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。

自动驾驶汽车不仅能大大提高交通系统的效率和安全性，同时也为我们节省了很 多宝贵时间，将是未来汽车发展的主流。在基于视觉导航的自动驾驶系统中，目标的检测和 测距是其中的关键技术，直接决定了自动驾驶系统的性能。在基于视觉的导航中，双目视觉技术是自动驾驶辅助系统中的主流应用技术。双 目测距利用双目立体视觉的原理，即两台摄像机分别对目标物体进行图像采集，把采集到 的两幅图像进行处理后通过立体匹配来计算出被测物体的深度距离。

本发明公开了一种多相机系统的取像同步控制设备，包括同步脉冲发生器、第一和第二脉冲可调模块、光束发生器和分光镜组件，其中同步脉冲发生器用于按照所设定的脉冲周期和宽度，对所有相机和第一脉冲可调模块同步发出脉冲信号；第一、第二脉冲可调模块分别用于对脉冲信号执行前沿后移和后沿前移处理，并发送至光束发生器；光束发生器按照脉冲信号发出准直光束或无衍射光束，并经由分光镜分光后同步到达各个相机，由此实现对同一光束的取像同步控制过程。本发明还公开了相应的取像同步控制方法及其应用。通过本发明，能够以结构紧凑、便于操作的

今年以来，三维数码成像与显示产业迅速崛起，各类三维研究和产业项目如火如荼地向着高舒适度、高临场感新一代平板裸眼三维立体显示技术发展。因此，结合上述传感器和平板裸视三维显示技术，发展新一代高灵敏、高品质三维数码相机，将赢得新一代数码相机的巨大应用市场和发展机会。 南开大学现代光学研究所目前承担国家科技部973项目，研究适用于平板显示器的高舒适度、高临场感新一代大尺寸裸视三维立体显示技术，目前已经研制出了基于微透镜阵列的裸视三维显示实验装置，能够在平板显示器的内外两侧展示大尺寸的、清晰的

本发明为一种基于车载双目相机的前方道路行人快速测距方法，公开了一种适用于自动驾驶系统的双目行人检测和测距方法。方法通过基于学习的行人检测方法，训练行人检测模型，利用行人检测模型对双目场景中的行人进行检测。通过颜色特征和尺度不变特征计算左图像检测结果中选取的点在右图像中的匹配点，计算匹配对之间的视差值。通过寻找视差中值的方法得到检测结果准确的视差值，并根据相机坐标系与图像坐标系之间的几何关系计算行人与相机的距离。方

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

研究背景 芯片是人类最伟大的发明之一，也是现代电子信息产业的基础和核心。小到手机、电脑、数码相机，大到6G、物联网、云计算均基于芯片技术的不断突破。半导体光刻工艺水平的发展是以芯片为核心的电子信息产业的基石，目前半导体光刻的制造工艺几乎是摩尔定律的物理极限。随着制造工艺的越来越小，芯片内晶体管单元已经接近分子尺度，半导体制作工艺的“瓶颈效应”越来越明显。随着全球化以及科技的高速发展，急剧增长的庞大数据量要求数据处理模型和算法结构不断优化升级，带来的结果就是对计算能力和系统功耗的要求不断提高。而目前智能电子设备大多存在传输瓶颈、功耗增加以及计算力瓶颈等现象，已越来越难以满足大数据时代对计算力与功耗的需求，因此提高运算速度同时降低运算功耗是目前信息工业界面临的紧要问题。 如当年集成电路开创信息时代一样，当下已经普及的光通信正在成为新革命力量的开路先锋。与此同时，光子芯片正在从分立式器件向集成光路演进，光子芯片向小型化、集成化的发展趋势已是必然。相对于电子驱动的集成电路，光子芯片有超高速率，超低功耗等特点，利用光信号进行数据获取、传输、计算、存储和显示的光子芯片，具有非常广阔的发展空间和巨大的潜能。 项目功能 本项目瞄准光通信关键技术及核心芯片，基于量子阱二极管发光探测共存现象，探索关键微纳制造技术，研制出可以同时实现通信、感知功能的一体化光电子芯片。 技术路线 一、技术原理及可行性 本项目主要负责人王永进教授发现如图1所示的量子阱二极管发光探测共存现象，首次研制出同质集成发射、传输、调制和接收器件的光电子芯片，这些原创工作引起了业界相关科研小组地广泛关注，化合物半导体同质集成光电子芯片成为研究热点。香港大学的蔡凯威小组和申请人合作提出湿法刻蚀和激光选择性剥离技术，在蓝宝石氮化物晶圆上实现LED基同质集成光电子芯片(Optica 5, 564-569 (2018))。沙特阿卜杜拉国王科技大学Ooi教授和美国加州大学圣巴巴拉分校Nakamura教授小组在蓝宝石氮化物晶圆上，研制出基于氮化物激光器的同质集成光电子芯片(Opt. Express 26, A219(2018))。中科院苏州纳米所孙钱小组在硅衬底氮化物晶圆上，研制出基于氮化物激光器的同质集成光电子芯片(IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron. 24, 8200305 (2018))。在NRZ-OOK调制方式下，InGaN/GaN量子阱二极管可实现Gbps的光发射、调制和探测速率(Appl. Phys. Express 13, 014001 (2020))。这些工作表明研发基于光子传输的化合物半导体同质集成光电子芯片以实现片上光子通信是可行的。   二、总体结构设计及工艺流程 本项目提出的同时通信/感知一体化光电子芯片基于常规的蓝宝石衬底氮化镓基多量子阱LED外延片进行设计，无需特殊定制的外延结构。以典型的2寸氮化镓基蓝光LED外延片为例，其外延片结构如图2所示，从下至上依次为蓝宝石衬底、AlGaN缓冲层、未掺杂GaN层、N型GaN层、InGaN/GaN多量子阱层和P型GaN层，通过调节InGaN/GaN多量子阱层的参数（层厚度与In的比例等等）可制备具有不同中心波长的光源器件。   图3为本项目所提出的同时通信/感知一体化光电子芯片结构。在蓝宝石衬底的氮化物晶圆上通过刻蚀和沉积等一系列晶圆级微纳加工技术，制备出单片集成的InGaN/GaN多量子阱LED和PD。光子芯片的P、N电极可以采用倒装技术直接与基板相连，光线从透明的蓝宝石衬底发出，这样不仅使得器件具有优良的电性能和热特性而且简化了其后期的封装工艺。 三、技术创新优势 1、同一块晶圆上集成LED和PD使得两者间距离大大缩短，不仅有助于增强PD对蓝宝石表面反射光线的耦合，提升感知系统性能，而且缩小了器件整体外形，符合集成电子器件小型化、便携化的发展趋势； 2、单片集成的LED和PD器件相比于传统异质的、分立的LED和PD简化了封装形式和工艺，不再需要对LED和PD进行单独的封装，而且同质集成器件的基板也较异质结构的简单统一，极大地缩短了集成系统的制作周期； 3、同时通信/感知一体化光电子芯片采用相同的工艺就可以制作出LED和PD，简化了生长异质材料的复杂性，缩短了器件流片的周期，使用同一工艺就可将LED和PD进行批量生产，有效地降低了生产成本。 四、实验验证 本项目团队所在的Peter Grünberg研究中心拥有完整的LED器件制备、光电性能测试与电学性能测试平台，并且项目成员积累了丰富的测试技术与经验，能够满足本项目的同时通信/感知一体化光电子芯片测试同时表征光电参数与电学参数的需求。下图4所示为器件形貌表征图，从左边依次是扫描电镜图、光镜图、原子力显微镜图。   基于通信感知一体化芯片，本项目利用单个多功能集成器件成功实现了对人体脉搏的监测功能，如图5所示。   另外基于通信感知一体化氮化镓光电子芯片，我们还实现了照明、成像和探测功能为一体的LED阵列系统，如图6所示。该系统可以在点亮照明的同时，实现对外界光信号的探测与感知，通过后端系统处理后，再将信息通过阵列显示出来，实现多种功能的集成。 项目负责人王永进教授是国家自然基金委优秀青年项目、国家973项目获得者，他以第一或通讯作者身份在Light-Sci Appl.等主流学术期刊发表一系列高质量研究论文，获授权中国发明专利23项，美国发明专利2项，被National Science Review、Semiconductor Today等做9次专题报道，荣获2019年中国电子学会科学技术奖（自然科学）、2019年南京市十大重大原创成果奖等。

本发明公开了一种模拟驾驶人主观感知与反应的交通流微观仿真方法，该方法包括以下步骤：(1)确定元胞的总数和仿真车辆的个数，初始化仿真系统；(2)仿真系统按照如下步骤进行演化：根据驾驶人的最大期望速度，对车辆进行加速操作；根据交通状况对车辆进行速度调整操作；根据交通状况，对车辆进行随机慢化操作；更新车辆在下一仿真时刻的位置；(3)计算交通流的密度、速度和流量关键交通参数。本发明在速度调整操作和随机慢化操作等关键技术环节更加真实地考量了驾驶人的主观感知与反应特征，使得模型能够更好地分析驾驶人的主观因素对交通流运行的影响，为道路交通系统的规划、设计与管理提供支持。

本发明公开了一种固态盘内部闪存芯片阈值电压感知优化方法， 主要用于多层单元闪存芯片使用低密度奇偶校验码纠错时的一种优化 方法。该系统结构主要由 LDPC 编码模块、闪存芯片存储模块、非均 匀阈值电压感知模块、对数似然比计算模块和 LDPC 译码模块组成。 LDPC 编码模块主要对原始数据利用 LDPC 生成矩阵编码生成码字； 闪存芯片存储模块主要存储数据；非均匀阈值电压感知模块主要对闪 存芯片进行非均匀阈值电压感知；

本发明公开了一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法，包括步骤 1）将文本数据流分割成固 定大小的文本片段并通过向量空间模型表示成矩阵；2）使用压缩感知理论对文本数据流进行空间降维 抽样；3）计算降维后每个文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通过对数倾斜时间（LTT）模型得到抽 样文本。本发明面向互联网海量的、不断增加的文本流，通过更少的存储消耗来实现更快的文本流抽样 和存储，在大大降低抽样文本流规模的情况下，能够以全局视角获得整个文本流中最有价