本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

本发明公开了一种感知时长和资源分配联合优化的方法，优化目标为：其中r为数据总速率，τ为感知时隙宽度，X和W分别为用户对各频带的占比矩阵和发射功率矩阵，约束条件为检测和虚警概率、发射功率峰值和均值均受限于预设门限。所述方法首先将优化问题分解为上下两个子层；然后在τ可行区下界附近选取第一二插值点，基于其连线斜率选取第三插值点；其次令插值函数导数为零导出τ最优解最后将τ的最优解代入至下层进行优化，得到X和W的最优化解本发明方法速度优势明显并且精度仍能维持较高水平。

本发明公开了一种基于带宽感知的 Hadoop 调度方法，包括：对 Hadoop 任务调度建立一个作业时间完成模型，为 Hadoop 调度系统建 立一个数学模型，将 Hadoop 的任务调度问题转化为一个为待调度的作 业寻找一个使得该作业的作业完成时间最短的任务调度方法的问题； 利用 SDN 提供的实时网络管理与流量控制功能，提出了一种基于时隙 的网络带宽分配机制，将每一条链路的剩余带宽的占用期划分为相等 的时隙，在作业完成时间模型和网络时隙带宽分配机制的基础之上； 在为某个任务分配计算节点之前，综合考虑任务的本地性与实时网络 带宽情况，为每一个任务分配一个能够提供最早完成时间的计算节点。 本发明解决了现有方法中不能同时从全局视角和实际网络可用带宽两 方面进行任务调度的问题。

本发明提出一种分块阵列块内压缩感知逐点扫描相机。该相机包括：物体光源、透镜组、DMD阵列、感光片、A/D转换器、DSP处理器组成。预先将DMD阵列分割成若干个小方块，透镜组将景物光线投向DMD阵列上面，通过控制DMD阵列上面数字微镜逐点翻转，实现对景物光线的分块逐点扫描，即在每一个小方块内分别进行压缩采样。然后根据重构算法重构原始信号，DMD阵列将逐点扫描后经过重构的景物图像反射到感光片上成像。本发明利用DMD阵列的逐点扫描提高了成像的速度，是一种具有很大潜在应用价值的新型拍摄方法，突破了香农采样定理的瓶颈，从少量采样测量值精确重构出原始图像，将传统数据采集与压缩合二为一，节省存储资源。

本发明公开了一种实时流计算流速感知弹性执行容错系统，将 传统流计算框架中元组发射、计算、状态保持与处理单元紧耦合关系 变成一种模块化、专职化的松耦合关系，结合流速感知、弹性执行、 状态管理等模块，使系统能够精细控制各阶段的处理时间进而保证整 个应用的延迟。流速感知使系统能够快速响应输入流变化或可用资源 变化。分发模块可灵活改变分发关系、并适时按批发送元组，进一步 减少了资源消耗和发送延迟。弹性执行使系统对用户透明地调

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 可穿戴设备已成为疾病诊断与治疗方面的一项重要创新技术，在人体生理指标与机能监测方面发挥着极其重要的作用。可穿戴外骨骼机器人技术渐渐融入人类日常生活，但面临着环境多变、骨骼特征复杂、传感电极顺应性差等挑战。本技术针对人-机-环境耦合中的关键难题，开展面向人体运动感知的柔性可穿戴系统研究，研发了面向关节转角、肌肉形变、足底三维力测量的可穿戴柔性传感系统，旨在揭示人体自然运动规律、促进外骨骼机器人研究，为复杂环境中的外骨骼自适应控制提供智能感知技术支撑。

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。 

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。

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。

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