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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GPS定位的视频图像路面采集识别系
一、 项目简介随着公路交通运输业的发展，人们对公路路面质量及其养护提出了更高的要求。本系统的实现既可以提供有效的路面信息，还能实现自动化的图像识别和信息定位，为其制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。二、 项目技术成熟程度该项目技术成熟，在实际路面中进行了实际检验，运行稳定。三、 技术指标项目发表高水平学术论文7篇，被三大检索收录6篇。四、 市场前景系统可以为省内和国内的公路养护部门节约大量的人力、物力和财力，减少人工进行公路检测的风险，为他们提供有效的路面信息，为其制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。五、 规模与投资需求本系统售价5万（包括培训），加上服务器及数据库系统软件，总投资预计10万元。六、 生产设备该系统只需配备一台服务器，及相应的数据库系统软件即可，服务器投资预计3万元（采用联想服务器），数据库系统软件（sql server 2万）。七、 效益分析使用该系统为养护部门制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。具有良好的经济效益和社会效益。八、 合作方式技术服务、协作开发、提供咨询，具体事宜面议。九、 项目具体联系人及联系方式侯向丹，e-mail: xdhou@hebut.edu.cn十、高清成果图片
河北工业大学
2021-04-11
基于深度学习的图像识别云服务平台
基于深度学习的图像识别云端服务平台，能够 通过云计算框架训练深度学习算法模型，对图像进行目标检测 和识别。平台拟采用云端 API 的形式，为其他客户端的提供简 单易用的图像识别服务，将目标识别应用到互联网及移动应用 场景中，推动移动互联网的进步。 该平台实现如下功能：1.模型训练：平台能够基于用户给 定的不同行业的数据，训练相应的精细化分类模型。2. 图像识 别：平台能够根据预先训练好的识别模型，对用户
合肥工业大学
2021-04-14
水相中极性分子的选择性识别
深入研究了内修饰分子管与44种亲水分子的键合行为。由于数据量大，各种相关变量较多，很难直接从中找到它们与键合能力之间的关系。蒋伟课题组通过引入主成分分析的方法，对数据进行了系统性分析，揭示了键合常数与客体的疏水性、体积、表面积和偶极矩等参数之间的相关性。通过分子动力学模拟，证实了空腔内“高能水”的释放是键合亲水分子的主要驱动力，而氢键相互作用是实现高选择性的关键。在此基础上，蒋伟课题组还总结出这类内修饰分子管的客体选择标准：氢键位点应互补；客体体积应足够大，以排出所有空腔内的“高能水”。遵循这些指导原则，他们还发现了一个“最佳”的客体，与顺式分子管的结合常数高达106 M-1。 该研究不但有助于理解复杂的生物分子识别现象，还可以为设计其他亲水分子的受体提供理论指导。这类内修饰分子管在键合机理、键合的客体种类上与其他大环主体都不同，是一类全新的大环主体分子。此外，很多环境污染物、药物分子和疾病的生物标记物都是极性分子或含有极性基团。该研究在环境污染物的检测与去除、疾病诊断、药物增溶与靶向投递、催化、分子机器、智能材料等领域都具有广阔的应用前景。
南方科技大学
2021-04-13
指纹识别技术
包括基于流量分析的移动应用指纹识别技术以及基于应用程序和浏览器的设备指纹识别技术等。移动应用指纹识别技术通过综合应用动态流量采集和静态特征抽取技术，在保证应用规模和流量覆盖率的前提下，实现流量数据的大规模自动化采集。设备指纹识别技术针对Android系统终端，在零权限的前提下分别基于应用程序和浏览器提取层次化标识符组合形成指纹实现设备识别。
东南大学
2021-04-11
物体识别与抓取
工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知 为基础的机械手臂控制系统，核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标，并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生 产率具有重要的应用价值。
北京工业大学
2021-04-13
人脸识别门禁系统
利用手机上的 APP 刷人脸，进行识别后，驱动门禁开关。由于手机比较普及，出入门禁的人，无需携带其他识别物，就能自由进出。成本低、方便快捷。
扬州大学
2021-04-14
《关于举办2025年iCAN大学生创新创业大赛AI应用创新挑战赛的通知》发布
本次挑战赛聚焦人工智能领域前沿技术，鼓励大学生发挥创新思维，以实际行动探索人工智能的无限可能，为培养未来人工智能领域的领军人才和创新团队搭建平台。
iCAN大赛
2025-07-17
一种行人重识别的度量学习方法和系统
本发明公开了一种行人重识别的度量学习方法和系统，其中方法的实现包括：收集两个摄像头下行人目标的特征向量，建立正样本对特征向量集合和负样本对特征向量集合，计算正、负样本对特征向量的距离，对正样本对特征向量进行单阈值约束，对负样本对特征向量采用双阈值进行约束，在正、负样本对特征向量的距离约束条件下建立基于度量矩阵的损失函数，以损失函数值最小为目标迭代更新度量矩阵，这种方法可以有效的减轻图像背景、噪声等无关变量对矩阵
华中科技大学
2021-04-14
基于深度学习的生物质燃料品质识别系统
已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提
华中科技大学
2021-01-12