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。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%

本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。

本发明公开了一种非接触式煤种自动识别及示踪系统及方法， 该系统包括煤质检测装置、标签、读写器、煤种数据库、燃烧控制策 略数据库和系统控制器，煤质检测装置用于检测原煤的煤质信息并编 号，煤质信息及编号录入煤种数据库；标签用于记载原煤的编号信息； 读写器用于读取编号信息，并将编号信息传输至系统控制器；系统控 制器获得燃烧控制策略，并将其发送给 DCS 燃烧器控制器。所述方法 利用所述非接触式煤种自动识别及示踪系统进行煤种的自动识别及示 踪。本发明可提前预知入炉煤的煤质，协助调节锅炉燃烧及温度，实 现自动优化控制燃烧，适用于火力发电厂用煤的煤种识别和示踪。

小试阶段/n航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。项目基本内容：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。

生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。