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技术需求：智能焊接机器人
智能焊接机器人：带有视觉识别和激光扫描系统，能自动识别待焊接特征，通过视觉识别粗略判断零部件特征，在此基础上利用激光扫描精确确定焊接位置，对大型零部件进行自动特征识别和焊接，提高小批量产品的焊接速度和质量。
威海威力风机有限公司
2021-06-30
技术需求：产车间智能制造自动化
1、生产车间智能制造自动化；2、石墨烯玻璃深加工产品的深度开发3、二代钢化玻璃防眩板项目的夜间发电及GPS定位功能，使道路防护产业进一步升级，逐步向节能环保、智能、高速型推进。
淄博博山孟友钢化玻璃制品厂
2021-08-30
液压挖掘机节能技术与智能控制
主要从事的是挖掘机的液压阀与挖掘机的非线性控制系统的研究。
主要研究成果：1、攻克了电液比例阀结构设计、制造工艺、精度控制等关键技术，解决了中高端装备中的大流量比例动态控制技术难题。2、研究多路阀阀芯阀体材料和表面质量技术要求，通过调质、沉淀强化热处理、形变压缩技术，获得具有高强度和耐磨性的阀体材料，通过微弧氧化技术、化学复合镀和化学转化膜技术，得到高硬度的阀芯材料。3、分析阀体阀芯在传统表面处理工艺中出现的缺陷和弊端，最终采用激光熔覆的表面改性技术提高阀体阀芯表面性能，解决了高压大流量冲击断裂问题。4、提出了面向多工况的电控液压挖掘机控制策略研究；搭建了基于挖掘机实物和三维建模软件的硬件在环挖掘机试仿真验台。5、实现了自动化挖掘机铲斗位置精确控制，提出了通过使用智能算法优化挖掘机控制器的新的控制方法，通过建立仿真模型和试验证明该控制方法的可行性。
南京工业大学
2021-01-12
一种基于多人眼感知分组特性的图构造方法
本发明公开一种基于多人眼感知分组特性的图构造方法，包括以下步骤：将待处理图像过分割成多个超像素，并将超像素定义为图的顶点；基于人眼感知分组特性中的空间邻近特性，将在图像空间中相邻的超像素相连，作为图的一部分边；基于人眼感知分组特性中的颜色相似特性，将图像中颜色特征相似的超像素相连，作为图的另一部分边；基于人眼感知分组特性的纹理相似特性，将图像中纹理特征相似的超像素相连，作为图的又一部分边；基于PRSVM算法，学习空间邻近度、颜色相似性和纹理相似性对图中边权的作用大小；将图的边权定义为相连的两个超像素之间空间邻近度、颜色相似性和纹理相似性的加权和。本发明充分考虑人眼的多种感知分组特性，有效描述图像中各区域之间的关系，有助于对图像中的目标进行检测。
东南大学
2021-04-11
面向车身环境感知及预警的高性价比智慧视觉系统
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。
中国科学技术大学
2021-04-14
一种多核多线程环境下 NUMA 感知的同步方法
本发明公开了一种多核多线程环境下 NUMA 感知的同步方法， 属于并行计算领域。本发明提出的方法是：线程将同步请求结点插入 链表并在局部锁上自旋，如果局部锁被释放并且请求已被执行则返回， 否则该线程作为 combiner 线程，设置宿主 NUMA 节点，执行请求的 回溯位置，然后开始执行自己以及其他线程的同步请求，执行完毕后 从当前位置向前遍历寻找来自宿主 NUMA 节点内的线程，若找到则将 其作为新的 combin
华中科技大学
2021-04-14
基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法
本发明公开了一种基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法，从改变光照方向的角度出 发，引入地形改正中的 C 校正模型，通过建立原始影像与虚假地形感知现象改正后影像经过地形改正后 的辐射关系，获得虚假地形感知现象改正前后影像辐射值的对应关系，进而推导出改正后影像灰度值。 本发明方法能够在改正虚假地形感知现象的同时，较好地保持原始影像的空间细节及光谱特性，可显著 提高影像解译准确度。
武汉大学
2021-04-14
基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法
本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS)，本发明能够对压 缩后的特征进行选择，只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪，而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象，有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响，并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。
武汉大学
2021-04-13
维坤智能科技（上海）有限公司
维坤智能科技（上海）有限公司
2025-12-18
人工智能应用创新实训平台
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。
平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。
本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限 公司
2025-07-15