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一种基于多人眼感知分组特性的图构造方法
本发明公开一种基于多人眼感知分组特性的图构造方法，包括以下步骤：将待处理图像过分割成多个超像素，并将超像素定义为图的顶点；基于人眼感知分组特性中的空间邻近特性，将在图像空间中相邻的超像素相连，作为图的一部分边；基于人眼感知分组特性中的颜色相似特性，将图像中颜色特征相似的超像素相连，作为图的另一部分边；基于人眼感知分组特性的纹理相似特性，将图像中纹理特征相似的超像素相连，作为图的又一部分边；基于PRSVM算法，学习空间邻近度、颜色相似性和纹理相似性对图中边权的作用大小；将图的边权定义为相连的两个超像素之间空间邻近度、颜色相似性和纹理相似性的加权和。本发明充分考虑人眼的多种感知分组特性，有效描述图像中各区域之间的关系，有助于对图像中的目标进行检测。
东南大学
2021-04-11
面向车身环境感知及预警的高性价比智慧视觉系统
基于单颗 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清视频输入的高性价比智慧视觉系统。该系统除了实现倒车影像、行车记录、环视全景成像等基本功能外，还将进一步基于深度学习算法，一体化集成车道偏离预警、前车碰撞预警、行人碰撞预警、盲区监测及变道辅助、驾驶行为监测等高级辅助驾驶功能，从而在不增加硬件成本的基础上，为客户提供高性价比的智慧视觉系统，实现各类型车辆的车身环境感知及预警。
中国科学技术大学
2021-04-14
一种多核多线程环境下 NUMA 感知的同步方法
本发明公开了一种多核多线程环境下 NUMA 感知的同步方法， 属于并行计算领域。本发明提出的方法是：线程将同步请求结点插入 链表并在局部锁上自旋，如果局部锁被释放并且请求已被执行则返回， 否则该线程作为 combiner 线程，设置宿主 NUMA 节点，执行请求的 回溯位置，然后开始执行自己以及其他线程的同步请求，执行完毕后 从当前位置向前遍历寻找来自宿主 NUMA 节点内的线程，若找到则将 其作为新的 combin
华中科技大学
2021-04-14
基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法
本发明公开了一种基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法，从改变光照方向的角度出 发，引入地形改正中的 C 校正模型，通过建立原始影像与虚假地形感知现象改正后影像经过地形改正后 的辐射关系，获得虚假地形感知现象改正前后影像辐射值的对应关系，进而推导出改正后影像灰度值。 本发明方法能够在改正虚假地形感知现象的同时，较好地保持原始影像的空间细节及光谱特性，可显著 提高影像解译准确度。
武汉大学
2021-04-14
基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法
本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS)，本发明能够对压 缩后的特征进行选择，只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪，而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象，有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响，并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。
武汉大学
2021-04-13
技术需求:复杂作业环境下多参数的智能感知技术
1、复杂作业环境下多参数的智能感知技术；2、人工智能中枢控制系统实现；3、智能电液控制技术；4、终端轨迹规划及精确控制技术；5、自动扫描、分析技术与系统协调作业；6、基于影像分析的地面监控系统和远程操作系统实现；7、井下多传感信息融合及检测技术；8、井下网络数据传输系统平台构建；9、无线与有线光缆通信异构融合与组网技术；10、地面井下信息互通，以及与矿井综合自动化平台的高效融合技术
山东金科星机电股份有限公司
2021-08-17
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。
团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。
南方科技大学
2021-04-10
大数据人工智能预测近视眼发展
利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数（间隔至少一年），即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。 中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破，产生了重大的社会影响和意义。
中山大学
2021-04-13