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指纹识别技术
包括基于流量分析的移动应用指纹识别技术以及基于应用程序和浏览器的设备指纹识别技术等。移动应用指纹识别技术通过综合应用动态流量采集和静态特征抽取技术,在保证应用规模和流量覆盖率的前提下,实现流量数据的大规模自动化采集。设备指纹识别技术针对Android系统终端,在零权限的前提下分别基于应用程序和浏览器提取层次化标识符组合形成指纹实现设备识别。
东南大学 2021-04-11
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
视频与图像理解
研究视频与图像的视觉特征表示与特定对象的视觉跟踪 和识别,分析视频结构化语义信息,综合视频与图像检索、 动作识别与行为分析、视频目标跟踪等技术,进而解决视频 与图像理解的难题。
浙江工业大学 2021-05-06
智能图像信息萃取
 自然场景下的文字识别更加贴近于生活和生产中的需要,可以运用到许多领域: 1.    将自然场景下的文字识别应用到试卷批阅与作业批改的过程中。通过自然场景下的文字识别技术,将试卷和作业中的答案提取出来,然后依据语义分析等技术实现对整份作业试卷的批阅,使老师有更多的精力和时间投入到日常教学任务中。 2.    将自然场景下的
南京大学 2021-04-14
图像目标定位
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! 
天津大学 2021-04-11
图像处理器
图像处理器 嵌入式设计、任意拼接组合、录播全方位检测、自定义轮巡预案 轻松满足: ·督导巡课 ·电子巡考 ·录播管理 优势特点: ·稳定低耗 采用嵌入式架构设计,高稳定、低功耗 超强网络防护能力,有效抵御病毒攻击 ·一机多用 视频解码、状态监控等录播管理应用 图像处理、画面拼接等视频处理应用 ·便捷督导 对录播信号源进行自定义分组与分类管理 调取预览分组信号,分类巡课督导便捷化 ·自由拼接 多组画面自由拼接组合,支持任意跨屏、漫游 场景保存和自动轮巡,支持多个大屏同时监视 ·集中监测 全面录播状态监控,远程集中监视管理 实现监视状态同步显示,系统维护高效
广州市奥威亚电子科技有限公司 2022-12-21
高精度图像对焦伺服控制器及显微成像系统
        技术成熟度:技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题,本产品以高性能异构处理器为核心运算单元,以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位,高性能实时完成视频控制信息的结算,并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域,能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度,亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         意向开展成果转化的前提条件:中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学 2025-05-16
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
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