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物体识别与抓取
工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知 为基础的机械手臂控制系统，核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标，并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生 产率具有重要的应用价值。
北京工业大学
2021-04-13
人脸识别门禁系统
利用手机上的 APP 刷人脸，进行识别后，驱动门禁开关。由于手机比较普及，出入门禁的人，无需携带其他识别物，就能自由进出。成本低、方便快捷。
扬州大学
2021-04-14
复杂背景下多目标精确跟踪系统
多模跟踪器系统融合了可见光、红外、雷达、GPS等多种信息，完成对空中目标、海面目标的全天候高精度实时探测和跟踪。该系统通过可见光、红外等传感器的数据融合和雷达等其它目标探测系统联网，可以自动识别空中、海面目标，并将目标图像信息实时传回指挥中枢。该系统考虑了多种通用要求，集成了强大的软、硬件资源。跟踪精度达到亚像素级精度。该系统集成了如下技术：1. 红外、可见光的弱小目标实时检测技术；2. 多传感器数据融合技术；3. 目标退化遮挡时的特征提取技术；4. 目标超视场下精确跟踪技术。该系统的研究成果除了可以直接解决对空对海面的安防外，还可以用于航天器自主导航、交会对接、空中预警检测等领域；在工业领域检测、国土资源实时监控、交通和现代物流流量监控等民用领域也有广泛的应用前景，对提高我国国防力量和加快国民经济发展都具有重要的作用。
北京航空航天大学
2021-04-13
一种移动目标的定位系统
本实用新型提供一种移动目标的定位系统，所述系统包括接收机、基于锁角环路的DOA估计模块以及UKF滤波跟踪算法模块；所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号；所述基于锁角环路的DOA估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信号给所述UKF滤波跟踪算法模块；所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定位所述移动目标。本实用新型的锁角环路DOA估计模型，不但能够实现移动目标DOA估计，而且对目标方位能够实时地定位跟踪；为了消除非线性和噪声对系统误差的影响，选择基于
安徽建筑大学
2021-01-12
标识网络体系及关键技术
随着科学技术的发展，互联网用户数量及应用规模不断扩大，传统互联网日益暴露出安全性、移动性、可扩展性及服务质量差等严重问题，无法满足当今乃至未来网络的需求。因此，迫切需要构思和设计全新的互联网体系与机制。近年来，国际上对新型互联网体系与机制的研究极为重视，美国和欧盟自2007年起，相继启动了FIND、FIRE和FIA等计划，但至今尚未见到综合有效解决上述问题的方案。/line在这种背景下，“标识网络体系及关键技术”项目以自主创新为主要手段，提出了新型互联网体系的构思，并获得国家973、863等科技计划的支持。项目组发明了标识网络体系及关键技术。
北京交通大学
2021-04-10
“带有标识的吸痰管”产品转化
机械辅助通气后人工气道的管理，是影响患者预后的最重要因素之一，特别是吸痰过程中无法识别吸 入管道的深度，常常损伤气管隆突，造成气道损伤。本项目拟转化一种带有安全标识和警示标识的吸痰 管，用于提醒所述吸痰软管插入到对应气管插管中的深度，便于指导临床护士安全有效的吸痰操作，避免 气道损伤。
中山大学
2021-04-10
一种交通标识的检测方法
本发明提供了一种交通标识的检测方法，用于采用回归反射材料的图文标识的交通标识的检测，具体步骤为：通过工作在可见光或近红外波段的激光雷达扫描一定的视场，所述激光雷达的信息处理系统通过相干检测手段将每一个扫描点的回波电信号的能量、距离以及方位信息传输至外接信号处理模块；所述外接信号处理模块对每一个扫描点的回波电信号进行滤波，将回波电信号能量大于预设阈值的扫描点确定为候选目标点；通过聚类分析将距离、方位均在预设阈值范围内的候选目标点确定为最终的目标点并输出所述最终目标点区域的距离和方位信息。本发明提供的交
安徽建筑大学
2021-01-12
带数字标识肝胆模型放大1.5倍
XM-503-1肝胆模型（带数字标识）
XM-503-1带数字标识肝胆模型放大1.5倍，显示肝的分叶、肝的韧带、肝门结构、胆囊、胆管系统等结构，展示了肝的解剖形态和出入肝的动静脉，共有28个部位数字指示标志。
尺寸：放大1.5倍，15×17×22cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
智能表记识别系统
项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。
四川大学
2021-04-11
动态捕捉技术( 人像识别)
通过人脸检测模块对输入图像进行预处理，自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人脸 区域，对人脸面部图像进行特征提取，利用模式分类器进行性别识别。
北京工业大学
2021-04-11