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高等教育领域数字化综合服务平台
智能车载视觉服务平台
智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。
同济大学
2021-02-24
手术视觉导航定位系统
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
上海理工大学
2021-01-12
复杂背景下多目标精确跟踪系统
多模跟踪器系统融合了可见光、红外、雷达、GPS等多种信息，完成对空中目标、海面目标的全天候高精度实时探测和跟踪。该系统通过可见光、红外等传感器的数据融合和雷达等其它目标探测系统联网，可以自动识别空中、海面目标，并将目标图像信息实时传回指挥中枢。该系统考虑了多种通用要求，集成了强大的软、硬件资源。跟踪精度达到亚像素级精度。该系统集成了如下技术：1. 红外、可见光的弱小目标实时检测技术；2. 多传感器数据融合技术；3. 目标退化遮挡时的特征提取技术；4. 目标超视场下精确跟踪技术。该系统的研究成果除了可以直接解决对空对海面的安防外，还可以用于航天器自主导航、交会对接、空中预警检测等领域；在工业领域检测、国土资源实时监控、交通和现代物流流量监控等民用领域也有广泛的应用前景，对提高我国国防力量和加快国民经济发展都具有重要的作用。
北京航空航天大学
2021-04-13
物流车辆监控调度和货物跟踪系统
由于现代物流代表了21世纪交通运输现代化的发展趋势，随着现代物流业的发展，监控车辆和货物追踪成为迫切解决的问题。 研究成果通过GPS/GIS/GSM和网络系统集成，研究开发了适用于物流企业的信息服务和配送路径优化系统，GPS/GIS车辆调度监控救援系统。 可实现的主要功能有:物流指挥调度中心通过屏幕电子地图实时监控车辆和货物；车辆可报警和接受调度指令；货主可实时查询货物位置和状况；为指挥调度提供优化配送方案。主要技术指标是:w 控制范围: 中国中东部地区w 监控车辆数量: 200精度: 小于15米
北京理工大学
2021-04-13
物流车辆监控调度和货物跟踪系统
Ø 成果简介：由于现代物流代表了21世纪交通运输现代化的发展趋势，随着现代物流业的发展，监控车辆和货物追踪成为迫切解决的问题。研究成果通过GPS/GIS/GSM和网络系统集成，研究开发了适用于物流企业的信息服务和配送路径优化系统，GPS/GIS车辆调度监控救援系统。可实现的主要功能有：物流指挥调度中心通过屏幕电子地图实时监控车辆和货物；车辆可报警和接受调度指令；货主可实时查询货物位置和状况；为指挥调度提供优化配送方案。Ø 项目来源：自行开发
北京理工大学
2021-04-14
物流车辆监控调度和货物跟踪系统
Ø 成果简介：由于现代物流代表了21世纪交通运输现代化的发展趋势，随着现代物流业的发展，监控车辆和货物追踪成为迫切解决的问题。研究成果通过GPS/GIS/GSM和网络系统集成，研究开发了适用于物流企业的信息服务和配送路径优化系统，GPS/GIS车辆调度监控救援系统。可实现的主要功能有：物流指挥调度中心通过屏幕电子地图实时监控车辆和货物；车辆可报警和接受调度指令；货主可实时查询货物位置和状况；为指挥调度提供优化配送方案。Ø 项目来源：自行开发
北京理工大学
2021-04-14
计算机视觉检测技术的QR码检测识别方法
本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。
四川大学
2021-04-10
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
图像自动标注和模型训练技术在工业视觉中的应用
1. 痛点问题
工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。
2. 解决方案
本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。
本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。
合作需求
寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学
2021-12-23
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