图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

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。 

眼睛是人体的重要器官，也是无法替代的器官。随着电子产品的大量普及以及各种慢性病的低龄化，眼科疾病呈高发趋势，因病致盲的人数逐年上升。在眼科专科诊断中，最重要一项就是眼科影像诊断。眼科影像诊断对提升居民健康质量，辅助早期慢性病预防具有重要意义。搞好眼科影像检测将不仅可以防治眼科疾病，同时还可以做到对多种慢性病的检测和防治。因为影像直观、客观，影像诊断是眼科专科诊断的重要依据。 眼底相机广泛地应用于眼底疾病筛查与眼底疾病诊断，具有操作简单、使用方便的特点。目前市场上的眼底相机以国外产品为主，Zeiss、Optomed、Topcon、Canon、Kowa、Nidek等公司的产品占据了主要市场。国内也有不少企业及科研单位开始研发眼底相机，主要有苏州医工所、苏州六六视觉、温州雷蒙光电、重庆康华瑞明等。然而，以上生产厂家都没有推出结合手机使用的眼底相机，本课题提出的智能手机眼底相机，可开拓这一新的细分应用领域。智能手机眼底相机具有跟传统眼底相机相当甚至更高的眼底成像性能，并且在成本上优势明显。 本课题组在自然科学基金的支持下，开发了一套智能手机眼底相机样机，可结合智能手机对人眼眼底清晰成像，成本远低于传统眼底相机，项目组还研究了结构光超分辨技术，光场技术，后续有望应用到智能手机眼底相机之中，进一步提升眼底相机的性能。

基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能：每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。

该成果每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。目前，该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。可以用于疫情中必要隔离人员的位置监控，提高人员移动的管控。

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。

（1）开发工业字符自动识别算法，有效对旋转、变形、缺失字符进行准确识别，实现自动物流跟踪；（2）支持面喷、侧喷、钢印和手写字符的识别；（3）支持自定义字库，语法，多点同步识别；（4）识别算法对喷印质量没有要求，识别准确率为：对人工能进行识别的字符整体识别正确率为 99%。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高志豪 计算机学院/物联网工程 2017年/2021年 201731064410 林钟煇 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064119 阳旭菻 计算机学院/计算机科学与技术 2018年/2022年 201831062525 李沛键 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064115 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈雁 计算机科学学院 副教授 人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域 刘忠慧 计算机科学学院 副教授 机器学习、人工智能、形式概念分析 四、项目简介 美国海相页岩气藏的成功勘探开发，展现了页岩气的巨大潜力和发展空间，同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展，通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据，是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分，其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布，因此，对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前，页岩薄片只能靠人工鉴定，这种方法工作量大，效率低，且主观性强，误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法，目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用，深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景，本项目组将会开发页岩薄片智能平台，通过机器学习算法来学习专家知识，自动识别孔隙类型，这样就可以大大提高效率，节省人力。

 北斗手机是在具有智能手机的通话、上网、短信和摄像等功能外，内置北斗和GPS双模导航芯片，在没有通讯网络的情况下，利用北斗的短文功能实现了北斗手机之间的语音对讲和图像传输，以及与手机公网的互通，成本远低于海事卫星通信。用于远海、野外无通信网络情况下的语音和数据传输，有望在双应和军民融合领域发挥作用。 产品的技术状态目前已通过了北斗手机之间的语音对讲、800*480图像传输测试。 预计需再投入500万元，用于优化图像传输协议，完善