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基于视觉特征的视频指纹检测及视频序列匹配方法及系统
本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为：按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。
华中科技大学
2021-04-11
激光视觉打标机
通过给激光打标机装上眼睛（工业相机），从而让激光可以准确知道工件的位置信息，当工件位置出现偏差时，视觉系统可以自动修正工件的位置信息，使得工件被正确加工。加装系统后可提升产能100%-300%，减少人工成本40%-60%，定位精度达0.05-0.15mm。适用于汽车零部件、3C数码、医疗器械、生物医药、五金工具、精密仪器、半导体元器件、服装辅料、家用电器、工艺礼品、珠宝首饰等行业。
霍夫纳格智能科技（嘉兴）有限公司
2022-01-21
激光视觉打标机
通过给激光打标机装上眼睛（工业相机），从而让激光可以准确知道工件的位置信息，当工件位置出现偏差时，视觉系统可以自动修正工件的位置信息，使得工件被正确加工。加装系统后可提升产能100%-300%，减少人工成本40%-60%，定位精度达0.05-0.15mm。适用于汽车零部件、3C数码、医疗器械、生物医药、五金工具、精密仪器、半导体元器件、服装辅料、家用电器、工艺礼品、珠宝首饰等行业。
霍夫纳格智能科技（嘉兴）有限公司
2022-01-21
声振检测技术
成果描述：声振检测技术是基于声振传感器是检测技术，可以广泛应用于机械、石油化工、电气、航空航天等领域的故障检测。 该技术采用一种新型声振传感器，该传感器采用特殊技术加工而成，灵敏度远高于传统声发射传感器，声振传感器图片如图1所示。声振检测系统样机，如图2所示。 图1 声振传感器 图2 声振检测系统样机 技术指标： ？ 采用振动及超声复合传感器（能同时拾取到振动及超声信号），对两种信号进行融合故障预警率； ？ 信号带宽：5Hz～120KHz； ？ 系统要求两个通道同步采样，采样率1MHz，采样精度16位； ？ 具有良好的人机界面，具有对信号数据存储、分析、判断，并给出诊断结果及双通道信号（时域和频域）显示。 ？ 工作温度：-20oC～100oC； ？ 相对湿度：≤95%。 该技术可为旋转机械故障诊断、压力容器/管道的泄漏，电气设备的放电检测等提供一种更高效的检测手段，为设备的正常运行提供保证。
电子科技大学
2021-04-10
声振检测技术
声振检测技术是基于声振传感器是检测技术，可以广泛应用于机械、石油化工、电气、航空航天等领域的故障检测。该技术采用一种新型声振传感器，该传感器采用特殊技术加工而成，灵敏度远高于传统声发射传感器，
电子科技大学
2021-04-10
声振检测技术
成果简介： 声振检测技术是基于声振传感器是检测技术，可以广泛应用于机械、石油化工、电气、航空航天等领域的故障检测。 该技术采用一种新型声振传感器，该传感器采用特殊技术加工而成，灵敏度远高于传统声发射传感器，声振传感器图片如图1所示。声振检测系统样机，如图2所示。 技术指标： 采用振动及超声复合传感器（能同时拾取到振动及超声信号），对两种信号进行融合故障预警率； 信号带宽：5Hz～120KHz； 系统要求两个通道同步采样，采样率1MHz，采样精度16位； 具有良好的人机界面，具有对信号数据存储、分析、判断，并给出诊断结果及双通道信号（时域和频域）显示。 工作温度：-20oC～100oC； 相对湿度：≤95%。 该技术可为旋转机械故障诊断、压力容器/管道的泄漏，电气设备的放电检测等提供一种更高效的检测手段，为设备的正常运行提供保证。
电子科技大学
2017-10-23
机器人视觉导航技术、机器人远程控制技术
项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。
所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。
对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。
青岛共享智能制造有限公司
2021-09-13
基于人工智能的视觉智能感知平台
本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。
重庆文理学院
2025-02-21
一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法
本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。
武汉大学
2021-04-13
基于机器视觉的稻麦常见病害自动检测与测报系统
采用机器精测替代人工调查，突破了稻麦病害精准化检测难题，规范了病害监测过程。解决当前病害测报无法有效保存信息的问题，实现稻麦病害高效测报与防治服务，使农田用药更加精准，降低种植成本，保护生态环境。可广泛应用于我国稻麦病害的诊断、测报与防治方案制定， 以及农作物病害大数据分析等领域的研究与实践过程。
扬州大学
2021-04-14