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

成果简介：计算机图形学、虚拟现实和电子游戏等领域的快速发展，导致对 具有高度真实感的三维模型的需求与日俱增。本项目充分利用镜面对称约束，同时利用特征点作为位置约束以及添加透视投影等约束，通过最小化线 性约束下的曲面二次目标函数实现曲面重建，最后进行纹理提取，从而获得逼真的三维模型。该技术具有输入信息简单，建模速度快，真实感强等优点，目前已经获得“基于单幅图像的光滑对称曲面重建方法”国家发明专利授权。 项目来源：自行开发 技术领域：计算机应用技术，计算

本发明公开了一种平面式文物光谱图像获取方法，包括搭建六通道宽带光谱成像系统并进行特性化 标定；选定平面式文物需要进行光谱图像采集的区域 A，利用均匀灰卡对区域 A 进行光照均匀性标定， 并选定 M 个颜色测量点；利用光谱成像系统采集区域 A 的数字响应值 D(A)，对 D(A)进行暗电流去噪、 线性化校正和光照不均匀性校正，提取 M 个测量点的六通道数字响应均值 D(M)；利用非接触式测量设 备测量获得 M 个测量点的光谱数据 P(M)，利用光

本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total-Variation)TV 正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量 d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu 将步骤(1)·770·中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的 u,d1

本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。

鉴于网络的发展永远赶不上用户及通信信息量增长的需求，为此迫切需要一种传输信息容量小而又能满足视觉要求的图像压缩复原新技术。本项研究就是在自动提取人脸及人脸表情的基础上，将其参数化，并在发端只传送少量参数数据，经网络或无线传输后，在收端将这些参数复原成表情和人脸图像，完成活动图像传输的整个过程，数据传输量不足KB。

产品详细介绍故障现象：投影仪，使用AV端子信号传输，图像模糊严重，无法看清桌面内容细节，同时有严重的横条纹干扰，严重影响正常教学工作。 　　检修分析：　　1、该机使用AV端子信号传输，因为AV信号的最大分辩率只能支持640*480，所以客户反映图像模糊，这属于正常情况。　　同时该机使用一拖八VGA分频器，并连接有VGA信号线。但改变信号传输模式(选择使用COMPUTER)时，显示蓝屏，无信号输入。　　试着把投影仪的VGA信号线直接与显卡的VGA接口连接，同样显示蓝屏。　　2、为不影响教学工作，为客户提供一台代用投影仪，仍然只能使用AV信号线，无法使用VGA信号线，估计信号线或分频器有问题。　　更换投影仪后，因为仍然只能使用AV信号线传输，而AV信号线的最大分辩率支持为640*480，所以看上去图像仍然模糊，不过勉强可以使用。　　3、把客户的三洋投影仪带回公司后，直接使用1M的短信号线与显卡连接，仍然搜索不到COMPUTER信号。后使用AV信号线与显卡连接，可以显示，但图像仍然模糊。　　4、继续检测后发现，投影仪搜索不到COMPUTER信号是因为投影仪信号输入板的VGA接头因为氧化造成接触不良所致。于是拆机后更换15针的VGA插头，再使用VGA信号线连接，投影仪可正常接收VGA信号，分辨率达到1024*768，图像清晰，可以清楚的看到图标下面的文字，并能够直接读出右下角的时间。　　5、连续运行一个小时，并关机二十分钟后再次开机，并拔插信号线，机器仍然工作正常，于是将机器送回。　　为防止万一带10米VGA信号线到客户处，保证一次机器调试成功。　　6、到客户处后，把三洋投影仪正常连接后，仍然使用客户原来的VGA信号线。确认连接正确后，加电开机，可以搜索到电脑信号，但图像明显偏暗，同时没有黄色，有蓝色，绿色，红色。　　试更换为AV信号，显示图像与先前一样，但图像颜色正常，由此可判断投影仪没有问题，估计是RGB亮平衡没有调整好。　　接下来就打开MENU，试着调节亮平衡(RGB三色)。费了好长时间，仍然无法调试到正常状态。后来考虑到在公司测试时颜色正常，才想到可能是客户电教室的VGA信号线使用时间久后线路阻抗变大，造成RGB三色信号衰减不均所致。　　7、于是立即更换新VGA信号线，加电开机后图像显示亮度颜色完全正常。　　总结分析：　　1、对于投影仪，我们需要了解投影仪的信号接口，目前的投影仪有DVI，VGA和AV三种信号输入方式，其中DVI为近两年上市的投影仪才有的，主要是与新型号的显卡相适应，分辨率最大支持2048*1996;VGA信号输入为所有投影仪标配，分辨率最大支持1280*1024;而AV信号输入主要是与早期的录像机等设备相配套，分辨率最大支持640*480。　　2、投影仪主要用于会仪室，电教室，人员流动量大，机器的信号线容易爱到拉址而损坏，所以图像不正常时就考虑信号的传输问题。　　3、在投影仪检修过程中，一定要注意投影仪必须在关机五分钟后才能再次加电开机。同时投影仪关闭后，不能立即拔下电源，必须等风扇停转后才能拔下电源，防止投影仪内部过热损坏灯泡。　　特别是冬天在室外搬运投影仪后到室内或者直接在室外使用投影仪时，不能立即对投影仪加电开机，防止开机后受热不均烧毁灯泡。

脑电图仪是将脑自身微弱的生物电信号放大并记录的仪器。它作为癫痫及脑部其他疾病的一种有效辅助检查手段而广泛使用于临床；也可以作为脑神经系统科学研究的工具。 目前，市面上的脑电图仪产品，在技术上普遍采用通过专门的信号处理和采集模块收集脑电信号数据，然后通过USB接口（或其他接口）把这些数据传输给电脑，再由电脑处理处理这些数据。这样会存在产品抗干扰性差、价格昂贵、体积庞大且便携性较差。本便携式数字脑电图仪产品（专利号： ZL201120579381.5，如图1所示），基本技术指标满足JJG 954—2000《数字脑电图仪及脑电地形图仪检定规程》标准。与同类产品相比，在技术上采用嵌入式系统作为脑电图仪的控制核心，系统中设计有信号处理与采集电路，且配置触摸屏作为人机接口，采集的脑电信号数据不需要传输给电脑，直接在系统实现处理和显示，其原理结构如图2所示。因此本产品抗干扰能力强、价格便宜、体积小且便携性好；产品还采用网络接口，可以方便地接入网络实现远程会诊；产品还可以方便地安装在病床床头，把患者检查的模式由“患者找设备”变为“设备伴患者”，体现医疗机构以病人为本的宗旨

混合现实技术借助近眼显示、感知交互、渲染处理、网络传输等新一代信息技术，构建身临其境与虚实融合的沉浸体验，强调用户连接交互深度。基于混合现实的数字孪生系统形成一套深度融入物理空间的数字镜像，实现人与信息-物理系统的深入融合、增强人机共融智能。 本项目以虚拟现实、增强现实、移情计算及人工智能等高新技术为基础，形成了一系列知识产权和技术能力自主可控的行业解决方案，在智能制造、教育培训、工程管控、智慧园区等领域进行产业化应用。

以大数据处理为支撑，以面向领域的应用敏捷开发能力为驱动力，以数字孪生为载体，具备完善的边缘侧设备接入、控制和AI计算的能力，以及基于MQTT等协议的物联网安全接入、大数据处理、微服务支撑框架等云服务能力。通过工业机理模型、大数据及工业智能构建数字孪生体，解决工业生产中设备智能管控和工业智能检测两大痛点，将物联网与数字孪生深度融合，打造集“虚实融合”、“双向映射”为一体的工业互联网平台。 技术特征 该平台为（中小）企业提供落地应用场景的工业APP，比如设备管理系统、质量管理系统、刀具管理系统、物料管理系统、能耗管理系统以及生产管理系统，满足企业数字化转型升级的实际需求。帮助公司实现“透明工厂”建立，实现无纸化，沟通效率提升80%，人员成本降低5%，设备利用率提升10%，综合收益提升8%。