结合微相机阵列的大视场高分辨率成像系统针对传统成像方法大视场与高分辨相互制约的矛盾，通过微相机阵列与后期的计算成像技术，利用光学系统设计、机械结构设计、电路设计和图像处理技术，快速有效地获得大视场、高分辨率的目标图像。系统原理图及样机如下图所示：在军用方面，如空间目标大范围搜索与监测、空间站安全防护、侦察作战、无人机监控、

产品详细介绍JFDFDC-N/C适用相机：NIKON 、CANON  APS-C画幅相机 JFDFDC-N/C-Q系列 2.5X延迟镜用于全画幅单反数码相机。

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产品详细介绍 【产品简介】　　MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机。该系列工业相机采用帧曝光CCD/CMOS作为传感器，并具有彩色，黑白两类产品。图像质量高，颜色还原性好。以GigE 作为输出，信号稳定，可以一台计算机同时连接多台工业相机。　　MV-VEM GigE接口彩色/黑白工业CCD/CMOSCCD相机可通过外部信号触发采集或连续采集。MV-VEM GigE接口彩色/黑白工业CCD/CMOS相机，广泛应用于工业生产线在线检测、智能交通，机器视觉，科研，军事科学，航天航空等众多领域。 MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机独具PoE接口，一根网线可以解决供电和传输的问题。连接、布线简单方便。 【产品特点】　　1、MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机数字面阵CCD / CMOS逐行扫描　　2、最大分辨率640*480、744*480、1024*768、1280*960、1600*1200、2592*1944像素　　3、高达 120、60、30、20 、14帧/秒　　4、标准镜头接口(CS及C口)支持数字信号外触发接口(可选)　　5、MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机可控电子快门，全局曝光，无需附加机械快门　　6、驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL　　7、MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机开发包：VC SDK、ActiveX OCX控件、.NET组件　　8、支持Windows 2000、XP、Vista、Win7下程序开发工具及演示程序和源代码【规格型号和性能列表】

利用多机器人和多模态视觉传感器有效探索与感知复杂 环境的三维结构，进而理解和分析三维场景。研究从多源异 构的机器人定位与建图等环境感知方面、多模态融合的前景 分割、显著性检测和目标检测等场景分析方面取得突破。

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

01. 成果简介 本成果涉及一种多模态触觉感知装置，属于机器人传感器技术领域。与人类相似，机器人感知外界环境最真实、稳定、便捷的方式便是通过机器人手触摸，机器人手的感知能力决定了机器人是否能够正确认知外界环境以及机器人的操作精度、成功率等。在新一代机器人手中，传感装置已逐渐趋于阵列化、多功能化和集成化。目前常见的触觉传感器有压阻式、电容式、光电式等，它们都存在密度难以提高、电路处理复杂等问题。为了克服以上不足，近年出现了基于视觉的触觉传感装置，具有结构简单、信息丰富等优势。目前基于视觉的触感装置仍存在性能提升空间。 本项目将感温变色油墨材料应用于触感装置，感知机器人操作过程中的温度[1]。同时提出一种基于微视觉的触觉三维力检测方法，通过采集触觉接触区域内弹性体的形变图像的变化，采用一系列图像处理方法，并且使用神经网络拟合的技巧，定性并且定量的刻画物理世界中的触觉、滑觉等，从而提供了一种多模态触觉感知装置，可以得到三维接触力、接触物体表面的温度及纹理等多种模态信息[2]。本装置打破了传统触觉感知装置单模态信息采集的现状，可在同一感知装置中集成受力、纹理、温度等信息的测量，检测触觉、滑觉、压觉三维接触力，获得高精度的接触纹理信息，实现了多模态信息的测量，并将这些信息综合到对一个物体的识别、抓取操作中，使机器人更加智能化、人性化。本装置具有实时性好，检测稳定，检测误差小，检测精度高的优点。 图1. 基于微视觉的多模态触觉感知装置结构图图2. 结合多模态触感装置的机械手02. 应用前景 本成果技术可应用于工业机器人、智能机器人、人机协作、医疗康复等领域，应用前景广泛。03. 知识产权 本成果核心技术已申请发明专利3项。04. 团队介绍 项目团队致力于研究具备自主决策和学习能力的机器人操作技能学习系统。团队包括孙富春、方斌、刘华平、宋亦旭四位教师，专注智能机器人灵巧精准操作研究，研制了拟人触觉的传感装置、多模态穿戴交互装置、残疾人假肢灵巧手、仿人感知灵巧手和变刚度软体手，在本领域发表论文40余篇，申请专利20余项，获得IROS2016机器人灵巧操作比赛冠军、IROS2017服务机器人操作比赛亚军、WRC2016最佳科技创新奖等。同时团队和河北清华发展研究院合作成立了人工智能及机器人研究中心，共同推动智能机器人的产业化发展。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn， fangbin@tsinghua.edu.cn

研究意义1. 视觉感知是高铁、自动驾驶车辆、无人航行器等自动化设备实现环境感知的重要手段。2. 对运动状态下产生的图像模糊进行复原是计算机视觉领域的重要研究内容。3. 运动模糊对于基于视觉的目标检测算法的检测能力具有显著影响。 研究目标 本研究相机在直线运动状态下前进速度与目标检测算法在产 生的模糊图像上检测能力的关系。通过实验进行具体关系的 研究与分析。对模糊图像应用合适的去模糊算法，观察并分 析去模糊后目标检测能力的变化。

Anter是以安全协作、自主运动、智能感知、行为决策为核心功能的多模态感知复合机器人。她开创了机器人协作、运动、感知决策的柔性工作模式，摆脱传统机器人位置固定、任务固定的结构化环境工作方式，适用于科研教育、工业移动作业、物流分拣、仓储管理、安防巡检、医疗服务、智慧零售等领域。