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。

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。

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。

本发明公开了一种用于机械装备结构的模态参数自动识别方法， 该方法包括如下步骤：将整个频域区间按照区间宽度分割成宽度相同 的频率小区间，统计固有频率落在各频率小区间内的极点总数；将极 点总数小于阀值的频率小区间内的极点作为计算极点而剔除，剩余的 极点作为物理极点而保留；然后，利用最小方差准则，从上述步骤中 剩下的极点中自动识别各阶模态参数。该识别方法可有效区分计算极 点与结构物理极点，自动识别结构的模态参数，获得机械结构在工作 状态下的动力学特性参数，有效减少模态分析中的人工参与，为机械 结构的在线检

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。

本发明是一种教学实验样品的生产和使用链，属于教育产业领域，特别是一种基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链。基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链，包括样品分析与优化环节、样品生产与运输环节、样品分配与使用环节，每份样品或者样品的包装上随机贴上包含有唯一性编码信息的标签，每份样品的定量特性数值和对应的唯一性编码信息录入定量特性数据库并建立关联。本发明提供的方法极大地提高了学生对待实验的认真程度、投入程度，督促学生负责地完成实验，提高学生的实验能力和水平。本发明提供的方法极大地降低了实验指导教师的劳动强度、提高了实验指导教师的工作效率。可以广泛应用于教育行业，经济和社会效益显著。 

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

全自动检测技术是当前最热门的技术之一，应用场合十分宽阔。本成果将图象捕获、运动目标提取、车辆牌照定位辨识、牌照字符自动分割识别、电信网无线通讯、多路控制信号协调等技术有机地结合起来，实现了网络与无线通信、图象处理与自动识别、网络管理与数据更新等多种技术的优化组合。

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