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应用于大型工程监测的光纤传感系统
成果与项目的背景及主要用途：
大型工程活动的安全关系着人类生命安全和社会经济活动，桥梁、隧道、建筑物的结构失稳、崩塌、火灾等事故应做到及早预测与警报。光纤传感系统作为智能结构的神经网络，可为人们获知结构内部工作状态信息提供有力工具，用来测量混凝土结构变形及内部应力，检测大型结构、桥梁健康状况等。天津大学科技成果选编
技术创新：
光纤传感器：新型的光纤温度、应变传感器具有高灵敏性、高精度以及体积小的特点，便于做分布式安装，达到多点化、实时化的精准测量。光纤解调系统：研发了一系列新型的光纤光栅温度、应变传感在线监测仪。基于 DSP 技术，可实现波长解调速度 200KHZ、智能分析、智能判断和实时传输。特别适合多通道多传感器以及多传感器有同步要求的监测设备。研制了低熔点玻璃焊接封装的渗压计，极大降低了温度和湿度对压力测量的影响。
技术水平及专利与获奖情况：
专利：“光纤 Bragg 光栅传感解调装置及解调方法” 200510014877.7
应用前景分析及效益预测：
光纤传感器进入结构监测领域具有重要意义。光纤传感器的轻巧性、耐用性和长期稳定性，使其能够方便的应用于建筑钢结构和混凝土等各种建筑材料的内部应力、应变检测。已与中国计量科学研究院、国家防爆电气产品质量监督检验中心等多家机构合作，成功在石油、电力、桥梁、隧道等多个领域，实现 400多个项目的应用。
应用领域：石化系统、电力系统、隧道监测、桥梁监测、大型结构监测等
合作方式：合作开发
天津大学
2021-04-11
XM-TMA诊断性刮宫监测考核指导模型
XM-TMA诊断性刮宫监测考核指导模型
功能特点：
1、诊断性刮宫监测考核指导模型采用优质材料制成，腹腔内有早期妊娠子宫，解剖位臵准确，皮肤柔软有弹性，手感逼真。
2、早期妊娠子宫内设有模拟病变，供操作者训练，可客观地评价操作者实施诊断性刮宫的质量是否达标。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
地下水水位动态监测设备CTD-Diver
产品详细介绍CTD-Diver是一款以防腐蚀陶瓷为外壳的三参数自动记录仪，可以记录水位、温度、电导率，因而又称温盐深记录仪。如果你面临监测海水入侵，追踪注入地下的废水去向、观测地下水污染等问题，那么CTD-Diver就是你需要的一款仪器！CTD-Diver内部装有一个四电极的电导率传感器，可以测量 0~120 mS/cm之间的电导率。你可以用它来测量实际电导率，也可以测量25 ℃比电导率。当然，CTD-Diver在测量同时，也会帮你记录下水位和温度。CTD-Diver可存储48000组数据，若按每10分钟测量一次的设置使用，能容纳大约一年的监测数据。每次测量时，Diver都会记录下日期时间、水位、温度。CTD-Diver的外壳采用陶瓷制成，直径仅22mm。CTD-Diver可以使用事件激发法、平均值法、抽水试验法等多种方法测量压力和温度，并将数据保存在内置的存储介质中。CTD-Diver按压力量程提供以下三种型号：10 m、50 m和100 m.特点创新性的陶瓷外壳技术一个探头内置三种传感器电导率量程达120 mS/cm小巧的尺寸：∅22毫米，长度135毫米内置多种监测方式存储能力：48000组记录（一组记录包含时间，压力、温度、电导率）30个压力点的工厂校准流程，仪器更精确优势防腐蚀的水位计同时监测水位、温度、电导率绝大多数场地都可使用任何井孔中都能轻松放入可使用事件驱动法、平均值法、抽水试验法等多种监测方法，达到节约内存、存储更多数据的目的对于高频率长期监测来说，具有很高的性价比可靠、准确的数据应用领域咸水入侵监测农业水质监测污染场地修复监测获得电导率数据，通过相关性分析得到其他水质指标（总溶解固体、高锰酸钾、硝酸盐、硫酸盐等）潮汐监测河口与湿地监测垃圾填埋场渗滤液监测含水层储存与回采项目地下水监测网的自动化地下水、地表水监测矿山开采（尾料监测、环境监测、边坡稳定性监测）卤水储存监测、废水回用监测
成都耀华科技有限公司
2021-08-23
地下水水位动态监测设备TD-Diver
产品详细介绍全新的 TD Diver水位记录器是一款全新设计产品，其设计结合了超过 75 年的地下水监测经验以及当今市场最新的技术和部件。TD Diver基于经过验证的独创概念，是公认的最可靠的仪器，可用于自动测量和记录地下水位和温度。通过能够存储 72000 条测量值/参数的内部工作存储器，该仪器可提供充足容量来执行长达 2 年以上时间每隔 15 分钟的测量工作。针对每次测量，Diver登记数据和时间、地下水位和温度。关注长期可靠性和稳定性开发 TD Diver水位记录器时，对长期可靠性和稳定性的关注从未动摇。全新的 TD Diver水位记录器较其前代更重，所以您将会体验到在钻孔方面更为简易且顺畅的部署工作。通过添加更多的内存和处理器能力，改善了压力传感器的补偿和校准功能。从而使得 TD Diver水位记录器能够确保实现最佳线性、准确性和稳定性。TD Diver的优点等待数据检索的时间减少可选择您自己的数据记录方法、连续内存或固定长度的内存拥有 72000 条记录，您可在 2 年以上的时间执行每隔 15 分钟进行一次样本记录的操作更高效的电子产品可容纳 2 倍以上的样本，而不会损耗电池使用寿命重启Diver后，之前数据的备份仍可用；容纳 72000 条备份记录附加的外壳表面处理增强了耐腐蚀性容易与 SDI-12，Modbus 协议连接重量翻倍，更加容易部署Diver全新的 TD Diver和压力Diver可使用所有现有的Diver配件
成都耀华科技有限公司
2021-08-23
DJ-ROOT3D植物根系生长监测系统
DJ-ROOT3D根系生长监测系统采用目前国际认可的微根窗技术，结合3D全景成像，一次性获取整个根管的剖面图像，掌握土壤中根系的生长动态，解决了目前市场上原位根系检测设备每个根管要多次扫描、分析时需要拼接带来的问题。
点将（上海）科技股份有限公司
2021-02-01
鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究
成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题
东南大学
2021-04-11
一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法
本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法，包括以下步骤：获取目标运动轨迹，以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述；根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列，计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量；将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量；以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述；读取预先建立的参考矢量集合；计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量，可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息，避免了测量误差。
浙江大学
2021-04-11
汽车形象店建设及终端体验（EI）视觉识别系统规范设计
北京工业大学
2021-04-14
面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建
面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人
南京大学
2021-04-14
一种三维视觉目标检测与识别方法与装置
1. 痛点问题
我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。
图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别
2. 解决方案
本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。
图2 三维目标检测的流程图
在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。
合作需求
寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。
清华大学
2021-12-16