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基于计算机视觉的产品质量在线监测技术
 该成果是面向产品质量在线检测应用领域,一种基于计算机视觉和高性能计算机构成产品在线监测系统。采用基于摄像机参数、运动目标信息状态参数和模糊控制策略的主动视觉测控模型,利用一种抽样算法的视频快速解读技术运动目标快捷检测技术,又采用高鲁棒的Camshift和Kalman滤波相结合的运动目标高可靠快捷智能识别与跟踪方法,以达到具有高可靠感知、高清晰、智能化、高精度定位、高可靠跟踪和智能信息处理检测的优势。 该成果是面向产品质量在线检测应用领域,如食品用朔料制品的在线质量检测与告警
南京航空航天大学 2021-04-14
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
基于机器视觉的材料与结构损伤智能化检测技术
高速公路、城市高架等桥梁、地铁隧道、大坝、房屋建筑等混凝土结构或钢结构在施工或长期运营期间会出现裂纹或其他缺陷,进而带来很大的安全隐患。针对此情况,提出了混凝土、钢结构表观损伤远程非接触测量理论,研发出结构表观损伤的非接触检测仪与分布式监测系统。已经在国内外数十座桥梁、隧道与建筑上得到应用。
南京工业大学 2021-01-12
视觉传导瞳孔对光反射电动模型XM-D003
XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型   XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型是为了适应医学院,中等医护职业学校、医院临床教学的需要而研制的,显示正常瞳孔对光反射、视神经、视交叉及动眼神经损伤的神经兴奋传导路径,附以灯光演示的技术要求来进行设计和制作。 一、显示内容: ■ 视觉传导通路 ■ 瞳孔对光反射通路 ■ 视神经损伤通路 ■ 视束损伤通路 ■ 视交叉损伤通路 ■ 视交叉外侧损伤通路 ■ 视神经损伤瞳孔对光反射通路 ■ 动眼神经损伤瞳孔对光反射通路 二、技术参数: ■ 尺寸:51×23×86cm ■ 材质:PVC材料+木框 三、标准配置: ■ XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型
XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型   XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型是为了适应医学院,中等医护职业学校、医院临床教学的需要而研制的,显示正常瞳孔对光反射、视神经、视交叉及动眼神经损伤的神经兴奋传导路径,附以灯光演示的技术要求来进行设计和制作。 一、显示内容: ■ 视觉传导通路 ■ 瞳孔对光反射通路 ■ 视神经损伤通路 ■ 视束损伤通路 ■ 视交叉损伤通路 ■ 视交叉外侧损伤通路 ■ 视神经损伤瞳孔对光反射通路 ■ 动眼神经损伤瞳孔对光反射通路 二、技术参数: ■ 尺寸:51×23×86cm ■ 材质:PVC材料+木框 三、标准配置: ■ XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
大象机器人—mycobot协作机械臂—智能仓储套装—教学/视觉
联系我们:深圳市大象机器人科技有限公司 官网:https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店:https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话:+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址:深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505
深圳市大象机器人科技有限公司 2021-12-10
房树人心理测验系统
房树人心理测验系统
北京京师慧智科技有限公司 2025-06-10
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统,是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题,而是像一位敏锐的观察者,通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言,甚至生理信号,来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集:系统通过摄像头、麦克风等设备,同步采集个体的面部视频、语音音频,甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取:针对每种数据,用不同的AI模型提取情感特征。 视觉:分析面部肌肉运动(如嘴角上扬、眉毛紧蹙)、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情(持续仅1/25至1/5秒),或通过分析面部血流图谱(rPPG)来感知生理唤醒水平。 听觉:提取语调、语速、音高、能量(MFCC梅尔频率倒谱系数)等声学特征,判断声音中的情绪色彩。 文本/语义:如果涉及对话,系统还会分析说话内容的语义,理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码:这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法(如Transformer、自监督多任务学习框架等),将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如,一句愤怒的"我没事",配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角,才会被准确识别为"掩饰性的愤怒",而非字面意思的"没事"。  
湖南可心教育科技有限公司 2026-03-20
一种面向视觉监控的自动导航巡逻机器人
随着社会经济的发展,医院、车站、机场等大型场所的规模和数量不断扩大,其保安巡逻 自动化需求将日趋迫切。目前依赖于人力巡逻或CCD定位监控已不能满足夜间保安的要求, 采用保安巡逻机器人实行定时、定点监控巡逻与不间断流动巡逻结合将是目前最佳的解决方 案。 为了实现保安巡逻的各项功能,使系统在总体性能上满足实时性、可靠性和方便性的要 求。远程操作计算机远离移动机器人的工作现场,操作者通过这台计算机实现对机器人的远程 操作控制,其实现的功能有:网络通信、视频的解压缩和显示、非视觉传感器信息的可视化显 示、移动机器人工作状态的显示和接收操作者通过控制设备对移动机器人下达的控制命令。 移动机器人平台由移动机器人信息处理及操作系统、道路识别系统、视频采集系统、非视 觉传感器信息采集系统和伺服驱动系统组成,其中移动机器人上位机系统实现的功能有:网络 通信、视频信息压缩、视频信息识别、非视觉传感器信息的处理、移动机器人的运动规划和运 动控制。本项目创新点如下: (1) 基于区域矢量化道路识别 对车道线进行区域矢量化,并对获取的车道线进行数学分析及建模,用以后续的自动导航 控制。 (2) 基于多信息融合的自动导航 本巡逻机器人自动导航系统采用多信息融合,结合视觉信息和GPS定位。视觉信息用来识 别车道线进行导航,而GPS可以提供必要的导航信息,对视觉信息的不足进行补充。 (3) 巡逻机器人组网及远程控制 巡逻机器人控制系统接入无线网络,可以通过控制端PC对机器人发送指令,使其按所发 送的指令自动到达指定站点。机器人之间应该也能够互相通信,这样才能够及时的避免冲撞以 及交换信息。
华东理工大学 2021-04-11
面向智能交通的计算机视觉产业化关键技术
智能交通是关键在于两方面:智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序,提升道路的通行能力;后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统,最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路,团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机,电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为,通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作,开发了基于达芬奇(DaVinci)平台的嵌入式电子警察产品,并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆,团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统,提前主动定位并识别交通标识,规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作,已参加数届中国智能车未来挑战赛(IVFC),获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩,并得到了中央电视台等机构的好评。
重庆大学 2021-04-11
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