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共轴双桨无人直升机技术
成果与项目的背景及主要用途: 当今民用无人机领域的视频传输系统中大部分使用的是模拟视频流方式。限制了传输范围和质量,并且模拟视频流方式具有占带宽,易受干扰,分辨率低,存储不方便等缺点,早期的视频传输都是基于 PC 机的,笨重且不方便,为其应用带来了制约,现代的视频传输要求小巧便携,而技术的进步和发展带来的无线数字通信可以弥补这些缺点,视频压缩标准 H.264 和 DSP 的结合使得无线数字通信成为可能。 技术原理与工艺流程简介: 系统整体主要包括两大部分,机载的图像压缩无线发射部分,负责将采集到图像信息进行压缩处理,并无线发射到地面;以及地面的无线接收解码部分,负责将从无人机发射的压缩图像信息接收到指挥中心,并对其进行解码处理,完成直观性的显示。结构中图像压缩无线发射部分安装在飞行器上,其中图像采集部分安装在方便进行图像摄取的地方。无线接收图像解码处理部分放置地面作为指挥控制中心的一部分。这样的整体设计即可满足利用微型无人机进行图像采集压缩实时处理,并无线发射回地面指挥平台进行解码显示,达到侦查目的。工作步骤如下: 第一步,无线发射部分和无线接收部分进行识别,建立稳定的串口通信。 第二步,图像采集部分将采集到的数据经过模数转换成数字信号,给数字压缩处理部分,数字压缩处理部分将数字信号进行实时的高效压缩,控制部分将压缩后的图像数据传给无线发射部分进行发射。 第三步,地面的无线接收部分将接收的压缩图像数据给图像解码部分,进行解码处理,然后解码成功的图像就可以在显示设备上进行显示分析。从而完成整体的视频图像的传输。视频采集部分采用 TVP5150 模块。视频传输部分采用2.4GHz 数字微波传输方式,选用 nRF2401 无线收发模块。视频处理部分采用H.264 标准,外加 DSP 的移植与封装。视频压缩部分可以很好很方便地运用到无线数字通信中,发挥高效率图像压缩功能。 应用领域:消防、公安、环境、新闻、农业、军事、灾害评估等 合作方式及条件:具体面议
天津大学 2021-04-11
一种双控自主无人船
本发明属于无人船领域,并公开了一种双控自主无人船,包括船体及共同安装在所述船体上的整流器、电控板、第一螺旋推进机构、第二螺旋推进机构、遥控器接收机、第二螺旋推进机构、微控制器、GPS接收机、惯性导航系统、无线数传电台、固态继电器和GPS传感器;固态继电器用于控制电控板与遥控器接收机接通或控制电控板与微控制器接通,从而实现遥控器控制无人船的航行和上位机控制无人船的双控航行。本发明可通过上位机与微控制器通信,并通过微控制器来控制螺旋推进机构的运动,实现自主航行,而且也可以通过遥控器来控制螺旋推进机构的运动,具有船载自主航行控制和遥控器遥控两种控制模式。
华中科技大学 2021-04-14
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据,采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割,验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性,为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性:针对不同类型的医学影像感知设备,设计针对性强的机器学习智能算法;国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学 2021-01-12
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性,三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量,基于三维点云和二维图像融合的可视化结果,能够增强三维场景真实感,相较于可见光图像,融合后的三维点云可以实现多角度观测,能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据,融合后的三维点云有了色彩纹理信息,目标的形态和边缘都更加明显,整个三维场景更加的真实,也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息;同时克服了单一传感器的局限性,充分发挥两者的互补优势,大幅提升了探测设备的环境适应性,适用于全天时复杂场景的下目标探测,具有很强的实用价值。在无人驾驶领域,譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等,都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知,目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外,在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域,三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学 2022-12-12
医学影像云诊断思维训练与考核系统
该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发,贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求,方便教师对各 类影像图片的展示和教学,能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习,以及熟悉临床应用及诊疗流程,有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。
山东新华医疗器械股份有限公司 2022-11-08
无人车线控转向 线控底盘 无人驾驶 P-EPS 阿克曼转向 冗余转向
浙江天尚元科技有限公司 2022-06-20
人机交互遥操作空间机器人技术
突破了人机交互遥操作机器人的力感知、力反馈、力控制三大关键技术,研制成功人机交互遥操作的关键支撑设备,填补了国内空白。
东南大学 2021-04-11
复杂人机系统设计与虚拟仿真关键技术
本成果在研究人(驾驶员)的认知特性基础上,利用虚拟现实手段和机电系统集成控制技术,通过虚拟场景构建、显示界面开发及数据通信集成,实现了沉浸式虚拟交互(驾驶)仿真,在仿真过程中可实时采集分析人(驾驶员)的生理心理指标参数,再经过具有自主知识产权的科学数据处理技术之后,可有效表征不同情境下人(驾驶员)的行为绩效。
扬州大学 2021-04-14
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