与显微镜硬件接合可实现小批量的生产，为医学、工业等领域的科研和生产检测提供的技术支持。
北京航空航天大学
2021-04-13
一种基于深度图像的手势识别方法与系统
本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法，训练数据集和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到，首先计算图像中人体区域的最小深度值，再利用深度阈值，结合人手是离传感器最近物体的预设条件，分割出深度图像中的手势；然后获取手势在三个正交平面上的投影图，分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影图；接着提取三个投影图的轮廓片段包特征，并级联成原始深度手势的特征向量；最后训练分类器，对从待识别深度图像中获取的手势特征向量进行分类，得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行，推广能力强，识别准确率高，能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的影响。
华中科技大学
2021-04-11