高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
基于工业机器人的智能生产线
一、项目简介  “中国制造2025”发展规划的启动促使智能制造成为生产制造企业的主旋律,而工业机器人作为智能制造的重要柔性制造单元,迎来了广阔的行业发展机遇。福建省出台的《福建省实施<中国制造2025>行动计划》,将发展智能制造视为首要任务,推广“数控一代”,开展智能制造试点示范,实施“机器换人”专项行动,发展壮大智能装备产业,开发智能终端产品和提升工业软件支撑能力。 二、前期研究基础 与泉州市微柏工业机器人研究院有限公司建立合作关系,采用企业与高校共同投资模式,建立“嘉庚学院—微柏工业机器人创新实验室”,实验室现有师生近百人,为高校师生提供研发环境,为企业进行技术难题攻关并培育人才。 与微柏签署了为期3年的技术服务合同(2014.12-2017.12,微柏工业机器人技术支持服务,150万元)。 与微柏联合申报了多项科技项目:(1)工业机器人整机综合性能测试仪的研发及产业化,2016.10,国家重大科学仪器设备开发专项;(2)工业机器人的远程监控和故障预测系统的开发,2015.9,福建省对外合作项目;(3)面向瓷砖智能化分拣生产线的关键技术,2015.10,泉州市科技局燎原计划。并协助微柏完成了福建省新型科研机构、企业创新基金、厦门大学本科生校外实习基地申请。 三、应用技术成果 基于课题组自主研发的机器人控制器,结合机器视觉自动识别技术,分别开展了以下6个项目:(1)为四川航天世东汽车部件有限公司研发的焊接机器人焊缝自动跟踪识别系统;(2)为苏州宝丽洁公司研发的之驻守机器人湿纸巾自动识别贴盖系统;(3)为泉州港威五金制品有限公司研发了铝水自动浇注系统;(4)为晋江的沃鞋服有限公司研发的鞋模自动跟踪喷胶系统;(5)为福建省锂东精密机械有限公司研制了自动搬运识别系统;(6)为江苏太仓宝祥有色金属制品厂研制了自动码垛识别系统。 四、合作企业 泉州市微柏工业机器人研究院有限公司是福建省工业机器人研发龙头企业,从事工业机器人相关技术研发及产业化十余年,专注研发六关节与四关节自由度串并联机械手等,自主研发数十种应用在冲压、喷涂、焊接、激光加工等生产作业领域的专业机器人。自主研发了高精度RV减速机检测台,工业机器人零点矫正与运动精度检测装置,焊接机器人防碰撞测试装置等工业机器人核心部件与整机检测系统,获得国家发明专利5项,国家实用新型专利30项。作为福建省科技小巨人企业、福建省科技型企业泉州市智能制造示范企业等,承担了省部级科技项目10余项。
厦门大学 2021-04-11
基于大数据的远程水质监测与分析
水是维系生态系统健康的重要因子,具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能,在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作,对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策,在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中,水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目,投入逾百亿,旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络,加强水质监测能力,提升河湖管理水平,是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术(厦门)有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”,2017.9-2020.8,30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台,通过云端实时收集系统运行的过程数据,并进行统计分析,服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况,并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统(UE-MRTU),并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术(厦门)有限公司于2006年6月成立,专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商,提供膜系统的设计、制造、安装;以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用(如江苏某市政污水处理厂,福建某市政污水处理厂,外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目)。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件,可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程;家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统;集装式一体式应急超滤设备等,成功运用于各个领域的水处理项目;扩展水生态系统综合项目,包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权,在远程监控方面也获得了多项软件著作权。
厦门大学 2021-04-11
基于脑机接口的服务机器人系统
本研究根据90%脑神经功能正常的人在短时间闭眼后脑电(EEG)中alpha(α)波幅均可明显增强这一普适特征,设计了一套简便易行的基于脑电α波的脑-机接口系统。该系统仅需在操作者头后部放两个脑电检测电极,短暂训练就可以快速而可靠地控制外接机电装置运行开关,还可以扩展为多选项实时控制系统。搭建了闭眼alpha波控制系统,引入开关抑制模块减少误控制,实现了对单个开关的快速可靠控制,经10名操作者试验,激活开关平均时间为2.4秒、平均错误率3%,进一步开发设计了基于计算机LabVIEW平台显示的循环灯选择系统,利用α波控制单个开关的功能,通过四灯循环作为指示菜单,实现了四个目标的α波控制选择。经5名操作者试验,证实每个受试者均只需少数训练时程即可达到10%或更低的错误率。设计了α波机器人控制系统以实现α波对服务机器人的实时控制。经5名操作者参加连续25次随机方向控制实验,平均正确率达到91.2%,再次证实本研究设计的α波的脑-机接口系统进行多选项控制的可实现性和潜在应用价值。如实现系统集成化和便携化,配置适当的控制显示面板,可望进一步开发出专供那些患有全身性重症瘫痪但头脑功能正常的残疾人使用的新型助残轮椅等产品。
天津职业技术师范大学 2021-04-10
基于RFID的信息溯源与智能服务平台系统
本信息溯源与智能服务平台系 统可供商品生产厂家、商家、消费 者、防伪企业、政府部门、金融银 行、教育主管部门等使用
中山大学 2021-04-10
基于BP神经网络的双耳声源定位方法
本发明公开了一种基于BP神经网络的双耳声源定位方法,本发明提取出双耳声信号的互相关函数与耳间强度差作为特征参数,用反向传播BP神经网络对特征参数进行建模。测试过程中根据测试双耳声信号的互相关函数和耳间强度差,利用神经网络估计每帧双耳声信号对应的声源方位。相对于现有技术,本发明鲁棒性和准确率有明显提高。
东南大学 2021-04-11
基于微流控的pH值在线检测系统
传统pH值测试方法大多采用取样的方式来测定溶液的pH值,对随时变化的工业废水的pH检测相对滞后,不能实时反应溶液酸碱性的变化,其结果是当检测到pH值偏离正常时,污染已经发生,不能在第一时间控制污染造成的损害。 本项目将pH指示剂固定在微流芯片中,当不同酸碱度的液体流经检测芯片时,特定波长透过光强发生变化,经光电二极管转化为电压信号,再经神经网络系统读出pH值,可实时反映流体pH值的改变,监控生产状况的变化及对污染进行实时报警。
东南大学 2021-04-11
一种基于Ethernet POWERLINK的时钟同步方法
本发明提供了一种基于Ethernet POWERLINK的时钟同步方法,应用于Ethernet POWERLINK菊花链网络拓扑结构,采用了主从式结构组织整个时钟同步系统。本发明针对EPL协议自带的时钟同步方法的不足,提出了提高时钟同步精度的改进方法,采用迭代计算的方法消除了主从站时钟同步报文往返的路径延迟。相对于EPL协议自带的同步方法,本发明的方法对于提高站点之间的时钟同步精度取得了良好的效果,时钟同步精度提高了约一个数量级,这对于实现基于EPL的高精度分布式时钟同步网络具有重要意义。
浙江大学 2021-04-11
一种基于函数依赖的数据清洗方法
本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法,其特征在于, 包括:对原始数据进行数据转换,以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性;对于数据转换后的原始数据,提取其属性的自依赖函数 特征;对于数据转换后的原始数据,提取其属性之间的互依赖函数; 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本,并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据,判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗,若采 用自依赖函数清洗,则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复,并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题,为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。
华中科技大学 2021-04-11
基于医保系统大数据构建“癌症发病监测”模型
癌症是全球第二大死因,对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大,老龄化进程不断加快,癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现,其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系(Population-based Cancer Registry,PBCR)”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展,“从无到有”、“从弱到强”,为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而,受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式,目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括:肿瘤登记点数量不足和分布不均衡;肿瘤登记数据深度和广度不足;很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时,对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期,导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来,各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区,但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖,因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确,无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年,柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中,课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估,该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%,特异度接近100%[4]。在此基础上,该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作,在高度重视数据安全与隐私保护的基础上,创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据,建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准,研发了医保系统数据挖掘的相关算法(已申报相关发明专利),实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告,为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 (高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”)2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 (医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月)2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 (MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”)2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 (MIS-CASS报告显示,汕头市整体食管癌发病水平不高,但内部地域差异明显,地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域,西南方向渐呈下降趋势)我国《“十三五”规划(2016~2020)》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出,要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合,建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估,该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下,为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。
北京大学 2021-04-10
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 131 132 133
  • ...
  • 439 440 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1