本发明公开了一种面向车辆精细识别的车辆部件定位方法，通过训练模型以及部件检测两部分得到 精确的车辆部件定位结果。模型训练即为对已标注的车辆以及车辆部件的训练数据集提取 HOG 特征， 并使用 SVM 分类器训练得到模型参数，最终得到可用于检测车辆部件的模型。部件检测为对测试图像 提取特征金字塔，利用已得到的模型对特征金字塔进行卷积运算，得到卷积响应值，并结合形变约束， 得到的车辆部件的粗略定位，再结合刚体特性，加入位置约束及对称性约束，实现车辆

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。

成果与项目的背景及主要用途： 防伪，是企业在目前社会诚信缺失、假冒伪劣商品扰乱企业正常经营和损害企业、消费者利益的情况下，为保护企业市场、保护广大消费者合法权益而采取的一种防范性技术措施。企业在充分利用防伪技术来打击假冒伪劣、整顿和规范市场的同时，更是品牌企业对外提升企业及其产品形象、展示企业对消费者、对社会负责任的一种必须手段。 同时，企业应以防伪为契机，将有效的防伪措施作为企业的一种战略投资，并有计划地制定并逐步实现防伪工作目标，并将防伪贯穿于产品生产、市场营销、企业管理的全过程，将防伪作为企业维权、打假、增效、塑造品牌的重要手段。 技术原理与工艺流程简介： 将高科技应用于防伪是国际上普遍采用的方法之一，基于频率转换技术的特殊光学防伪措施就极具代表性，比如：紫外油墨防伪、激光防伪等。特殊光学防伪是利用发光器（如：激光器、特定波长光源等）激发涂覆在纸面上的特殊材料，发出特定波长的光，再利用接收系统对此光进行接收，从接收信号的有、无或编码顺序来识别真假。可以看出，特殊光学防伪涉及到几个重要的元器件，即特定波长半导体激光光源、窄带光学滤波器、光电探测器和专用处理芯片及配套的机具结构。在防伪鉴别系统的研制过程中，对这几种器件提出了很高的要求，即体积小、强度高、温度特性好、对特定波长接收敏感、自动漂移补偿等，以保证防伪机具的稳定性和可靠性。我们采用的原理是频率变换光油墨，然后用某个特定波长的激光激发，最后用 PD 探测，以此组成防伪识别仪器。所谓光学频率转换理论是采用光谱发射器件以特定的波长激发被测物的表面产生另一个特定波长的光学信号，这个信号经过光滤波器件、专用光电接收器件后由专用信号处理电路进行识别，并使整个系统始终处于自动补偿状态。光子混合集成器件就是使新型光谱发射器件、专用光电接收器件、光滤波器件在一起有效地组合，可采用混合集成或光电集成来制成这种光子集成芯片调试、封装，再加上专用弱光信号处理及补偿芯片等元件实现优化组合和匹配，构成微型化系统模块。其原理图如下 频率变换原理：当荧光物质被激光照射时，其电子就会吸收光子被激发而跃迁至激发态，当他向低能态跃迁时，就产生荧光。从此发光过程来看，由于发光主要是电子跃迁引起的，并且经研究表明此种频率变换效应需要有晶体的机制才能发生，所以，简单的改变油墨涂料颜色等不会对它的频率变换有所影响。 应用前景分析及效益预测：防伪度高，识别性强，具有客观的市场前景。 应用领域： 包装防伪行业 合作方式及条件：根据具体情况面议

安徽省模式识别信息技术有限公司，成立于2022-01-12，注册资本为500万人民币，法定代表人为严海娇，经营状态为存续，工商注册号为340172000475911，注册地址为安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号合肥学院中德青年学生创业孵化中心办公楼4层416室，经营范围包括一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；企业管理咨询；科技中介服务；教育教学检测和评价活动；会议及展览服务；住房租赁；物业管理；创业空间服务；工程管理服务；知识产权服务（专利代理服务除外）；专业设计服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网安全服务；软件开发；智能机器人销售；人工智能硬件销售；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统服务；互联网设备销售；软件销售；电子产品销售；物联网设备销售；智能无人飞行器销售；信息安全设备销售

       由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品- SRMT1208非损伤微测系统（植物吸收监测仪、NMT活体生理检测仪）具备测量多种关键元素的能力，如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面，可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素，同时涵盖离子通量（flux）、离子浓度、分子通量（flux）、分子浓度及膜电位等多项检测项目。   金歌NMT功能特色：   （1）检测种类多；   （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；   （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。   可检测种类：   （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   （4）其它：Li+、NO2-   （5）分子：O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等   测试样品：   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品   测试项目：   （1）离子通量SRIET   （2）分子通量SRPT   （3）离子浓度aIon   （4）pH   （5）分子浓度aMol   （6）膜电位Potential   主要应用：   植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究     附：非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）        非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字，其全称是非损伤微电极测试技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT），能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量（flux），可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。        离子/分子通量测试技术（非损伤微测技术）经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。         1.方法学建立         1974年，美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极（Vibrating Probe：VP）概念，采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流，为离子/分子通量（flux）测试奠定了方法学的基础。         2.原型机         1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量（flux）测试系统，在早期的文献中写做 SRIS系统。         3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟         1994年，伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司，联合推出商业机 SIET通量测试系统，标志着离子/分子通量（flux）测试技术仪器的成熟。          4.SIET系统被引进国内          SIET通量测试系统被引进国内后，我国学者从2009年开始在离子/分子通量（flux）测试领域发表文章，当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。（文献：Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species）          5.国产化           金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。           在科技竞争白热化的今天，核心技术自主可控是企业可持续发展的底线和基石。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破原装进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。          凭借扎实的科技实力，金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。          金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。          金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。    

产品详细介绍智能型气瓶柜       是一种全智能控制，自动报警自动排风对液化气、煤气、一氧化碳、二氧化碳、乙炔、甲烷、烟雾等气体自动识别报警装置。本产品分为单瓶装、双瓶装、三瓶装多瓶装等。它广泛应用在半导体工业、科研单位、高大院校、厂矿企业、化工、冶提纯、磁性材料、微生物研究部门。产品介绍：1、柜体采用1.5mm厚全钢优质冷轧板，经耐酸洗磷化防锈处理后，表面耐蚀环氧树脂喷涂。2、配置气体自动检测报警装置，当柜内的设定气体浓度达到预设值时，报警器自动报警。3、气体检测探头采用进口高灵敏度感应探头，有多种规格，可满足不同气体的使用要求。4、人性化设计，全新微电脑控制技术，集时间显示，功能设定，使用运行，险情报警，自动消除，定时排风，智能控制于一身。5、设有气瓶安全提示标志，气瓶安全固定装置，气瓶防滑装置。6、采用超静音通风排气装置及排风管道，可根据用户需要进行现场安装调试。技术参数电压  220V  50HZ排风量  0.065m3/s气瓶数  单个 /2--3个 /3--4个外型尺寸  500×500×1800  /800×500×1800  /1000×500×1800  报警分贝 ≤80

1.飞行器控制主板软件设计。2.无人机多功能一体化遥控器（图像显示）的开发3.深度智能追踪和识别目标

提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法，算法实现简单，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

本发明实施例提供了一种视频图像中提取前景的方法及装置，所述方法包括：利用根据预设数量的背景帧图像建立的高斯模型消除有前景进入的视频帧图像的背景，获得消除背景后的视频帧图像；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述预设数量的背景帧图像的信息，生成预先训练好的神经网络模型的输入参数的值；根据所述输入参数的值以及所述训练好的神经网络模型生成相应的输出值；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述神经网络模型的输出值的关系，检测出所述消除背景后的视频帧图像包含的阴影点和光照噪声点。

成果简介：超分辨率图像重建技术是近年来发展迅速的图像处理新技术，其 目的是超越成像传感器、成像和信道的分辨极限，利用所获低分辨率图像， 实现高分辨率图像的重建。超高分辨率图像增强与显示芯片项目利用超分辨 率图像实时处理技术，实现从一幅或多幅低分辨率视频图像处理获得高分辨率图像，在图像被放大的同时增强图像更多的细节，提高图像的清晰度和分 辨率，实现摄像传感器的低分辨率与显示器高分辨率之间的匹配，解决目前 图像获取与显示分辨率不匹配的瓶颈问题，在现有图