团队研发了手术视觉当行定位系统，采用多相机系统对带有视觉标签的手术 器具进行实时定位和目标跟踪，视觉标签采用非对称分布的红外反射球，支持有 源和无源两种视觉标签。其中高速高分辨率红外摄像机采用内置 850nm 红外光源 阵列，120 万像素红外 CCD，配合宽焦距范围镜头，视场角度可达 90°以上。为 减小系统延时，提高手术医生的体验感，研究基于 FPGA 的视觉数据并行计算定 位算法，在相机本地通过 FPGA 快速计算得到单视角的定位数据，配合高速以太 网标准的数据传输总线，能够达到 200 帧以

产品详细介绍软件特点● VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求，从几何物品的定位、检测、识别、测量，都能够解决● 结合灵活而强大的PC-based应用开发，VisionBank SVS软件能够以前所未有的超快速度，为各种机器视觉应用创建解决方案● VisionBank SVS软件提供中、英两种语言选择，全面兼容Win 7、Win8、Win10系统，客户可在32位与64位间无缝切换● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 支持多种设备热插拔，无需断电就可添加或移除设备● 工具组可重复使用的并缩短应用开发的时间● VisionBank SVS机器视觉测量软件适用于各行业产品在线、离线尺寸测量，1/4亚像素测量精度● 几十种几何算法运算，十多种测量工具，使得测量变得简单，强大● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 测量结果可以Excel ，Txt，CSV等形式输出，统计数据● 圆形、方形、棋盘格等标定板标定，比例尺标定智能视觉软件测量（计测）模块 智能视觉软件测量（计测）模块2标定 标定 高精度测量所选用的标定板标定，可使得检测精度达到um级别。亦可选用标准产品或标准块进行比例尺标定，方便、快捷，更适用于产线数据快速测量。数据存储 智能视觉软件数据存储 可将数据保存为TXT、EXCEL、CSV格式，用户可设置数据保存路径。在数据记录窗口中查看最近100天的检查记录。保存的结果数据文件和图像以日期分组。 机器人视觉引导定位模块● 系统内嵌智能形状识别引擎，能够识别常见的基本几何图形● 对于复杂形状，系统可以进行模板学习训练，进而实现复杂形状的识别● 全面兼容ABB、KUKA，FANUC、安川，川崎，新松等主流机器人，以及各类PLC控制系统实现无缝对接● 多点映射标定及标定板标定，可将图像左边转化为世界坐标、及伺服运动脉冲等● 标准协议的RS2162通讯、网络通讯（服务器、客户端），使得通讯更加简单化● 检测组织错误、表面缺陷、产品损坏、缺失等特等● 颜色检测分析、有序色块检测等● 圆度检测、轨迹检测、直线边缘毛刺检测等● OCR、OCV，读取和验证产品或元件上的字母、数字、字符等● 读取一维条码、二维DataMatrix码、QR码● 读取数据通讯输出，RS232、TCP/IP、I/O输出智能视觉系统逻辑控制、数据运算 对测量模块得到的结果进行数学计算产生新的数值，或比较两个字符串内容是否一致，可以设定固定字符串，等等图像预处理 图像预处理机器视觉 在图像预处理中可以添加一系列预处理算法对图像逐步进行预处理。后续用户选择的模块是在预处理之后的图像上执行的。 支持多种相机需求VisionBank SVS软件可以基于数百种相机平台采集图像。目前可支持Microvision GIGE/USB系列相机、Basler GIGE系列相机、AVT GIGE/USB/1394系列相机，以及维视图像智能相机.优势特点● 智能化工程管理——可同时检测同一产线上的不同型号产品● 多层级权限管理——提供“管理员”、“工程师”及“操作员”权限管理● 高自由度的扩展性——面向高级用户开放SDK版本● SDK层级的兼容性 ——系统直接搭载厂商原始驱动包● 数据转译模块——可对输入输出的信号进行“转译”，支持用户自定义规则● 本地及云端的数据存储——检测数据可本地存储也可上传到云端● 其他辅助功能——包括智能参数确定、逻辑检测、灰度直方图、系统运行日志及额外的软键盘

实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成， 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要， 配置多个基础类、提高类和应用类实验，帮助学生由浅入深 ，逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种自然场景文字检测方法及系统，属于模式识别技术领域。本发明首先对图像进行二值化处理以获取文字初步候选区域，然后基于判决规则和置信度图像建立两层滤波机制以剔除伪文字区域。为弥补前期处理所可能导致的文字丢失问题，将已获得的文字候选区域形成种子区域，然后在其邻近区域根据上下文信息恢复已丢失的文字候选区域。将沿水平方向排列的相邻的文字区域形成文字行并采用分类器进行判决以剔除伪文字行。最后，将文字行中的文字

本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。

南方感潮河网区水流水质耦合模拟系统根据南方感潮河网地区的地形、防洪设施、水利工程等特点， 采用计算机模拟技术，构建南方感潮河网区水动力水质数学模拟模型，定量模拟河网区水流流动状况以及 污染物在河网区迁移转化状况，着力研究解决新时期南方河网区水资源开发利用和水污染控制问题，加强 水资源科学管理，控制水环境污染，对促进南方河网区社会经济稳定发展有重要的意义。

应用多媒体、VR等技术，将已发生的重大事故或潜在重大安全事故制作成警示教育体验资源，应用VR体验硬件平台进行身临其境式体验，以提高体验者的安全意识与知识。体验内容包括事故发生发展过程、原因分析、处置措施、自我防护知识等内容。