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基于FPGA\SOC的视觉里程计
视觉里程计可以通过相邻两帧图像之间的差异,计算出机器人位置和姿态的变化。采用FPGA\SOC实现机器人视觉里程计则可以极大地提高处理能力,满足实时计算的要求,本项目: (1)支持SURF特征点和FAST特征点的检测。其中SURF特征点(8个尺度),支持图像的尺度不变性。
哈尔滨工业大学 2021-04-14
上海青瞳视觉科技有限公司
上海青瞳视觉科技有限公司 2022-11-01
基于视觉的智能电动尾门开启系统
项目成果/简介:本系统(俗称一脚踢)是针对智能汽车环境下的基于目标检测和动作识别的智能电动尾门系统而展开研究的。通过车载环视摄像头,结合计算机视觉目标检测、动作识别等技术,对车辆外部人员的特定动作检测和识别,对特定动作(如踢脚等)做出响应,智能开启车辆尾门,从而实现人车智能交互.应用范围:该发明可以用于所有车型的智能电动尾门开启,尤其适合于新能源车的电动尾门开启,可以做到效果好、微成本,给用户带来方便愉悦的用车体验。项目阶段:试验阶段效益分析:该发明采用基于视觉的方式,相比现有的基于电磁感应的方式,其效果更好、更安全、成本更低。已在室外晴天、阴天、树荫下,以及室内停车场等场景下的复杂背景下用荣威RX5成功地完成了实验,解决了其中的身份识别、动作效果、实时开启等问题。
同济大学 2021-04-10
计算机视觉农产品智能分选
农产品分选是农产品采后商品化处理的核心环节,是提高农产品标准化水平与增加 农民收入重要手段。随着现代农业发展,传统的人工分选和面向单种作物的专用分选装 备已不能适应经济社会发展的要求。随着近两年人工智能技术的爆发式增长,将人工智 能与农产品分选相结合,将领智能农机分选装备的发展方向,对发挥我市现代农业的高 端装备制造业先发优势,提升我市作为装备制造业强市的国家地位具有积极意义,具有 良好经济效益和社会效益意义。目前一些胡萝卜等农产品生产加工企业主要依靠人工分 级,生产成本高,生产效率低,利润低。针对外贸行业对农产品分选要求,研制了国内 首台套的胡萝卜智能精选分级生产线,该生产线已顺利推广到马铃薯、花生、苹果的智 能分级领域。
青岛农业大学 2021-04-11
多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置
本实用新型涉及一种多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置,涉及自动焊接技术领域, 特别是焊接机器 人视觉传感技术领域。该装置包括用于向焊缝区域投射结构光条纹的多 线激光发生器(10)、装有窄带滤光 片(1)和中性减光片A(2)的用于采集焊缝特征 激光条纹图像的摄像机A(3)、装有带通滤光片(8)和中性减光 片B(9)的用于采集 激光条纹以外图像的摄像机B(7)、与摄像机A(3)、摄像机B(7)相连的控制器(11) 组成。 综合两摄像机的图像信息可以计算出焊枪当前理想位置,得到与实际位置的差值, 并由控制器转换成模拟信号或无线通信输出,控制焊枪纠偏电动机,实现焊缝自动跟踪 的目的。 
南京工程学院 2021-04-11
基于视觉的智能电动尾门开启系统
本系统(俗称一脚踢)是针对智能汽车环境下的基于目标检测和动作识别的智能电动尾门系统而展开研究的。通过车载环视摄像头,结合计算机视觉目标检测、动作识别等技术,对车辆外部人员的特定动作检测和识别,对特定动作(如踢脚等)做出响应,智能开启车辆尾门,从而实现人车智能交互.
同济大学 2021-02-01
面向视障人群的辅助视觉系统
本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。、lineØ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程,有了这款穿戴式设备的辅助,他们可以自主的各种生活场合中使用纸币,他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动,设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。Ø 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑,设备可以识别红绿灯,并且通过语音实时告知使用者,这可以有效的降低使用者在过马路危险。Ø 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求,使用者只需要把手指指向想要了解的内容,设备就会给出报纸或是书本上的文字内容,这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化,系统也可以对自然场景下的文字进行识别,比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。Ø 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别,室内的桌子、茶杯等,还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求,有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西,并且完成结账。
电子科技大学 2021-04-10
面向视障人群的辅助视觉系统
本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 ? 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程,有了这款穿戴式设备的辅助,他们可以自主的各种生活场合中使用纸币,他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动,设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 ? 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑,设备可以识别红绿灯,并且通过语音实时告知使用者,这可以有效的降低使用者在过马路危险。 ? 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求,使用者只需要把手指指向想要了解的内容,设备就会给出报纸或是书本上的文字内容,这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化,系统也可以对自然场景下的文字进行识别,比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 ? 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别,室内的桌子、茶杯等,还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求,有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西,并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛,提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术,使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟,可以有效的获取外接环境,通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分,及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点: ? 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 ? RAM需要大于512M,稳定5V电源 ? HDMI接口支持,USB 接口支持,常见音视频编解码支持 ? 摄像头采用的720p的高清USB摄像头。 软件指标只要包括: ? 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性,以及ROI确定的准确性,能否准确的划分出待识别目标所在的区域 ? 物品识别部分主要包括可识别物品的类别,以及识别的准确率指标 ? 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本,主要涉及的算法的时间和空间复杂度 ? 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示,主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头,后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为,以手指的一次特定手势(食指有方向性指向某个物体)为触发,系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息,如字符,物体等,进一步通过计算机视觉算法,对检测的信息做识别处理,最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品,那么设备就会开始读取这个场景,进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广,那么可以极大的帮助视觉残疾人,这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活,他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期,已经取得了阶段性的成果,可以准确的定位值之间所在的位置,能较为准确的识别自然场景的中纸币面值,以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化,增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景,据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万,而其中视觉残疾的人数找到15%,因此这款设备具有广阔的市场前景,可以带来一定经的经济效益。而且,更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神,帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。
电子科技大学 2021-04-10
基于机器视觉的智能拉力试验机
一、 项目简介通过机器视觉进行电缆护套拉伸长度测量,用于“电线电缆”产品检验设备,通过数字图像处理技术测量电缆护套上两个标志点之间的长度,来分析电线电缆绝缘层材料的抗张强度和断裂伸长率。该检测装置无需人工干预,可自动完成电缆护套试件拉伸长度的测量,检测过程中样品无接触压痕,可实现5个实验样本一次装卡,同时作拉伸长度检测试验,并进行智能数据分析,缩短了试验时间,极大地提高了实验效率和检测精度。二、 项目技术成熟程度已完成样机研制,获专利1项。三、 技术指标(包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况)1、最大试验力:500N ;     2、测力示值准确度:≤±1.0%;3、试验速度范围:10-500mm/min; 4、速度示值准确度:≤±1mm;5、移动台最大位移:600mm ;  6、位移示值准确度:≤±1mm。四、 市场前景(应用领域、市场分析等)产品可用于电材生产及相关质检部门,目前国内无类似产品,属国内首创,市场前景看好。五、 规模与投资需求(资金需求、场地规模、人员等需求)机械部分可以自行加工或外协加工,计算机电控部分组装与调试需2~3人。除机械部分外,厂房40平方米左右即可。规模生产需要流动资金100万左右。六、 效益分析 按每年生产200台计算,可获利约1500-2000万,七、 合作方式 技术入股,技术转让等形式。或面谈。八、 项目具体联系人及联系方式(包括电子邮箱)项目负责及联系人:高振斌,电话:022-60436758邮箱:gaozhenbin@hebut.edu.cn九、高清成果图片2-3张  
河北工业大学 2021-04-11
高精度视觉无损检测与自动分拣系统
可自动上料、自动检测、自动下料。可有效提高自动化程度和生产效率、节约劳动力成本、降低人为误判率,提高产品档次
扬州大学 2021-04-14
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