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场景文字检测与识别
场景文字检测与识别是指将自然场景中出现的文字信息识别出来。具体来讲其包含两个部分（如图1）：文字检测和文字识别。在现实生活中，场景文字检测与识别的应用十分广泛。
南京大学
2021-04-14
页岩薄片智能识别平台
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
高志豪
计算机学院/物联网工程
2017年/2021年
201731064410
林钟煇
计算机学院/物联网工程
2018年/2022年
201831064119
阳旭菻
计算机学院/计算机科学与技术
2018年/2022年
201831062525
李沛键
计算机学院/物联网工程
2018年/2022年
201831064115
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
陈雁
计算机科学学院
副教授
人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域
刘忠慧
计算机科学学院
副教授
机器学习、人工智能、形式概念分析
四、项目简介
美国海相页岩气藏的成功勘探开发，展现了页岩气的巨大潜力和发展空间，同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展，通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据，是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分，其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布，因此，对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前，页岩薄片只能靠人工鉴定，这种方法工作量大，效率低，且主观性强，误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法，目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用，深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景，本项目组将会开发页岩薄片智能平台，通过机器学习算法来学习专家知识，自动识别孔隙类型，这样就可以大大提高效率，节省人力。
西南石油大学
2023-07-20
一种基于声音的生物种群识别方法及系统
成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。
电子科技大学
2021-04-10
基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统
在国家自然科学基金的支持下，“基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统”深入研究了复杂环境下的人脸识别算法，并形成了一套可实用的实验系统样机。 该系统提供了多种人脸识别算法选择的功能，一方面可以使本系统能够在特定场合迅速融合多种特征或识别结果，形成特定任务域的人脸识别实用系统；另一方面本系统可以作为一个通用人脸识别算法评测系统，以便在统一的环境和标准下评测各种人脸识别算法的性能。 目前，该系统在室内可控环境下的识别率可以达到99%以上，可以用于门襟、考勤等领域。在自然环境下，该系统也有较高的识别率，尤其是在考虑Top-n (n>10)识真率的条件下，可在公安、交通、机场、车站等监控及追捕逃犯等领域的有效辅助手段，可大大提高安全性和工作效率。 主要应用范围： 公安、交通、机场、车站等场所的监控，银行及重大安全部门的身份鉴别，日常门禁及考勤系统等。
北京交通大学
2021-04-13
基于无线传感器网络的扩散气体边界识别与追踪系统
本系统利用无线传感器网络技术（Wireless Sensor Networks, WSNs）实现对监控区域泄漏的化工气体进行实时监测和全局分析，主要涉及对有害气体的扩散边界追踪、有害气体泄漏源的推测。系统突破了相关研究中仅报告连续目标内边界（图1中节点Na到Ne组成的区域）的局限性，重点转向保证边界识别精度的前提下，根据边界特征最小化气体外边界区域中的节点个数（筛选节点N1到N8中的冗余节点），完成气体的边界识别与追踪，实现安全定位。
河海大学
2021-04-14
一种基于射频识别的人机交互系统及方法
本发明公开了一种基于射频识别的人机交互系统及方法，人机 交互系统包括交互屏、协调器、读写器、卡套以及主机，交互屏由依 次连接的触摸屏、显示屏和射频天线层构成；协调器与天线层连接， 读写器与协调器连接；卡套包括指套以及位于指套中且携带有信息的 卡片，主机与读写器和交互屏连接，用于控制交互屏准确定位触点位 置、控制触点位置附近的天线开启、控制读写器检测卡套中卡片的信 息以及将触点和卡片信息绑定。本发明通过触摸屏感知用户触
华中科技大学
2021-04-14
射频读写设备及应用该设备的车辆识别与辅助测速系统
南京邮电大学
2021-04-14
一种基于深度图像的手势识别方法与系统
本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法，训练数据集和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到，首先计算图像中人体区域的最小深度值，再利用深度阈值，结合人手是离传感器最近物体的预设条件，分割出深度图像中的手势；然后获取手势在三个正交平面上的投影图，分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影图；接着提取三个投影图的轮廓片段包特征，并级联成原始深度手势的特征向量；最后训练分类器，对从待识别深度图像中获取的手势特征向量进行分类，得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行，推广能力强，识别准确率高，能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的影响。
华中科技大学
2021-04-11
芯片热设计自动化系统
TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学
2025-05-16
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12