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高等教育领域数字化综合服务平台
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11
微小型精密零件检测技术与装备
Ø 成果简介：所研制的微小型零件显微视觉检测系统，适用于各种块类、板类微小型零件及小模数微小型直齿轮的任意边缘的微米级精度测量和微结构在线快速测量。Ø 技术指标：X/Y方向测量范围：0.01mm-50mm；Z方向测量范围：0.01mm-100mm；X/Y方向位置检测分辨率：0.05mm;X/Y方向测量精度：(1+1000/L)mm；可进行模数≤0.2mm微小型模数直齿轮的基本参数、几何尺寸、主要单项误差和综合误差测量。荣获国防科技进步三等奖1
北京理工大学
2021-01-12
电力设备红外与紫外成像协同检测系统
本成果运用图像识别、智能诊断等技术，对电力设备运行状况进行实时分析并及时预警设备故障。该技术填补了电力设备检测与故障诊断领域的技术空缺，能够准确、全面地对电力设备的故障状态进行检测与定量分析。 目前的电力设备故障检测技术主要有基于红外成像的电力设备异常发热检测技术与基于紫外成像的电力设备异常放电检测技术，两种方法均独立应用。由于电力设备分布面广、数量众多且运行时具有高温、高电压等特殊性，常规检测方式难以准确判定电力设备的发热和放电情况。本
河海大学
2021-04-14
接触网运行状态检测技术与运用
本成果来自省部级科技计划项目，现已结题，知识产权归属西南交通大学。将接触网检测装置应用于作业车上，实现接触网几何参数及弓网动态作用参数实时在线检测。适用于供电段及网工区接触网施工作业后的动态复核及综合评价，作业速度不大于120km/h。主要检测参数覆盖接触线高度、接触线拉出值、双支接触线横向距离、双支接触线高差、导线坡度、跨距高差、弓网冲击、弓网接触压力和车体振动等。
西南交通大学
2016-06-27
一种三维视觉目标检测与识别方法与装置
1. 痛点问题
我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。
图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别
2. 解决方案
本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。
图2 三维目标检测的流程图
在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。
合作需求
寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。
清华大学
2021-12-16
智能服务语义理解与优化调度
针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语
义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足
等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段，
重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基
于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务
过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、
事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度，
结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。
浙江工业大学
2021-05-06
智能信息处理与认知神经工程
一、 项目简介智能信息处理与认知神经工程是软件理论、人工智能、多媒体信息处理、认知科学等交叉发展的结果，其研究已成为国内外理论及应用领域广泛关注的热点。经过多年的研究发展，课题组在复杂系统的算法设计和分析、脑认知与神经工程、生物计算、机器学习理论和算法等方面的理论与应用研究取得了显著的成果。二、 项目技术成熟程度1、将智能计算与神经工程相结合，建立了128导脑电信号采集分析和处理研究平台，对各种自发和诱发脑电信号进行采集，研究各种信号分析、特征提取方法，进行脑源时空定位研究，开展了认知工程与脑功能网络研究。2、建立了经颅磁刺激（TMS）技术的软硬件研究平台，将磁刺激技术与传统中医针灸理论相结合，进行磁刺激穴位诱发脑电特性分析及信号传导机理研究。开展了重复脉冲磁刺激穴位的作用效应研究，分析磁刺激穴位的作用效果及穴位的特异性。3、进行了基于运动想象、听觉的脑机接口（BCI）技术的研究，并在脑电数据进行离线分析的基础上，建立了在线的BCI系统平台。4、开展了智能计算方法在医学图像分割、处理与三维重构中的应用研究。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）近年来完成和承担国家自然科学基金项目2项，省部级项目10项，发表论文45篇，其中SCI、EI检索33篇。四、 高清成果图片3-4张磁刺激技术研究脑机接口技术研究图像分割与三维重建研究
河北工业大学
2021-04-11
智能无人系统的控制理论与方法
智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。
北京科技大学
2021-04-10
智能无人系统的控制理论与方法
智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。
北京科技大学
2021-04-10
智能交通信息采集与发布系统
本系统采用现场道路交通信息视频图像流量分析系统、现代通信及GIS等信息技术集成应用，综合打造一个智能交通信息采集与发布系统，为广播、电视、互联网、移动终端、政府部门提供实时交通综合信息，达到交通信息资源的交互共享和广泛应用。系统提供智能视频终端，同时处理4路图像. 智能视频终端可以自动识别道路、自动检测计算通过的车辆数、车道占有率、平均车速、车辆排队长度及等待时间、交通拥塞判断及报警。平均正确识别率白天>96%.夜间>85%.智能交通信息发布系统以WEB方式按时段统计车流量、平均车速、车道占有率、车辆排队长度及等待时间等数据，其结果以地图的形式表示，公众可以通过上互联网或者手机WAP浏览，获得实时交通资讯。该项目获镇江市“331”计划支持。
南京工业大学
2021-04-13