团队研发了手术视觉当行定位系统，采用多相机系统对带有视觉标签的手术 器具进行实时定位和目标跟踪，视觉标签采用非对称分布的红外反射球，支持有 源和无源两种视觉标签。其中高速高分辨率红外摄像机采用内置 850nm 红外光源 阵列，120 万像素红外 CCD，配合宽焦距范围镜头，视场角度可达 90°以上。为 减小系统延时，提高手术医生的体验感，研究基于 FPGA 的视觉数据并行计算定 位算法，在相机本地通过 FPGA 快速计算得到单视角的定位数据，配合高速以太 网标准的数据传输总线，能够达到 200 帧以

实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成， 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要， 配置多个基础类、提高类和应用类实验，帮助学生由浅入深 ，逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。

产品详细介绍软件特点● VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求，从几何物品的定位、检测、识别、测量，都能够解决● 结合灵活而强大的PC-based应用开发，VisionBank SVS软件能够以前所未有的超快速度，为各种机器视觉应用创建解决方案● VisionBank SVS软件提供中、英两种语言选择，全面兼容Win 7、Win8、Win10系统，客户可在32位与64位间无缝切换● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 支持多种设备热插拔，无需断电就可添加或移除设备● 工具组可重复使用的并缩短应用开发的时间● VisionBank SVS机器视觉测量软件适用于各行业产品在线、离线尺寸测量，1/4亚像素测量精度● 几十种几何算法运算，十多种测量工具，使得测量变得简单，强大● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 测量结果可以Excel ，Txt，CSV等形式输出，统计数据● 圆形、方形、棋盘格等标定板标定，比例尺标定智能视觉软件测量（计测）模块 智能视觉软件测量（计测）模块2标定 标定 高精度测量所选用的标定板标定，可使得检测精度达到um级别。亦可选用标准产品或标准块进行比例尺标定，方便、快捷，更适用于产线数据快速测量。数据存储 智能视觉软件数据存储 可将数据保存为TXT、EXCEL、CSV格式，用户可设置数据保存路径。在数据记录窗口中查看最近100天的检查记录。保存的结果数据文件和图像以日期分组。 机器人视觉引导定位模块● 系统内嵌智能形状识别引擎，能够识别常见的基本几何图形● 对于复杂形状，系统可以进行模板学习训练，进而实现复杂形状的识别● 全面兼容ABB、KUKA，FANUC、安川，川崎，新松等主流机器人，以及各类PLC控制系统实现无缝对接● 多点映射标定及标定板标定，可将图像左边转化为世界坐标、及伺服运动脉冲等● 标准协议的RS2162通讯、网络通讯（服务器、客户端），使得通讯更加简单化● 检测组织错误、表面缺陷、产品损坏、缺失等特等● 颜色检测分析、有序色块检测等● 圆度检测、轨迹检测、直线边缘毛刺检测等● OCR、OCV，读取和验证产品或元件上的字母、数字、字符等● 读取一维条码、二维DataMatrix码、QR码● 读取数据通讯输出，RS232、TCP/IP、I/O输出智能视觉系统逻辑控制、数据运算 对测量模块得到的结果进行数学计算产生新的数值，或比较两个字符串内容是否一致，可以设定固定字符串，等等图像预处理 图像预处理机器视觉 在图像预处理中可以添加一系列预处理算法对图像逐步进行预处理。后续用户选择的模块是在预处理之后的图像上执行的。 支持多种相机需求VisionBank SVS软件可以基于数百种相机平台采集图像。目前可支持Microvision GIGE/USB系列相机、Basler GIGE系列相机、AVT GIGE/USB/1394系列相机，以及维视图像智能相机.优势特点● 智能化工程管理——可同时检测同一产线上的不同型号产品● 多层级权限管理——提供“管理员”、“工程师”及“操作员”权限管理● 高自由度的扩展性——面向高级用户开放SDK版本● SDK层级的兼容性 ——系统直接搭载厂商原始驱动包● 数据转译模块——可对输入输出的信号进行“转译”，支持用户自定义规则● 本地及云端的数据存储——检测数据可本地存储也可上传到云端● 其他辅助功能——包括智能参数确定、逻辑检测、灰度直方图、系统运行日志及额外的软键盘

技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。

针对大规模的复杂网络系统，在理论上研究网络节点之间协同规则，研究网络结构与系统性能之间的关系，构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。

成果介绍人脸三维识别，工业产品的三维检测技术创新点及参数自适应，“拟人”；深度学习（神经网络）；模糊逻辑和逻辑推理；进全局优化化计算。市场前景人脸识别，工业产品的外观三维检测

一般来说，燃料成本约占燃煤发电企业总发电成本的70%－80%。可见，燃料成本是发电厂生产经营和经济核算的中心环节。因此，燃料的现代化管理水平对火力发电厂的生产安全、经济、稳定以及提高企业的经济效益有着重要意义。火电厂的燃煤管理是生产管理的重要环节之一，只有准确、迅速测量出煤场存煤量，才能对电厂进行成本核算、经济效益评估和科学的管理。传统盘煤方式主要采用人工丈量的方法。这种方法不仅费时费力、不准确，而且易受气象条件影响。