成果简介视觉识别设计（VI） 是企业形象识别系统（CI） 的可视化识别,它透过一切可见的视觉符号对个传达企业的经营理念及情报信息。 在企业形象识别系统（CI） 中， 视觉识别设计（VI） 是最外在、 最直接、 最具有传播力和感染力的部分。 VI 设计是将企业标志的基本要素， 以强力方针及管理系统有效地展开， 形成企业固有的视觉形象， 是透过视觉符号的设计统一化来传达精神与经营理念，有效地推广企业及其产品的知名度和形象。成熟程度和所需建设条件本课

成果简介通过光度计采集不同偏光下焦炭显微图像， 采用图像处理的方法焦炭提取图像中颜色、 纹理、 分形、 区域及边界等特征， 并采用模式识别的方法， 实现焦炭光学组织的自动分类与识别。成熟程度和所需建设条件硬件平台及软件系统均已构建， 算法已得到实验验证。 作为成熟产品， 软件尚需要进一步优化， 软硬件需要联调。技术指标识别准确率： 各向同性与各向异性>95%， 片状 98%， 纤维状 99%， 镶嵌状>95%。

ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 声纹识别是指从说话人的语音信号中提取声纹特征，并通过有效的分类识别模型，对说话人的身份进行校验和鉴别。声纹识别广泛应用于刑侦、人机交互声纹口令验证、银行声纹身份验证等领域。得益于深度学习的发展，声纹识别的性能在不断提升，但落地难度也相应提高。 ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。自开源以来，ASV-Subtools就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐。 ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。 相较于语音领域的其他开源工具，ASV-Subtools专注于声纹领域的研究，不仅先后为东方语种、CNSRC等国内外知名竞赛中提供基线系统和技术支持，同时在声纹领域公开的VoxCeleb数据集上也在不断刷新着SOTA的结果。 为了加快声纹产品的落地，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）与厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）合作，共同为ASV-Subtools的开发与更新做出贡献。目前ASV-Subtools已打通声纹识别从算法研究到产品落地的全流程，技术成熟度已达到可以量产的水平。     GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools

脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 情绪可以有效反映人的生理和心理状态，在日常生活中起着举足轻重的作用。然而与情绪密切相关的多种疾病，具有隐蔽性，难以提前预防，对患者的生活造成很大困扰。由于脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。目前用于脑机接口的数据采集设备通常为多通道刚性电极集成的脑电帽，其便携性和佩戴舒适性较差，易受运动伪影的影响。此外，脑电信号的非平稳性和个体间存在域转移问题，也会导致分类准确性下降。因此，在确保的脑电采集设备佩戴舒适性和便携性的同时，实现高质量信号的采集和高精度的情绪分类仍然存在重大挑战。近年来，开发高性能的柔性表皮电极成为研究热点。如何降低电极的接触阻抗，进一步提高电极在极端变形、出汗、运动、高湿度等复杂条件下，稳定采集高质量电生理信号的能力成为研究关键。

本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。

本项目实现自然视觉监控环境下单/多人的人脸检测、跟踪及识别。系统能实现单样本条件下，完成视频中所出现人物的身份判别，能应对自然监控环境下的光照、姿态、表情变化及面部遮挡物的改变。目前，系统识别精度在千人库小规模测试中达到 95%以上，识别速度为 25 帧/秒。系统主要特点在于： (1) 不同环境下的人脸特征点标记：以主动外观模型为基础，初始化后经过一组级联回归器的数次迭代来优化标记点，最终得到足够精度的标记点。方法能适应多姿态、多表情以及多种光照等自然环境下的人脸。 (2) 高效的有效人脸检测、跟踪及确认机制：在监控视频中，人脸在某些帧会出现模糊、严重遮挡而使得脸部特征严重缺失，此时所捕捉到的人脸已不适合进行识别。为此，通过建立高效的模糊及遮挡判别机制，自动抛弃原始检测到的非人脸和非正常人脸，完成非连续帧多个人脸的有效跟踪。 (3) 鲁棒且具有区分度的人脸特征提取机制：考虑到校正后的人脸仍然与原始样本人脸存在差距，从多个尺度从校正后的归一化人脸中提取不变性特征，能适应多种环境改变，同时设计特征投影空间，进一步加强样本区分度。 (4) 高速有效的识别确认机制：为提高识别的准确性，建立视频识别序列中正确识别确认机制，通过 voting 方式，删除序列中的误识别，保留正确识别结果。 此外，为提高系统对人脸表情和眼镜等遮挡物的适应性，正在进行二次版本的提升工作，目前已完成人脸表情归正以及遮挡物自动摘除的仿真，部分仿真结果。

印染织物电脑对中纠偏系统及其装置，具有布边卷取、展开、扩布和对中控制功能。可连接棉印行业的烧毛机、水洗机、镀层机、丝光机、定型机、平网印花机、圆网印花机以及造纸机、塑料薄膜生产线等机械的入口处。自动对中修正偏斜，减少偏斜式边缘弯曲不正所产生的摺纹式色泽光泽不均现象，提高产品品质，实现生产自动化。 本系统采用微电脑与红外数码技术，将模糊智能识别用于对中纠偏，较模拟电路的对中装置上一档次，属国内首创。该系统具有抗干扰性能强、动作稳定可靠、灵敏度高等优点，不受织物厚薄和幅宽的限制，可自动控制中心位置，可高速运行，是提高印染产品质量的好帮手。本系统还可选配笔记本电脑监控工作状况连接Internet网络。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

本发明公开了一种害虫诱捕装置和害虫远程识别监控系统。所述害虫诱捕装置包括顶盖、漏斗座、集虫器以及控制单元，所述漏斗座与集虫器之间设有仅能供害虫单只逐个通过的通道，所述通道侧壁设有计数装置和红外感应微型摄像头，所述红外感应微型摄像头的数量至少为四个，设于通道的同一高度且沿通道周向均匀分布。所述害虫远程识别监控系统包括本发明的害虫诱捕装置和远程数据中心。与现有技术相比，本发明利用安装在仅能供害虫单只逐个通过的通道内的至少四个红外感应微型摄像头来采集单个害虫的图像信息，利用摄像头采集害虫群体的图像信息，还对害虫进行计数，有利于对害虫的数量和种类进行全面分析，有效监控虫害情况。