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一种基于超像素分割的图像语义标注方法
本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法,首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络,再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理,最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案,该方法将超像素块作为研究对象,简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度,提高了语义标注的计算效率;另外,采用多层的超像素块进行语义分析,并将其标注结果进行综合,提高了语义标注的准确率和鲁棒性。
浙江大学 2021-01-12
一种SAR图像散射中心参数估计方法
本发明涉及一种基于交替优化和序列化正交匹配追踪的SAR图像散射中心参数估计方法,包括以下步骤:获取原始SAR图像并进行预处理,得到原始频域回波数据;根据原始频域回波数据,使用点散射中心模型和OMP算法初始化目标散射中心所在的重点区域,得到初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比;根据初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比,基于属性散射中心模型和SOMP算法进行属性参数提取,输出散射中心属性参数估计结果、散射中心系数估计结果和散射中心能量占比序列。与现有技术相比,本发明能高效的提取散射中心参数,获取有意义的目标散射部件属性信息。
复旦大学 2021-01-12
高性能大动态范围 CMOS 图像传感器的研发
成果与项目的背景及主要用途:该项目是天津市科技发展计划项目,通过了科委组织的专家验收。项目组采用自顶向下的设计方法,完成了 CMOS 图像传感器 1024×768 像素阵列的版图设计,通过了仿真验证,结果达到了设计要求。在 Chartered 公司0.35um 工艺线上成功试制了关键模块和小规模完整的 CMOS 图像传感器样片。样片工作正常,能够正确的拍摄运动物体,各项指标均满足设计要求。 背景:CMOS 图像传感器是当前已广泛用于民用、工业、科技和国防领域的各类图像摄取系统,近年来民用电子产品领域发展迅猛,如照相手机、PC 机、像机等。该成果主要用于图像摄取系统的核心部件—CMOS 图像传感器设计中。 技术原理与工艺流程简介:CMOS 图像传感器利用成熟的 CMOS 工艺制作光敏像素单元,因此可以把光电接收器和信号处理电路集成在单个芯片上。 主要设计内容包括:像素阵列、消噪放大电路、模数转换器、时序控制电路和测试系统设计。采用自顶向下的设计方法,首先根据功能要求对系统进行架构设计,将系统分为时序控制电路部分(数字电路实现)和从像素阵列到 AD 转换的信号处理部分(模拟电路实现)。版图设计完成后,导出 GDSII 文件,在新加坡 Chartered 公司 0.35um 工艺线进行流片,然后进行封装。根据芯片工作对外界的要求设计 PCB电路板,搭建测试系统,对芯片功能和各项电学指标进行测试分析。  技术水平及专利与获奖情况:技术水平属国内先进。 应用前景分析及效益预测:该项目取得了 CMOS 图像传感器的核心设计技术,可用于各种CMOS图像传感器设计中,中国CMOS图像传感器市场需求庞大,年复合成长率达到 60%,因此有着广阔的应用前景。目前国外同类产品的销售价格远远高于芯片的开发成本,因此存在很大的利润空间,将产生很好的经济效益。功能上可完全兼容、并替代进,通过合作根据市场需求,随时调整产品种类和指标,使经济效益最大化。 应用领域:CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。 民用领域:拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等;工业领域:生产监控、安全监控等。
天津大学 2021-04-11
基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写
本发明公开了一种基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写,适用于图像隐写领域,包括以下步骤:使用封面图像C获取其对应的增强图像E后,分别对其进行特征提取,后引入多尺度空洞融合的注意力机制;再将两个图像的特征融合得到图像X;之后与秘密连接形成载密张量M;编码器接收三个输入:图像M的特征、当前的扰动,以及这个扰动的损失函数的梯度进行拼接形成GRU单元的输入;通过反复应用编码器,最终生成的隐写图像;解码器接收编码器生成的隐写图像,经过一系列卷积,从隐写图像中恢复原始的隐藏信息;批评者网络来评估生成的隐写图像的自然性,并提供反馈;重复步骤2到5。最终生成的图像即为包含隐藏信息的隐写图像。本方法将学习和迭代优化方法结合起来,在双通道输入图像增强下结合多尺度融合注意力机制,从而找到图像中更适合隐藏信息的部分,使生成的隐写图像更加隐蔽。
南京工业大学 2021-01-12
杂粮深加工技术
杂粮其独特的药用价值和营养保健功能逐渐走上餐桌,成为人们平衡膳食结构的重要品种。虽然杂粮有其独特的功能成分,但许多谷物杂粮食用品质较差,传统的粗加工品口感差,这也是导致杂粮食品消费不多的主要原因。 因此,通过研发杂粮深加工产品,可有效改善杂粮的食用品质,适应人们的需要,为杂粮开拓广阔的销售空间。同时,可以带动杂粮种植业持续发展。 本项目研究开发的杂粮深加工产品可作为早点快餐、休闲食品,集保健食品,食疗防病食品等功能于一体。因此,在早餐谷物食品市场颇具竞争力。在满足人们追求绿色时尚愿望的同时,也为其身体带来美好的感受。
延边大学 2025-02-18
空间目标光学探测感知技术
技术成熟度:技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高,且数据量较少,结果验证困难,团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现,以友好的人机交互界面,根据用户的实际系统参数,提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像,该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性,与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用,为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现,团队具备多年的空间探测相关开发经验,并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发,具有较好的泛化能力,具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能,可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件,采用目标TLE数据库匹配的解决方法,已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别,后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件: 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业,利用本项目的共性技术,实现地基测站的空间目标自动探测感知,为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司,通过本技术的转化,可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台,为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统,对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学 2025-05-20
一种冬小麦穗分化期识别方法及装置
本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置,发明方法包括:根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数,获取小麦生长模拟模型的模型参数,获得本地化小麦生长模拟模型;根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据,获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列,根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像,获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列;利用数据同化方法,将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化,获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列;根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型,获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。
中国农业大学 2021-04-11
基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统
该成果每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息,同时进行人脸识别和活体检测,从而在不需要增加额外的专用硬件设备,仅借助现有的智能手机,便实现对相关社矫人员行踪的实时监管,并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。目前,该系统已与现有社矫系统(蓝信、律兜)无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。可以用于疫情中必要隔离人员的位置监控,提高人员移动的管控。
东南大学 2021-04-11
三维摄像与识别一体化智能终端
团队目前主要产品有:‍(1)三维彩色测量系统:基于光栅投影的三维测量技术,获取被测物体的三维彩色信息。可以用于工业级高精度测量,电影、游戏等行业中的人物、场景建模。(2)三维快速测量系统:可实现快速测量,获取物体三维动态数据,适用于工业有限元分析、动画人物动作捕捉等应用。系统整体性能达到国际先进水平。(3)三维微小测量系统:利用远心镜头获取微小物体的三维点云数据。可用于工业微小器件尺寸、材料形变测量、三维指纹识别、三维生物特征识别领域。(4)(门禁/闸机)三维安检人脸识别系统:将三维快速测量系统与自主开发的三维人脸识别软件有机结合,集自动人脸检测、自适应调光、三维测量与识别、身份认证为一体,构成可实时进行三维人脸测量与识别的自动化系统(门禁,闸机为应用场景之一)。
东南大学 2021-04-11
一种基于李群论的多模态情感识别方法
本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法,包括以 下步骤:获取视频,并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子, 基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪,根据视频子序 列构建 ARMA 模型获取 ARMA 模型间的距离,根据 ARMA 模型之间 的距离构建核函数,并进行情感表达分类,根据人体、脸部和手部的 情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿 态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态,是一个将视 频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征,再从人体运 动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程,并提出利用李群 论进行多模态情感识别,提高模型进行情感识别的精确性。
华中科技大学 2021-04-11
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