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物体识别与抓取
工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知     为基础的机械手臂控制系统,核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标,并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生  产率具有重要的应用价值。
北京工业大学 2021-04-13
人脸识别门禁系统
利用手机上的 APP 刷人脸,进行识别后,驱动门禁开关。由于手机比较普及,出入门禁的人,无需携带其他识别物,就能自由进出。成本低、方便快捷。
扬州大学 2021-04-14
一种基于不完整文本描述的特定行人检索方法
本发明公开了一种基于不完整文本描述的特定行人检索方法,主要思想是把用户不完整的文本描述 转化为一个属性向量,然后采用一种属性完善的算法来丰富这个属性向量的描述能力。在检索阶段,基 于完善后的属性向量的检索过程被分为成对的两个流程:离线处理和在线处理。对于离线处理,需要训 练几个属性分类器来检测库中图片的属性;另外,还应从属性向量中学习一个距离度量标准。对于在线 处理,首先采用线性稀疏重建方法来完善用户提供的属性,然后将离线学习得到的距离度量标准运用到 完善后的属性向量中。实验证明,本发明的方法在两个具有代表性的数据集上获得了优越的性能。
武汉大学 2021-04-13
一种基于 HBase 的大数据存储与检索方法及系统
本发明公开了一种基于 HBase 的大数据存储与检索方法及系统,本发明基于数据文件字段映射表, 利用 HBase?Thrift 客户端,通过定义好的 RowKey 表达式生成行键,将按行存储的数据导入到 HBase 数 据库中。在保持一致性的前提下,将数据对象的多特征值按照多种组合方式加入形成行键,与普通列值 数据组成 HBase 数据行,按不同行键组成方式存放在多张 HBase 数据表中,进行多特征值数据检索时 根据行键中的几个特征值匹配可快
武汉大学 2021-04-14
视频与图像理解
研究视频与图像的视觉特征表示与特定对象的视觉跟踪 和识别,分析视频结构化语义信息,综合视频与图像检索、 动作识别与行为分析、视频目标跟踪等技术,进而解决视频 与图像理解的难题。
浙江工业大学 2021-05-06
图像目标定位
成果与项目的背景及主要用途: 基于最大整体相似性的超像素网格,随着当今拍照设备像素不断提高,同时 照片数量成几何级数增长,在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介: 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体,也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示: (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 (注:红色框出的部分为算法定位并分割出的结果) 算法在图像快速目标定位上:快!准!狠! 
天津大学 2021-04-11
智能图像信息萃取
 自然场景下的文字识别更加贴近于生活和生产中的需要,可以运用到许多领域: 1.    将自然场景下的文字识别应用到试卷批阅与作业批改的过程中。通过自然场景下的文字识别技术,将试卷和作业中的答案提取出来,然后依据语义分析等技术实现对整份作业试卷的批阅,使老师有更多的精力和时间投入到日常教学任务中。 2.    将自然场景下的
南京大学 2021-04-14
图像处理器
图像处理器 嵌入式设计、任意拼接组合、录播全方位检测、自定义轮巡预案 轻松满足: ·督导巡课 ·电子巡考 ·录播管理 优势特点: ·稳定低耗 采用嵌入式架构设计,高稳定、低功耗 超强网络防护能力,有效抵御病毒攻击 ·一机多用 视频解码、状态监控等录播管理应用 图像处理、画面拼接等视频处理应用 ·便捷督导 对录播信号源进行自定义分组与分类管理 调取预览分组信号,分类巡课督导便捷化 ·自由拼接 多组画面自由拼接组合,支持任意跨屏、漫游 场景保存和自动轮巡,支持多个大屏同时监视 ·集中监测 全面录播状态监控,远程集中监视管理 实现监视状态同步显示,系统维护高效
广州市奥威亚电子科技有限公司 2022-12-21
一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法
本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法,包括以下步骤:获取目标运动轨迹,以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述;根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列,计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量;将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量;以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述;读取预先建立的参考矢量集合;计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量,可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息,避免了测量误差。
浙江大学 2021-04-11
智能表记识别系统
项目简介: 本项目针对复杂的实际工业环境,基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理,研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位,然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位,最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数,最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数,代替了低效的传统人工抄表和数据录入,具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术,首先获取指针式仪表表盘图像,然后采用数字图像处理技术提取和识别目标,最后实现指针式仪表示值的自动判读,从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有:电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变,在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析,所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以,根据图像的像素分布特点进行分析,系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断,并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时,及时发现设备问题并通知工作人员,有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标:识别正确率:92.5%;识别速度<3s。 应用范围:项目目前已进入产业化阶段,成果权属为我校独自拥有。
四川大学 2021-04-11
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