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空巢老人健康智能监护系统
针对空巢老人日常家居生活和健康状况的有效监护问题，通过智能穿戴和智能摄像头等等设备获取老人日常的体征、视频和音频等多模式健康数据，记录老人的体征数据、日常行为与精神外态，实现老人无监督、连续的日常家居生活、健康状况和精神状态的可视化、智能化、自动你险远程化监护，及时发现老人摔倒、表情痛苦、发出呻吟等紧急异常事件:综合分析采集的老人多模式健康数据，建立空巢老人的体征状态模型、日常行为模型和精神状态模型，实现对老人身体健康和精神状态的长期监测。同时，通过移动无线互联网络将老人日常生活、健康状况的围像视频以及数据图表信息发送到监护人以及医疗机构和医护人员的移动通信终端，实现对老人异常生活状态、健康状况变化的及时响应和监管。
电子科技大学
2021-04-10
智能移动机器人
研究领域1.嵌入式计算机测控系统。2.智能移动机器人系统。3.物联网相关技术。 科研成果及简介1.嵌入式计算机测控系统：主要应用于便携式仪器仪表、智能传感器、嵌入式控制器等。2.智能移动机器人：包括轮式和履带式驱动、智能控制移动机械手。主要应用于危险场合下的自主作业，可以完成移动机械手的三维虚拟样机设计和仿真，加工调试，感知-决策-执行智能控制系统。3.ZIBGEE无线自组网传感器和控制网络、基于GPRS的远程测控系统。 获奖与专利发明专利：1.基于全方位视觉的动态目标识别和定位方法 申请号：200910228580.9（已授权） 中国 2011.9.232.基于立方体投影对鱼眼图像畸变校正方法 授权号：ZL 2009 1 0228581.3（已授权） 中国 2011.5.11实用新型：3.基于ARM和DSP的图像处理装置 授权号： ZL 2009 2 0250346.1 中国 2010.08.114.基于智能体及无线组网的移动机械手 授权号：ZL 2010 2 0152775.8 中国2010.12.085.基于ARM和双DSP的智能移动机器人控制装置 授权号：ZL 2010 2 0152847.9 中国2010.12.086.一种履带式全景视觉智能移动机器人平台 授权号：ZL 2010 2 0152779.6 中国 2010.12.087.用于事故现场的工业级无线抛洒传感节点 授权号：ZL 2010 2 0152794.0 中国 2011.04.088.基于自组网抛洒传感器的泄露检测装置 授权号：ZL 2010 2 0152787.0 中国 2010.12.08 可转让项目1.双节履带式移动机器人平台。2.嵌入式计算机软硬件平台。3.具有远程监控功能的无线自组网智能家居系统4.便携式电供热设备调温计量控制箱。5.基于3G的远程测控模块。 可承担（合作开发）科研项目与技术合作机电液一体化成套设备、机器人及其相关技术开发。
河北工业大学
2021-04-11
组织器官智能分割关键技术
在人工智能、图像处理前沿算法进行深入研究，开发了组织器官智能分 割技术，可快速、准确的对肝、脾、肾等腹部器官及其血管、病灶进行分割、结 构化、可视化，并构建三维智能解剖结构系统。借助该系统，医生可对器官及病 灶进行三维立体定量评估，辅助医生进行临床诊断及手术治疗。
重庆大学
2021-04-11
智能移动医用远程交互服务系统
合肥工业大学杨善林院士及其科研团队，多年来面向我国促进人民健康和保卫国防安全的重大需求，在智能医疗装备和人工智能系统研发领域取得了一系列原创性成果，广泛应用于我国分级诊疗、应急救援、海军舰艇卫勤及航空航天领域。该团队整合前期成果，迅速将基于云的智能移动医用远程交互服务系统投入疫情防控。该系统可以有效减少交叉感染、减少医生奔波、减低医疗资源的消耗。该系统由移动终端、智能边缘计算系统和云端数据处理系统三部分组成，可实现隔离病房患者、病区医生和异地指导医生的移动实时交互和移动远程会诊。该系统具备移动互联的能力，可以在第一时间把云端的服务推送到疫情救治的第一现场，远端的医生可以通过移动端及时的为第一现场提供救治方案。
合肥工业大学
2021-04-10
PCA-Lab智能体温监测系统
“PCA-Lab智能体温监测系统“由南京理工大学计算机学院/人工智能学院杨健院长团队，利用团队在模式识别与计算机视觉方面的长期积累和实验室的现有设备研制而成。与市场上的多数测温仪相比，该系统的突出优点在于其准确的人脸检测能力。该系统首先能从红外图像中，准确找到人脸的位置。然后测量并语音报出人脸面部的温度。这样最大的好处是，只关注人脸的温度，大幅度降低红外相机视野内其他高温物体导致的误警率。比如，点燃的香烟、汽车的排气筒、照明灯等，不会导致测温系统报警。“PCA-Lab智能体温监测系统”使用的人脸检测算法是实验室自主研发的，该成果曾发表在计算机视觉和模式识别领域的国际顶级会议CVPR 2019上，该算法在多个国际人脸库上取得了当时国际上最好的检测性能。该算法能同时在单张图片上同时检测出多张人脸，并且对遮挡、光照变化等表现非常鲁棒。在智能体温检测系统的实际测试中，对行人戴口罩、眼镜等情况下，依然能准确找到人脸的位置。而且算法检测速度快，整幅图像的人脸检测耗时仅0.2-0.3秒。 项目组将加紧推进可见光与红外相结合的“PCA-Lab智能体温监测系统”升级版的研制，期待着升级后的系统能够对车内的人脸检测与人体测温更加鲁棒可行。点击查看原文
南京理工大学
2021-04-10
电网设备无线智能温度监控系统
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学
2021-04-10
矿井智能定位与移动通信系统
本系统采用先进的无线射频及自组网技术，用于解决煤矿井下安全生产、信息沟通等问题，是一套专门针对矿井工作的智能定位与无线通讯系统。整套系统包括地面管理中心、分布式通信接入点、手持移动语音通信终端和便携式智能定位终端。/line分布式通信节点：负责通讯中转，为语音终端和定位终端提供高性能通讯链路，保证地面调度管理中心对人员即时调度和查询。/line地面管理中心：含考勤、定位、语音等管理功能，可以实时显示人员及设备的位置，提供高精度定位及历史轨迹回放；呼叫相关人员；对语音接入、传输进行管理。/line手持移动语音通信终端：内嵌自主研发的自组网协议，实现了语音数据的采集、压缩、无线收发、解压以及播放等功能，还提供充电指示、电量指示、信号强度检测、通话指示等。/line便携式定位终端：支持点对多点的无线通信，同时提供实时定位数据搜集、人员检测信息上传、来自地面服务器的被叫指示、对地面服务器的主叫呼救和在线更新升级等功能。
东南大学
2021-04-10
人工智能与机器视觉定位
一、项目简介 由于众多工业企业存在工作环境噪音大、粉尘多、劳动强度大等问题，均不同程度面临着招工难的问题，生产规模很难扩大。同时，由于长时间重复机械工作，容易出现漏检和误检，整体工作效率不高。对于已上线成套设备的企业，其集成度仍较低，自动化程度及性能都亟待提高，很难满足市场的迫切需求。因此，机器换人可有效解决上述问题，而机器视觉是模拟人工操作的关键，综合利用视觉检测、模式识别、优化调度和综合信息管理等技术和方法提高生产自动化水平极为重要。 二、前期研究基础 项目组已与惠州高视科技有限公司签署合作协议“机器视觉定位平台开发与技术服务，2018.3-2019.3，50万元”，并联合厦门大学自动化系与高视科技有限公司建立“视觉定位联合实验室”，与厦门市自动化学会签署合作协议，联合建立“人工智能-机器视觉联合实验室”。研究了视觉对位平台如何实现两个目标物之间的精确对准。视觉系统需要对两个目标物分别进行拍摄，选择Mark点或者目标物的边或角的特征信息。利用视觉对位技术，实现两个目标物物理坐标之间的在X、Y轴和角度坐标的偏差，通过驱动相关运动平台，引导平台运动到贴合位置，实现视觉引导精确对位。 三、应用技术成果 开发了鞋模喷胶系统，采用传送带传送鞋模，利用工业相机采集图像，经图像处理算法检测鞋模边缘，再将处理过的边缘坐标数据传送给控制器，控制器控制喷胶器对鞋模进行喷胶。 开发了自动贴盖机系统，基于传送带传送产品，利用工业相机采集传送带上的产品图像，再通过图像处理算法定位到模板图像在采集图像中的准确位置，从而通过坐标转换将图像中的坐标转换到世界坐标，然后将数据通过串口通信传送给控制系统，控制系统会控制机械手在定位到的位置坐标贴上产品标签或者封盖。 四、合作企业 惠州高视科技有限公司是一家专业从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统解决方案研发的高科技现代化企业。公司的机器视觉产品广泛应用于液晶、电子、新能源、金属加工等行业公司秉承以人为本、合作共赢的管理理念，以技术开发为中心，以客户需求为导向，致力于成为在机器视觉检测、测量、图像识别领域杰出的系统解决方案及设备供应商。拥有11项软件著作权和5项实用新型专利。
厦门大学
2021-04-11
六自由度智能摇摆台
摇摆台是综合控制技术、传感器检测技术、计算机技术和机械技术等多种前沿科学技术于一体的综合性仿真与测试设备。由于其具有精度高、结构刚性强且便于控制等优点被广泛用于车载、舰载和机载武器装备的测试和仿真。本六自由度智能摇摆台采用世界先进的空间六自由度Stewart机构，由机械系统、液压系统、电气系统和控制软件组成，满足系统的结构、动力学特性、联接部件的机械特点，能够实现单自由度运动和多自由度组合运动
电子科技大学
2021-04-10
人工智能语音识别芯片转让
人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。
电子科技大学
2021-04-10