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电磁波方法浅层地下勘探中目标精确定位和识别
本项目将在目前硬件条件下，通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能，使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数，对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质，并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科，涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等，是一项有理论意义并能使探
西安交通大学
2021-01-12
一种基于空间变换的自然场景下文本识别方法
本发明公开了一种基于空间变换的自然场景下文本识别方法，首先对训练图像集中的文本图像，获取图像的文本内容，并训练基准点定位网络、图像预处理网络、图像编码器网络以及特征解码器网络等网络模型；然后利用训练得到的网络模型对待识别图像集中图像进行空间变换，得到变换后的待识别图像；然后计算变换后的待识别图像的特征向量以及预测概率序列，最终获取图像识别的结果。本发明方法文本识别准确率高，且能够克服文本排列不规则等不利因素的影响。
华中科技大学
2021-04-11
武汉巴士博技术有限公司
武汉巴士博技术有限公司
2024-11-29
海南省科学技术奖励办法
《海南省科学技术奖励办法》已经2024年11月11日第八届海南省人民政府第47次常务会议修订通过，现予公布，自2024年12月30日起施行。
海南省人民政府
2024-12-03
船舶动力设备振动主动控制技术
技术成熟度：技术突破
针对船舶机械设备减振降噪需求，提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下，主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术，研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器，应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈，发明了准零刚度作动器，有效覆盖国外探测技术的频率下限，解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术，解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统，实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。
意向开展成果转化的前提条件：船舶机械设备减振降噪
哈尔滨工程大学
2025-05-19
珠海康拓智能技术有限公司
珠海康拓智能技术有限公司
2025-06-09
广东蝶莱环境技术有限公司
广东蝶莱环境技术有限公司，专注于实验室环保设备和实验室环保工程领域的技术研究、产品开发和技术服务等，业务范围包括、实验室废水处理、实验室洁净新风系统、核酸PCR方舱实验室的设计及施工等。热销产品包括无管道净气型通风柜、无管道净气型试剂柜、无管道净气型安全柜、干式化学过滤器、实验室废水处理设备、新风净化机及方舱式核酸检测实验室等。
蝶莱位于粤港澳大湾区的核心区域－广州黄埔区，公司占地面积2000多平米，拥有完善的现代化办公体系和设施配套，集研发、生产、销售为一体，并设有行政、财务、采购、研发、业务、生产、售后等部门。公司自有独立的研发实验室，并聚集了100多人的高学历技术骨干，专业涵盖环保、化工、机电、暖通、建筑等，同时创建了一支100多人的一线生产队伍，此外还有多名国内研究机构人员组成的专家组提供高层次技术指导，每年为成千上万的客户提供专业技术支持与服务。
广东蝶莱环境技术有限公司
2024-09-23
用于腹盆部PET、CT 及MR 图像融合的立体定向框架
相关专利涉及一种用于医学影像学诊断、治疗的辅助设备，具体涉及一种用于 PET、CT 及 MR 图像融合的腹盆部立体定向框架，该装置固定后可通过更换装载不同造影材料的定位棒，为不同影像数据添加定位信息，通过“外部特征点提取法”实现任意两组或三组独立影像图像的精确融合。
天津医科大学
2021-02-01
一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统
本技术成果公开了一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统，标注方法是使用多种特征类型来 表示图像内容，引入多特征表示的特征签名，结合K-Means聚类算法得到基于多特征融合的图像语义统计 模型，用于对图像自动标注
中山大学
2021-04-10
基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统
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。
浙江大学
2021-04-11