本书结合作者对图像处理,分析和三维重建等进行的研究和工作,对从数码相机拍摄的建筑物图像中以参数化建模的方法恢复建筑物的三维几何结构进行了论述和探讨.

本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。

本实用新型提供了基于3D视觉自动控制食品检测机械结构，包括：防护装置、流水线、移动机构；防护装置呈矩形框架结构；流水线设置在防护装置的内部；移动机构设置在流水线的一侧；货台设置在移动机构的一侧；第一机械臂设置在移动机构的上侧，且第一机械臂与移动机构通过螺栓固定相连接；相机设置在流水线的一侧；第二机械臂设置在流水线的一侧；控制台设置在流水线的一侧；通过对现有装置的改进，该装置具有运行效率高，抓取范围大、不易出现漏检漏抓现象的优点，从而有效的解决了现有装置的问题和不足。

成果简介：视觉跟踪是计算机视觉领域中备受关注的一个研究热点。它在智 能交通、人机交互、视频监控和军事等领域有着广泛的应用。在实际应用中， 视觉跟踪方法通常需要处理一些复杂的目标运动如运动突变和几何外观急 剧变化等情况，传统的跟踪技术无法满足跟踪要求。我们提出基于自适应 MCMC采样的方法，很好地解决了这一难题，为实际应用中复杂运动目标的跟踪提供了保障。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。

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。 

本专利是在前人研究的辅助驾驶方法与装置的基础上，克服其成本高，功能单一等缺点，设计一种具有良好的移动性能、较强的车辆适应性、效果可靠、重量较轻的视觉辅助驾驶系统。其特征在于：由图像采集系统、图像处理系统、图像显示系统等组成，其中图像传感器通过吸盘固定在车辆内部挡风玻璃上，或者将图像传感器固定在车内顶部，采集前方道路信息，辅助驾驶系统机箱放置在驾驶员前方的仪表台上，两者通过数据线连接。图像传感器通过一块半刚性金属角铁与吸盘固定在一起，可以通过调节角铁的角度来改变图像传感器的俯仰角。 本

在物流系统中有三类典型的自动化传输设备：(1) 固定路径传输设备，如传输带；(2) 限定区域传输设备，如有轨小车；(3) 可变路径传输设备，如自动导引车AGV。AGV是一种具有自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶和停靠在指定的站点，并通过各种移载装置完成相关物料搬运任务的自动化运输车辆。在自动化程度、智能化水平、路径设置柔性及系统可重构性方面，AGV都要明显优于前两种传输设备，且易与计算机控制的全自动化生产系统有机结合。电磁感应导引和磁导引是AGV的传统导引技术，需要在运行路径地表埋

 该成果是面向产品质量在线检测应用领域，一种基于计算机视觉和高性能计算机构成产品在线监测系统。采用基于摄像机参数、运动目标信息状态参数和模糊控制策略的主动视觉测控模型，利用一种抽样算法的视频快速解读技术运动目标快捷检测技术，又采用高鲁棒的Camshift和Kalman滤波相结合的运动目标高可靠快捷智能识别与跟踪方法，以达到具有高可靠感知、高清晰、智能化、高精度定位、高可靠跟踪和智能信息处理检测的优势。 该成果是面向产品质量在线检测应用领域，如食品用朔料制品的在线质量检测与告警

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。