本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星

本成果是基于针对空中隐身、弱小、高空高速等飞行目标的积累检测问题开展研究，通过建立三维时间模型和三维回波信号模型，并采用长时间积累检测算法，达到缩短发现时间、推远警戒距离，以改善空中微弱目标的检测性能。项目采用理论分析和计算机仿真验证相结合的研究方法，围绕“三跨”微弱目标回波建模及弱信号积累方法中的难点开展研究，结合空中微弱目标的运动方式及特点、在利用相控阵雷达多波束扫描工作特性的基础上，提出并建立了三维时间模型（即，快时间、慢时间和波束时间）和“三跨”微弱目标的三维回波信号模型；根据高速微弱目标的运动特征，提出并完善空中微弱目标长时间积累增强算法IAR-MTD，实现了空中匀速微弱目标的积累检测；利用空中目标的稀疏特性，通过将长时间积累算法与压缩感知技术相结合，提出IAR-MTD-CS算法，实现了空中稀疏微弱目标的检测；针对跨波束单元运动目标，基于上述三维时间模型和三维信号模型，提出并完善了MBACIA-TSMB和MBACIA-SSMB两种算法，并提出切向多普勒频率概念，从而实现对跨波束单元运动目标的检测及径向速度和切向速度的估计。

成果与项目的背景及主要用途： 基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时 照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介： 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示： (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 （注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果） 算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！ 

采用模拟及定量技术方法开展交通标识与导向系统研究 ， 承担合肥南站导向标示系统等一批项目的设计和实施，包括对人流、车流、建筑及周边场地所有地上地下等多种导向目标的综合导引。

已有样品/n采用自主研发的人脸识别技术，识别率达到国际先进水平。已经在 多个案例中使用。 该项目广泛应用于平安城市、智慧城市、智能安防、门禁、司法鉴 定、公安侦查方面，具有较好的市场前景。

XM-855A螺旋器及膜性蜗管模型（带数字标识）   XM-855A带数字标识螺旋器及膜性蜗管模型放大350倍，可拆分为5部件，显示螺旋器及膜性蜗管三壁的立体微细结构，模型的内侧端为骨性螺旋板，相当于螺旋缘处的断面，可见其中的骨质，表面肥厚的骨膜及穿通骨质的听神经纤维束，模型的另一端为螺旋韧带，内含多数血管，由侧面看可见前庭膜起于螺旋缘上面的骨膜，止于螺旋韧带的上方。将前庭膜取下观察，可见它由上面的间皮，中间的结缔组织及下面的上皮所成，膜性蜗管的外壁为螺旋韧带，内面附有单层立方上皮。 尺寸：放大350倍，47.5×18×32.5cm 材质：PVC材料

已有样品/n该款芯片支持ISO 18000-6C（EPC Global Class 1 Generation 2）、GB/T29768-2013 及GJB 7377.1-2011 等多种UHF RFID 读写器标准，多标准兼容模式即满足了国际市场需求，又兼具了本土产品的适应性。该款芯片采用高性能的回波抵消技术和独有的零中频接收机架构模式，优化了电源管理方案，提高了接收的灵敏度，增大了UHF RFID 读写器的读取距离，同时极大地简化了电路结构，

本成果以水下信息智能感知为研究背景，运用仿生视觉和先进的图像处理技术对水下复杂环境中拍摄的图像进行图像自适应去噪增强预处理，再进一步实现目标的精确分割和探测。这是提高水下成像的清晰度和对比度，实现精确的水下目标定位和识别的一种有效地解决方案，对水下目标探测与定位、海上资源勘探与管道敷设、堤坝安全检测与修复、水库清淤与航道疏浚等国防民生领域的应用具有重要的意义。该项目技术水平国内领先。 随着我国海洋、江河湖泊开发和利用的日益深入，以及领海主权防卫的军事需求日趋迫切，实现高分辨力水下目标

本成果通过接收目标反射的激光信号，分析光斑在四象限探测器上的分布获取目标位置信息，实现对目标的定位，具有位置分辨率高、响应速度快、性价比高、结构紧凑的优点。

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。