一种面部表情识别装置，包括架体，所述架体由框架和外壳组成，所述框架中间形成空腔，所述外壳为中空柱形体，内部形成通道，外壳一端与框架中的空腔连通，另一端为封闭端，通道内靠近所述封闭端安装第一电机，第一电机通过丝杆与第二电机末端连接，第一电机带动第二电机沿通道轴线方向运动，第二电机通过转轴与镜头模块连接，第二电机带动镜头模块转动，镜头模块上沿中心对称设置一对镜头。通过在外壳通道内设置第一电机、第二电机，实现了镜头模块在轴线方向上的移动和转动，从而从多角度对面部图像数据进行采集，使得采集到的数据更为精准，

本成果属于一种计算机图象处理程序:首先用光学传感器(相机等) 获得包含符号的复杂背景图象，然后由计算机程序自动检测和识别出 符号。已采用 7000 多幅图象进行了测试，图象加入了各种噪声、变 形、旋转、尺寸变化等干扰，识别率 95%以上，测试报道见德国 Springer 出版社出版的 Lecture Notes in Computer Science 第 3088 卷。 另外，已实现了若干复杂场景下的字符检测方

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

通过X-ray解析了kindlin家族中分布最广，最重要的分子kindlin2的单体和二聚体两种构象及kindlin结合β1- and β3-integrin的复合物结构，揭示了Kindlin2的结构跟Talin-FERM的线性结构截然不同，呈现紧密堆积的三叶草形态；复合物结构进一步表明kindlin是通过两个特异的结合位点识别integrin细胞内β-tail的远膜端，这对激活integrin及其信号传导有重要作用。值得关注的是，本项研究意外地发现kindlin2存在着构象变化，kindlin单体可以通过F2 domain-swapping形成同源二聚体，打破二聚体的形成会影响到kindlin介导的integrin的完全活化。 该项研究成果综合运用了结构生物学、生物化学及细胞生物学的方法，解决了相关领域长期存在的一个重要问题，系统地揭示了kindlin与integrin相互作用的结构基础，提出了kindlin在integrin活化过程中发挥作用的新的机理。同时，蛋白三维结构信息也帮助人们理解kindlin的突变在众多遗传疾病的机理，为今后相关疾病及癌症的治疗提供基础。该项研究标志着南科大在本研究领域处于国际前沿，获得相关领域研究者的高度重视。本文编辑，美国科学院院士、integrin研究领域的专家Richard Hynes特别邀请德国马普研究所Reinhard Fässler教授为本文撰写专题评论。实验室将继续在此基础上，进一步研究相关领域的重要问题。

在信息时代，机器视觉在实现智能社会方面发挥着重要作用。视觉特征提取是机器视觉的一项关键技术，该技术可以提取图像中具有鲜明特征的信息，诸如边缘、角点、圆以及图像形状等特征，这些特征是标定机器视觉系统模型参数和运用机器视觉技术进行实际应用的前提和基础。视觉特征提取技术广泛应用于自主移动智能机器人、无人驾驶和无人机等场景，这些应用场景对视觉特征提取算法的鲁棒性和帧率提出了巨大挑战。 具体来说，视觉特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征点提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP这些经典的特征提取算法中，SURF的鲁棒性相对较高，但是过于依赖主方向的选取，使得其方向变化鲁棒性不足。SIFT算法可以从图像中提取具有不变性的鲁棒局部特征，对方向变化、光照变化、噪声、杂物场景及遮挡影响等方面的鲁棒性最强，满足无人驾驶技术的需求。SIFT算法的运算量大从而导致的系统帧率低、功耗高的问题可以通过设计具有高并行度的专用硬件加速器芯片来解决。

成果简介现代物流中货物传输登记的现代化具有非常重要的现实意义。 目前， 物流货物的登记主要依靠人工实现， 具有费时、 繁琐、 容易出错等缺点。 货物标签制作和识别系统的应用可以解决这些问题。 该系统可以实现货物信息的标签（自动化）制作、 货物识别信息的远距离传输、 货物信息的集中式管理、 货物信息的汉字化写入和识别， 降低对人员的要求， 以及提高货物传输的效率， 降低劳动强度以及信息登记的繁琐性等优点。成熟程度和所需建设条件本项目的产业化需结合具体需求进行定

本成果为获得省部（或学会）级三等以上奖励的重点纵向成果。

1．本外观设计产品的名称：带树叶识别 APP 界面的手机。2．本外观设计产品的用途：本外观设 计产品用于运行程序及通讯。3．本外观设计产品的设计要点：主视图和使用状态图 1-9 的用户界面内 动态展示的树叶识别的界面内容。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。 

产品详细介绍1.可识别非带电电缆和带电电缆；2.独创柔性卡钳，不受电缆线径和位置约束；3.按键简单，易操作。

南京信息工程大学是国家“双一流”建设高校，是江苏高水平大学建设高校。学校始建于1960年，应新中国国家战略和国民经济建设需求而生，隶属中央(军委)气象局，前身为南京大学气象学院，1963年独立建校为南京气象学院，1978年列入全国重点大学，2004年更名为南京信息工程大学。2007年以来，先后实现了江苏省人民政府、中国气象局、教育部、国家海洋局的多方共建。现为以江苏省管理为主的中央与地方共建高校。 学校坐落于南京江北新区，校园占地面积约两千亩。现有全日制在校本科生3万余名、硕博研究生近4000名、留学生1500余名。学校办学特色鲜明，大气科学学科在教育部一级学科评估中两次蝉联全国第一、获评A+等级，气象学为国家重点学科，气象装备、环境工程、通信工程等8个学科获江苏高校优势学科建设工程立项，地球科学、工程学、计算机科学、环境科学与生态学4个学科跻身ESI学科排名全球前1%。拥有大气科学、环境科学与工程、信息与通信工程、管理科学与工程、数学、科学技术史6个一级学科博士点，22个一级学科硕士点、13个专业学位硕士点，60个本科专业分布于理、工、文、管、经、法、农、艺8个学科领域，学校还设有博士后科研流动站。现有大气科学学院、应用气象学院、大气物理学院、地理科学学院、遥感与测绘工程学院、水文与水资源工程学院、海洋科学学院、环境科学与工程学院、自动化学院、电子与信息工程学院、计算机与软件学院、数学与统计学院、物理与光电工程学院、法政学院、马克思主义学院、管理工程学院、商学院、文学院、传媒与艺术学院等19个专业学院，拥有雷丁学院(中英合作)、长望学院(拔尖培养)、应用技术学院、继续教育学院、藕舫学院(创新创业)、滨江学院(独立学院)等高水平办学机构。 学校拥有一支高水平的师资队伍，现有专任教师1600多人，其中中科院院士2人、海外院士8人、长江学者特聘教授1人、国家杰青4人、国家千人计划9人、万人计划领军人才1人、国家“973”计划(国家重点研发计划)项目首席科学家11人、百千万人才工程4人、“四青”人才15人，各类国家级人才工程共50多人，省部级人才工程、教学名师共440多人次，拥有首批黄大年式教师团队、长江创新团队、江苏双创团队等省部级以上教学科研团队25个，专任教师具有博士学位达80%、具有一年以上境外研修经历达53%。 学校坚持科教融合理念，教学科研资源丰富，建有国家级实验教学示范中心、国家级虚拟仿真实验中心、国家级众创空间、集群计算机中心等27个实践教学平台，拥有一批国家精品开放课程和国家级规划教材;建有气候与环境变化国际联合实验室、国家技术转移中心、气象灾害教育部重点实验室、中国气象局大气物理与大气环境重点开放实验室、中国制造业发展研究院、省重点智库气候与环境治理研究院、江北新区发展研究院等20多个省部级以上科研平台，设有气候与气象灾害协同创新中心、大气环境与装备技术协同创新中心。创办有《大气科学学报》(中文核心)、《南京信息工程大学学报(自然科学版)》、《阅江学刊》三份学术期刊。图书馆馆藏纸质文献216万余册，数据库总量40余种，累计中外电子图书总量为168万种，电子期刊1.9万种，年订阅纸质中外期刊1056种，是国内大气科学类文献最齐全的高校图书馆。 学校秉承“艰苦朴素、勤奋好学”的优良校风，恪守“明德格物、立己达人”的校训，坚持以人才培养为中心，以培养拔尖精英人才、创新创业人才、国际化人才为导向，不断深化教育教学改革，构建了特色鲜明的人才培养体系。学校在教育部本科教学工作水平评估中取得优秀，获得全国教育教学成果奖一等奖，入选国家级深化创新创业教育改革示范校。学生获得首届中国“互联网+”大学生创新创业大赛金奖、大学生数学建模竞赛全国唯一特等奖“高教社杯”、“挑战杯”竞赛全国特等奖、英语竞赛特等奖，在大学生电子设计、机器人、智能车等全国竞赛中均获得一等奖以上佳绩，连续三年获国际计算机视觉与模式识别大会算法竞赛冠军，大学生男排获得全国联赛总冠军。学生技能竞赛获奖率达40%，本科生高质量就业率达98.66%、升学率达31.85%。建校以来，已培养各类毕业生10万人，校友中涌现出一批两院院士、部委领导、央企高管、战略专家、国际组织官员等杰出人才，众多校友成为中国乃至世界气象行业的业务骨干和科研精英，学校被誉为“气象人才的摇篮”。 学校高度重视科技创新引领，“十二五”期间，承担了包括国家“973”计划项目、“863”计划项目、国家科技支撑计划项目、公益性行业科研专项、国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目等2900多项，获授权专利1800余项。2017年，获批立项国家级科研项目140项，其中主持国家重点研发计划项目3项、课题3项，获批国家社科基金10项，其中重大1项，全年科技到账经费达3亿元。学校教师获得国家科学技术进步奖特等奖、江苏省科技进步一等奖、国家海洋科学技术奖二等奖、教育部人文社科二等奖等国家级和省部级科技奖百余项，学校教师还获得卡尔·古斯塔夫·罗斯贝奖章、美国地球物理学会霍尔顿青年科学家奖等国际性大奖多项，多项研究成果刊发于《Nature》《Science》等国际顶尖学术期刊。 学校积极推动海内外合作共建，着力汇聚办学资源、拓展办学空间，与全国各省市区气象局，与中国科学院大学，中科院大气所、海洋所、遥感所、自动化所，中船重工724所，江苏省社科院等建立了全面合作关系，建有无锡、苏州等校地联合研究院和研究生院。学校国际化办学特色鲜明，与美国哈佛大学、耶鲁大学、威斯康辛大学、夏威夷大学、佛罗里达州立大学，英国剑桥大学、曼彻斯特大学，加拿大多伦多大学，德国汉堡大学，台湾大学、东华大学等50多所著名高校建立了人才培养、科学研究的合作关系。学校与英国雷丁大学合作创办雷丁学院，是首批“江苏—英国高水平大学20+20联盟”高校;建有国际教育学院，拥有中国政府、国家汉办、江苏省政府茉莉花奖学金等招收来华留学生资格;创办巴哈马大学“孔子学院”;设在我校的“联合国世界气象组织区域培训中心”及“亚太经合组织台风委员会培训中心”，已为156个国家和地区培养了3500余名高级气象科技人员和管理者，成为全球培训规模最大、质量名列前茅的培训中心，受到世界气象组织的高度评价和特别嘉奖。 在新的发展时期，南京信息工程大学将聚焦“一流特色高水平大学”战略目标，坚持“开放、协同、特色”发展理念，厚植大学精神，笃行以生为本，不断提高人才培养质量，显著提升服务国家气象事业和社会经济发展能力，推进各项事业又好又快发展，为全面建成小康社会，加快建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国作出新的更大的贡献!