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基于深度学习和压缩感知理论的新体制水下光学成像
一、项目简介 关注、认识和经略海洋是当今世界的共识，作为认识海洋、开发和利用海洋和保护海洋的重要手段和工具，水下机器人一直是世界各主要国家科技发展的重点领域，而水下成像系统则是让机器人看的更远、更清楚，从而更为有效的感知水下世界的关键。 然而，由于水下的光学成像环境复杂而恶劣，水体对光能量的高吸收特性和水中微粒对成像光束的散射，使得水下光学成像技术的成像距离较短。采用主动照明技术等方法可以增加成像距离但同时成像质量下降。现有的各种水下成像技术难以同时兼顾成像距离和成像质量。同时同一种水下成像技术在不同的水体条件下成像距离相差很大，这又造成了针对不同水体条件成像系统调整复杂度的提高和时效性的降低。 项目利用深度学习和压缩感知等新的理论突破，结合水下距离选通技术和水下主动照明技术等构建新体制远距离水下光学成像系统，期望能够有效解决成像距离和成像质量难以兼顾的水下成像难题，使其成为继声呐成像和普通光学成像之外的第三类水下成像技术，为水下机器人、科考、资源考察、军事等领域提供一种有效的成像技术手段。 二、前期研究基础 课题组是国内最早一批从事压缩感知成像研究的课题组，在压缩感知成像领域已有多年积淀，已完成国家自然科学基金3项，在研1项。发表学术论文近10篇。课题组近年来在将深度学习与压缩感知相结合方面率先开展相关研究工作，并在医学成像领域取得了显著的成绩。 三、应用技术成果 合作企业已有水下机器人样机 四、合作企业 福建海图智能科技有限公司是福建省专业从事小型水下机器人、小型ROV\AUV\ARV、声呐产品、水下光学影像产品开发设计的高科技公司，是长期专注海洋探测及水下影视领域技术前沿的技术公司。公司位于厦门和福州两地，有西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、重庆大学、福州大学、福建师范大学等相关院系博士、教授近40人组成的科研团队。公司产品在欧洲、美洲及中国大陆均有销售。
厦门大学
2021-04-11
一种基于网络 KPI 的移动 Web 网页访问用户体验感知评测方法
本发明公开了一种基于网络 KPI 的移动 Web 网页访问用户体验 感知评测方法，属于移动端 Web 网页访问技术领域。本发明包括：在 端到端的网页访问过程中，通过抓包采集并计算 HTTP 业务的各种关 键性 KPI 指标；根据采集到的各种 KPI 指标综合计算 KQI 指标；根据 得到的 KQI 指标在 Web网页访问业务中所占的重要程度的不同对其进 行加权求和，得到此业务的整体 QoE 指标。本发明的步骤简单，易于 实现，评估过程没有对正常 Web 网页访问业务网络传输产生任何影响。 本发明能够很好的体现 Web 网页访问业务的整体质量，也能根据每个 KQI 指标的得分来针对 Web 网页访问业务中的不同环节进行评估，对 那些评分较低的指标对应的模块进行有针对性的优化。
华中科技大学
2021-04-11
基于听觉感知的移动机器人目标定位系统研究
一、 项目简介本项目通过仿生学方法模拟生物听觉系统，建立机器人实时性、鲁棒性强，并具有较高适用性的环境感知新方法，充分利用机器人感知信息，实现其在复杂环境下基于听觉的目标定位。二、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）已授权发明专利1项:《一种声源定位装置》（201010191634.1）三、 市场前景（应用领域、市场分析等）听觉感知机器人技术可在军事上和民用上得到十分广泛的应用，例如：智能雷弹系统对目标的定位与跟踪；护理机器人可通过语音识别完成患者指定的任务；地震救灾任务中利用被困者发出的声音来判断其具体位置的；在危险气（液）体泄漏时，可通过听觉传感器对声音场强度大小的判断找到其泄漏源，从而避免搜索人员的伤亡。四、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）联系人：杨鹏 教授/博导，控制科学与工程学院 院长通讯地址：天津市红桥区河北工业大学东院358信箱办公地址：河北工业大学东院七教1024电子邮箱：yphebut@aliyun.com手机：13602051146五、高清成果图片2-3张
河北工业大学
2021-04-11
一种基于用户感知的高效安全数据去重方法及系统
本发明提供了一种基于用户感知的高效安全数据去重方法，包 括：客户端采用密钥服务器协助的基于哈希的收敛加密进行跨用户文 件级数据去重；若文件不重复采用用户协助的收敛加密进行用户内部 的块级去重；采用多级密钥管理，使用文件级密钥加密块级密钥，使 用秘密共享将文件级密钥切分成分片级密钥存储到分布式密钥服务 器。本发明还提供了一种基于用户感知的高效安全数据去重系统。本 发明通过在文件级采用密钥服务器协助的基于哈希的收敛加密和
华中科技大学
2021-04-14
微元动力——轻量级全感知机器人解决方案提供商
北京微元动力机器人科技有限责任公司位于中关村国防科技园1号楼1008 ，由顶尖双一流工科院校以及综合性院校科研技术团队创立，本着“探索创造无限可能”理念，致力于用技术与创新为世界带来机器人的新奇体验。公司在“AI算法与软件技术、智能硬件技术、机器人技术”方面有着多项核心技术并具有强大的研发团队。目前针对AI+机器人基础教育、AI+机器人职业教育、大学科研实践、青少年教育推出了多款产品，并成为首届“全球青少年图灵计划”合作单位，2020年疫情期间公司自主研制的室内巡检测温机器人在重庆两江新区投入运行。领先技术，致力教育，凭借核心技术及课程体系，与世界500强企业物流行业巨头京东、中国500强外企培训集团FESCO、多家双一流高校等深度合作。共同推进人工智能与机器人教育走进社会，同时提供更优的轻量级全感知机器人解决方案，助力中国创新能力提升。
北京理工大学
2021-02-26
可见光通信中基于压缩感知的OMP稀疏信道估计方法
本发明公开了一种可见光通信中基于压缩感知的OMP稀疏信道估计方法。本发明采用压缩感知技术，显著降低了对稀疏信号进行采样时所需要的采样点数，大幅度提高了数据的利用效率，再采用基于贪婪迭代的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)算法进行信号重构。本发明可以降低信道估计中的导频开销。
东南大学
2021-04-11
北京科研团队实现人工智能四维重建技术提升冷冻电镜分析精度
近日，北京市自然科学基金资助的重点研究专题项目“超高分辨冷冻电子显微镜成像方法研究与应用”取得重要进展。在该项目支持下，北京大学毛有东教授团队于2022年4月27日在国际顶级学术期刊Nature杂志在线发表了题为“USP14-regulated allostery of the human proteasome by time-resolved cryo-EM”的研究论文，阐明了原子水平人源蛋白酶体动力学调控和构象重编程机制，并在国际上首次展示了人工智能四维重建技术用于大幅提升时间分辨冷冻电镜分析精度。
北大科研
2022-05-11
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性)
为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学
2021-05-10
中国地质大学（武汉）研究团队利用大数据驱动机器学习重建地球大气氧化历史
大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。
中国地质大学（武汉）
2022-10-14
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12