计算机网络通讯技术的迅猛发展，使生活在网络时代的人们几乎每时每刻都需要证明自己的身份，为此需要记住许多能够标识份的有效信息，如信用卡等，但利用密码来进行身份识别存在许多安全隐患。如何准确方便的进行身份鉴定是生活在网络时代的人们关注的焦点问题。利用生物特征识别技术不仅能够提供相对方便，快速，准确的身份识别方法，而且还能够解决传统身份识别方法所存在的问题。在网络环境下利用生物特征进行身份识别，无论是生物特征数据库还是网上传输的生物特征，都需要确保其真实性和完整性，然而网络信息的全透明性和易操作性，使得恶意攻击者可以轻易地对其进行篡改和伪造，因此有效的保证网上生物特征数据的安全性是利用生物特征进行准确身份识别的前提条件。一个简单而有效的方法是采用近年来兴起的数字水印技术。一方面，可以利用数字水印技术实现信息的隐蔽传输；另一方面，可以利用认证水印技术对其进行完整性和真实性认证。同时结合密码学、数字签名等技术对网络环境下的生物特征数据进行安全维护，进一步提高生物特征数据的安全性。该课题是网络环境下生物特征识别技术推广与应用必须解决的关键问是，有着广阔的应用前景。

本车牌识别基于PC的一个高性能，全天候自动对过往车辆进行抓拍和号牌号码识别的工作系统, 它采用了先进的现代图像处理、模式识别、人工智能技术，特别采用了模糊小波牌照分割算法、自适应神经网络字符识别算法，以及图像识别自适应增强处理。可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌、黑牌、黄牌以及白牌。本技术对于低劣质量的图像都有较高的识别率，而且识别速度快，可以满足现场苛刻的使用要求。能自动适应各种恶劣天气、白天夜晚光线变化，无需用户进行复杂的参数调整。图像抓拍时，有红外、线圈以及视频三种触发方式，依据现场需要而设定。该系统可以安装在交通干道、高速公路、桥梁隧道等场所，用来加大交通监控力度，消除交通安全隐患等。 主要特色： 1、适应恶劣天气、白天夜晚光线变化，各种复杂图像，无需用户进行复杂的参数调整。 2、对图像质量要求不敏感：在图像中车牌处于背光、对比度低的情况下，以及车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等情况，本车牌识别都可较好的识别出来。 3、24小时对经过的车辆进行实时抓拍和监控，性能可靠，具备自检功能。 4、并行监控、抓拍4个车道，8个车道，多路扩展。 5、车牌号码自动识别及灵活扩展识别功能，对车牌号码和车牌颜色识别。另外，依据客户要求增加其它附加识别功能（车身形状、车身颜色、车体尺寸等）。 6、对抓拍和识别图片具有存储功能，可保存历史数据以供备查。 7、可扩展LAN宽带网络、GPRS无限通讯、自定义无限数据传输、连接服务器海量存储，监控中心实时报警。

生物特征识别是利用人体的虹膜、指纹和人脸等生物特征进行身份识别的技术。项目处于产业化阶段，已授权相关发明专利28项，成果突破了国际上信息安全领域中多模态生物特征识别技术中的虹膜清晰度检测，虹膜特征提取以及低质量指纹图像的识别等技术瓶颈，研制了信息安全的多模态生物特征识别系统，该系统建立在自主创新和自主知识产权的基础上，打破了国际技术垄断，其中低质量指纹图像分割、虹膜动态质量评估和特征提取技术达到国际领先水平，直接推动我国多模态生物特征识别技术在信息安全领域的发展。本成果的推广应用为解决信息安全的重大

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。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

本发明公开了一种动平台对地固定目标异构并行自动目标识别器，所述目标识别器包括：交换式网络与至少一个处理部件，所述处理部件与所述交换式网络之间通过输入 FIFO 接口、同步存储器输出接口以及控制线连接，所述交换式网络用于动态链接不同的所述输入FIFO 接口和所述同步存储器输出接口，所述处理部件用于完成自动目标识别过程中所需的各种算法功能，所述输入 FIFO 用于缓存输入的待处理图像数据，所述同步存储器输出接口用于缓存待

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。

成果简介：该研究方向主要针对传动系统操纵自动化的方向展开研究，取得了国内领先水平的成果，已成为活跃在军民车辆传动领域的一支重要研发力量，形成了独具特色的优势地位。目前承担着国家自然科学基金、国家863计划、国家高新工程以及国防基础研究在内的三十多项研究项目。进三年来获得了获教育部科技进步一等奖、国防科工委科技进步二等奖及北京理工大学科学技术进步奖多项，申请批准国家发明专利3项，发表高水平论文80多篇。主要研究内容： （1）自动变速器理论与控制技术。 （2）数字化自动电液

CN105279380B 一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统CN201310089195 一种基于车灯识别的夜间车辆检测方法及系统。

2025年2月7日，珠海昊星自动化系统有限公司（下简称：昊星）作为广东实验室行业协会副会长单位，成功举办新春行业交流活动。广东省实验室设计建造技术协会（下简称：协会）秘书长罗菲同霍尼韦尔、广东易众洁净科技等9家会员单位代表到访，与公司总经理张雁翔、市场总监林旭峰等管理团队共话行业发展。