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兰州深蓝图形技术有限公司
兰州深蓝图形技术有限公司
2022-05-24
中学数学空间与图形教学挂图
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
小学数学空间与图形部分教学挂图
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
图形计算器Fx-CP400
产品详细介绍
产品性能
适用人群
高中、国际课程/考试
卡西欧(中国)贸易有限公司
2021-08-23
基于TLD算法和步态算法的六足多地形追踪机器人
机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
柳佳乐
自动化18-2
2018-2022
刘浩峰
计算机科学与技术18-7
2018-2022
石少勇
测控技术与仪器18-2
2018-2022
栾广鑫
电气工程及其自动化18-5
2018-2022
李明晶
测控技术与仪器18-1
2018-2022
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
杨洪涛
机械工程学院
教授
精密测试技术、仪器精度理论及应用、自动化测控系统
凌六一
电气与信息工程学院
教授
智能信息处理、光电检测及环境光谱探测技术
苏树智
计算机科学与工程学院
副教授
人工智能、模式识别、机器视觉、信息融合、深度学习等领域
四、项目简介
目前，机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。为此，本团队充分利用六足机器人高稳定性和多地形适应性的优势，应用激光雷达、深度相机和其他辅助传感器，设计仿生六足煤矿救援机器人，结合SLAM、A*、ROS等先进技术，实现矿井灾后局部复杂环境的三维地图构建、地形障碍物识别以及机器人自主路径规划。机器人所获信息实时无线传输至上位机，帮助救援人员快速制定科学有效的救援方案。
安徽理工大学
2022-07-25
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
三维场景自动生成与绘制
研究基于二维电子地图的大规模三维场景自动生成方法。基于用户输入的二维目标标定和素材库，实现三维场景快速生成、编辑和简化。主要研究虚拟环境仿真中的关键技术及应用，针对大规模虚拟环境的特殊问题，研究了大规模仿真实体的实时绘制、内外存实时调度、模型简化算法、硬件自适应算法等，实现了大规模虚拟战场的实时漫游。
北京理工大学
2021-04-14
光线跟踪计算机图形学应用
南京工程学院
2021-04-13
触觉图形显示终端（盲人用计算机）
1. 痛点问题
世界卫生组织2020年报告显示，全球约有2.53亿视觉受损人口，其中3600万是全盲患者。英国柳叶刀杂志在2017年指出，根据1990年至2015年间的统计数据估计，随着人口数量的增加和老龄化，到2050年时，全球全盲人群的数量可能将会增加至1.15亿。这对全人类来说是一个巨大的挑战。作为世界人口最多的国家，我国2012年残疾人联合会残疾人概况报告显示，2010年末中国视力残疾人数为1263万。盲人用户的教育与生活问题受到了越来越多的关注。
可能很多人并不知道，盲人学校所学习的很多知识内容和明眼人几乎是一样的，无论是语文、数学、还是物理、化学。随着技术的发展，今天盲人已经可以通过盲文来学习那些用文字表达的内容，也可以使用读屏器等语音辅助软件来通过声音进行交流；但是目前极度缺乏帮助盲人有效学习和理解图形信息（如：数学中的几何知识、物理中的电路知识、以及医学知识中的经络分布等）的工具和设备。而且在信息时代，当图片、视频等视觉信息成为知识传播中信息的主要来源，特别是互联网上的视觉内容日益丰富的时候，对于盲人朋友而言，也是一个巨大的障碍。因此，盲人迫切地需要可以便捷地阅读图像信息的无障碍设备。
2. 解决方案
由清华大学自主研发的触觉图形显示终端（盲人用计算机）与传统的计算机屏幕不同，触觉图形显示终端的表面由可以凸起和收回的点阵组成。通过内置的计算系统控制这些点阵的变化，可以把传统的图片变成可以触摸的图形。盲人用户通过触摸这些凸起点阵所组成的盲文或触觉图形来阅读文字和认知图片。
合作需求
目前本项目正与商业技术团队进行合作，希望寻求天使轮投资，共同致力于为世界范围的盲人群体服务，让他们能享受科技带来的便捷，能像明眼人一样方便的学习、工作和生活。
清华大学
2021-12-27