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。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本成果来自省部级科技计划项目，2014年获国家发明专利授权，2015年通过中国铁路总公司的技术评审，2015年11月获得国际隧道与地下空间协会年度技术创新奖，认为达到国际领先水平。该项技术的检测速度从间歇式5km/h，提高到连续性175km/h，它能在正常的列车运行条件下完成整条线隧道的检测，彻底地改变了国家铁路网隧道病害不能普查和定期体检的现状。该技术还可以用于公路隧道和地下铁路隧道的健康状态检查

探地雷达属于高科技产品，长期以来，只有美国、加拿大、瑞典等少数国家生产。近年来我国国内也生产探地雷达，一些大学也研制探地雷达，但是这些探地雷达多为单通道，地面耦合天线，扫描速率很低，不能用于车载。一般探地雷达系统好比照相机，而车载探地雷达系统好比多摄像头的高速摄像机。车载探地雷达系统的扫描速率与高速摄像机的单位时间内所能拍摄的照片数类似，扫描速率越高，测试速度越高。目前国外车载探地雷达系统主要有美国GSSI公司的SIR-20系列、30系列和意大利IDS公司RIS-2K系列。车载探地雷达技术有五项关键技术：空气耦合天线、多个通道技术、高速扫描技术、定位技术和多通道数据处理技术。以我校地学学院昝月稳教授领衔研制的车载探地雷达系统，在这五项技术方面都达到国际领先。专用空气耦合天线，集中了国外喇叭型天线和平板天线的优点；采用金属壳全屏蔽，减少了外界干扰；三通道探地雷达系统的扫描速率是美国SIR-20系列雷达扫描速率的5倍，意大利RIS-K2系列雷达扫描速率6倍， 美国SIR-30系列后来才与我们的扫描速率相当，但是探测深度只有我们的三分之一。定位系统采用了GPS和里程绝对坐标定位技术，可以整条线自动采集数据，而国外同类产品是相对定位，累计误差大，无法长距离检测。自主研发了多通道数据处理软件，在吸收国外软件优点的基础上，软件功能达到国外同类软件先进水平。该项成套系统集成技术已成功应用于工程实际，2008年经铁道部鉴定达到国际领先水平，实现了不干扰运输的路基状态检测与普查。铁路车载探地雷达24小时可以采集2880km的数据，而在运营线上人工检测至少需要一年的时间，其效率是不言而喻的。

本项目深入分析了日常生活中晕车晕船等晕动病的发病原因，开创性地从体感和视觉两个方面对晕动病进行预防和缓解。通过设计一种基于自动控制技术和图像处理技术的嵌入式防晕动平衡系统，以Intel Galileo和Bay Trail平台为核心，同时控制三自由度平台的平衡和稳定摄像头采集的图像，实现了体感和视觉的双平衡，从而屏蔽了外界倾斜和晃动对乘客的影响。在一定程度上避免了晕动病的发生，更为乘客带来了娱乐舒适、丰富多彩的旅行体验。

该项目属于自动化技术领域。它为863计划中的型号研制任务“精密装配机器人（JZR）”提供了一套实用的视觉系统，应用该系统与其他传感器配合，使机器人能完成小型机电产品的装配作业，能实现装配过程的插入、拧紧等典型动作。该成果还可以应用在工业、国防、医学等其它相关领域。该系统在硬件体系结构、软件系统、识别方法等研究方面有重要创新，填补了国内空白，其主要技术指标已

项目简介 机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、计算机科学、图像处理、模式识 别等诸多领域的交叉学科，其主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中 提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，目前已经广泛应用 在工业和民用领域中。 三维全景视觉检测技术是近年来机器视觉领域研究的热点之一，目前在视觉监控领 域、机器人定位、机器人视觉伺服控制等方面得到了应用。现阶段全景视觉检测技术主 要围绕运动系统的定位、伺服速度和精度开展研究，江苏大学先进制造与现代装备工程

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。 

需焊接类、视觉检测类、工业信息化软件开发相关技术人才