简单介绍： 动物行为学视频分析系统是一套通过视频摄像机和计算机，采用图像处理技术，自动跟踪和记录动物活动的通用型运动轨迹记录分析系统，可以应用在神经药理，学习记忆药理，抗衰老药理和新药神经系统一般药理毒理研究，也可用于神经科学基础研究。可进行头中尾三点跟踪，适用于Morris水迷宫实验、旷场实验、条件性位置偏爱实验、T型迷宫、Y型迷宫、八臂迷宫、高架十字迷宫、Barnes迷宫、Zero迷宫、孔洞实验、新物体识别等各种动物实验。 ZL-099除了具有自动跟踪记录动物活动轨迹的基本功能外，还具有通过事件记录器记录视频系统无法自动识别的各项动物行为事件、轨迹数据导入再分析、实验数据管理以及实时录像功能，并能够接收16路外部输入信号，控制16路外部输出信号，充分体现了自动化与灵活性相结合的优势。 详情介绍： 一.详情介绍 1.可随心设计的平台区域图形 ZL-099可以使用户根据实验目的自行设计实验平台区域，用于计算机跟踪动物在不同区域内的各项指标。ZL-099提供了圆/椭圆、扇形、多边形、环形图元，用户可以使用这些图元设计任意形状的跟踪区域，从而在实验中获取动物在跟踪区域中的各项数据。实验平台设计的灵活性使ZL-099可以更好地适用于各种迷宫实验的研究。 2.稳定可靠的跟踪算法 ZL-099为用户提供了三种跟踪算法：灰度法、背景减法和色彩识别法。灰度法适合在动物与背景间的对比度较大，背景可能会有较小变化的场景下使用。背景减法适合在背景复杂、背景灰度接近甚至与动物灰度相同，但是背景基本不变化的场景下使用。根据背景情况选择跟踪算法，能够使跟踪效果达到*佳。色彩识别法适合对着色的动物进行跟踪。ZL-099也是能够进行头、中、尾三点识别的优良软件。 3.事件统计和分析功能 ZL-099能够记录26种键盘预定义事件、16路外部输入事件、12路外部输出控制事件以及目标所在区域事件，开创性地设计了事件关系图，形象地揭示各类事件之间的相互关系，为深入用户分析动物行为提供了有利支持。 4.可视化的实验数据管理功能 ZL-099内建的数据库通过实验目录树和属性页的方式，将实验过程中产生的大量数据有机地组织起来，使用户可以很方便地查阅实验历史数据和图形，使实验数据的管理成为一个有组织的数据系统。每个实验人员可以独立创建自己的实验数据库，设置密码保护，通过简单的拷贝命令即可实现数据的备份和携带，充分保障了数据的安全性。 5.强大的综合报表功能 ZL-099的综合报表功能允许用户进行实验数据的筛选，并将筛选后的数据进行统计和分析，输出动物在各区域的持续时间、游程、进入区域的次数、潜伏期、平均速度、静止时间等指标，以选定的属性项分组统计平均值和标准误差，并将其以直方图的形式呈现出来。用户可以通过对数据图表复制、粘贴的简单操作，很快形成自己风格的实验报告。同时系统还提供了导出数据的功能，，可以将原始数据和统计分析数据导出到Excel文件中，用户可以使用如：Excel、SPSS、SAS等第三方软件进行深入的数据统计分析。   6.灵活的实验启动和结束方式 ZL-099不但提供了手动开始/结束实验方式，还提供了自动开始/结束实验、延时开始/延时结束以及远程开关启动实验方式。在自动开始/结束实验方式下，用户设置开始区域、结束区域后，系统实时监测动物所在的位置，当动物运动到设定的开始区域、结束区域时，系统自动启动跟踪任务或结束跟踪任务。远程开关方式可以使用户在远离计算机的位置启动实验，极大地方便了研究人员的操作，降低了工作强度。     7.方便快捷的手动事件记录器 ZL-099提供一个可以自定义的事件记录器，通过键盘或鼠标用户可以方便、高效地将视频跟踪系统无法自动记录的事件记录下来。用户可以按照自己的操作习惯定义各个快捷键所对应的事件，如：站立、理毛、进食、排泄等，*多可以定义26个事件。事件记录器不但记录事件，同时还将事件的发生时刻和持续时间记录下来，并对事件发生的次数和事件总持续时间进行统计分析，便于用户对动物行为进行深入研究。 8.自定义实验动物的属性模板 ZL-099允许用户定义自己感兴趣的动物属性项，并将其作为模板存放在数据库中，这个模板不但可以在当前实验中使用，而且也可以在以后的实验中复用。通过动物属性模板，用户可以储存更多的关于实验动物的信息，这些信息在后期的批量数据处理中，作为分组条件进行分组统计分析，使研究人员可以更加深入地探究各个因素与动物行为之间的内在关系。   9.实时分析和录像分析以及压缩录像功能 能够在实验的同时进行实时动物行为分析，也可以进行实验录像视频文件的分析。录像文件批处理功能只需要用户指定录像文件所在的目录即可自动进行大量录像文件的动物行为分析而不需要用户的任何介入。提供实时压缩录像功能，可以将实验图像采用通用的视频文件格式保存下来，便于后期的研究分析和备案。ZL-099系统从设计实验、预定义属性模板、设计区域平台、执行实验、数据分析到数据的导入导出，为用户提供完整的解决方案，是一个适用于多种迷宫实验的通用型视频跟踪系统。     二.性能指标 视频源 摄像机：黑白/彩色 录像机、DVD：黑白/彩色 视频文件：黑白/彩色 解析度 视频摄像机：640×480点 视频文件：≤1024×768点 算法 灰度法 背景减法 采样频率 1~20帧/秒 启动方式 手动开始/结束 延时开始/结束 自动开始/结束 远程按钮启动 输出指标 各区域持续时间及百分比、游程、进入区域的次数、潜伏期、平均速度、静止时间及百分比 总持续时间、游程、进入次数、平均速度、静止时间及百分比 运动轨迹图、直方图、事件关系图 特点 自定义属性项、可设计的区域平台图形、自定义事件记录器、实时录像     三.软硬件配置 计算机 台式机/笔记本 Intel P42G，512M内存 视频源 低照度工业监控摄像机（推荐） 数字/磁带摄像机 USB摄像头 AVI视频文件 镜头 3.5-8mm变焦、F1.2或F1.4光圈 图像采集卡 PCI/USB接口 640×480点解析度，24位真彩色 输入输出控制器（可选件） 16路继电器输出（每路4A@220V） 16路光电隔离开关量输入 照明 泛光照明 操作系统 Microsoft Windows 2000/XP/7/10  

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

成果与项目的背景及主要用途： 防伪，是企业在目前社会诚信缺失、假冒伪劣商品扰乱企业正常经营和损害 企业、消费者利益的情况下，为保护企业市场、保护广大消费者合法权益而采取 的一种防范性技术措施。 企业在充分利用防伪技术来打击假冒伪劣、整顿和规范市场的同时，更是品 牌企业对外提升企业及其产品形象、展示企业对消费者、对社会负责任的一种必 须手段。 同时，企业应以防伪为契机，将有效的防伪措施作为企业的一种战略投资， 并有计划地制定并逐步实现防伪工作目标，并将防伪贯穿于产品生产、市场营销、 企业管理的全过程，将防伪作为企业维权、打假、增效、塑造品牌的重要手段。天津大学科技成果选编 技术原理与工艺流程简介： 将高科技应用于防伪是国际上普遍采用的方法之一，基于频率转换技术的特 殊光学防伪措施就极具代表性，比如：紫外油墨防伪、激光防伪等。特殊光学防 伪是利用发光器（如：激光器、特定波长光源等）激发涂覆在纸面上的特殊材料， 发出特定波长的光，再利用接收系统对此光进行接收，从接收信号的有、无或编 码顺序来识别真假。可以看出，特殊光学防伪涉及到几个重要的元器件，即特定 波长半导体激光光源、窄带光学滤波器、光电探测器和专用处理芯片及配套的机 具结构。在防伪鉴别系统的研制过程中，对这几种器件提出了很高的要求，即体 积小、强度高、温度特性好、对特定波长接收敏感、自动漂移补偿等，以保证防 伪机具的稳定性和可靠性。 我们采用的原理是频率变换光油墨，然后用某个特定波长的激光激发，最后 用 PD 探测，以此组成防伪识别仪器。所谓光学频率转换理论是采用光谱发射器 件以特定的波长激发被测物的表面产生另一个特定波长的光学信号，这个信号经 过光滤波器件、专用光电接收器件后由专用信号处理电路进行识别，并使整个系 统始终处于自动补偿状态。光子混合集成器件就是使新型光谱发射器件、专用光 电接收器件、光滤波器件在一起有效地组合，可采用混合集成或光电集成来制成 这种光子集成芯片调试、封装，再加上专用弱光信号处理及补偿芯片等元件实现 优化组合和匹配，构成微型化系统模块。其原理图如下 频率变换原理：当荧光物质被激光照射时，其电子就会吸收光子被激发而跃 迁至激发态，当他向低能态跃迁时，就产生荧光。 从此发光过程来看，由于发光主要是电子跃迁引起的，并且经研究表明此种 频率变换效应需要有晶体的机制才能发生，所以，简单的改变油墨涂料颜色等不 会对它的频率变换有所影响。 应用前景分析及效益预测：防伪度高，识别性强，具有客观的市场前景。 应用领域： 包装防伪行业 合作方式及条件：根据具体情况面议

印染织物电脑对中纠偏系统及其装置，具有布边卷取、展开、扩布和对中控制功能。可连接棉印行业的烧毛机、水洗机、镀层机、丝光机、定型机、平网印花机、圆网印花机以及造纸机、塑料薄膜生产线等机械的入口处。自动对中修正偏斜，减少偏斜式边缘弯曲不正所产生的摺纹式色泽光泽不均现象，提高产品品质，实现生产自动化。 本系统采用微电脑与红外数码技术，将模糊智能识别用于对中纠偏，较模拟电路的对中装置上一档次，属国内首创。该系统具有抗干扰性能强、动作稳定可靠、灵敏度高等优点，不受织物厚薄和幅宽的限制，可自动控制中心位置，可高速运行，是提高印染产品质量的好帮手。本系统还可选配笔记本电脑监控工作状况连接Internet网络。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

本发明公开了一种害虫诱捕装置和害虫远程识别监控系统。所述害虫诱捕装置包括顶盖、漏斗座、集虫器以及控制单元，所述漏斗座与集虫器之间设有仅能供害虫单只逐个通过的通道，所述通道侧壁设有计数装置和红外感应微型摄像头，所述红外感应微型摄像头的数量至少为四个，设于通道的同一高度且沿通道周向均匀分布。所述害虫远程识别监控系统包括本发明的害虫诱捕装置和远程数据中心。与现有技术相比，本发明利用安装在仅能供害虫单只逐个通过的通道内的至少四个红外感应微型摄像头来采集单个害虫的图像信息，利用摄像头采集害虫群体的图像信息，还对害虫进行计数，有利于对害虫的数量和种类进行全面分析，有效监控虫害情况。

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异

随着视频与图像技术的快速发展，在监控视频中识别特定人物身份有着重要的实用价值。本项目   针对现实场景下，普遍存在的面部遮挡以及拍摄机位和镜头距离变化，而导致传统基于正面人脸的识 别方法的准确率将大大降低，甚至识别错误的问题，提出了一种基于局部分割与融合的算法，应用于 视频分析平台下的特定人物识别，融合多部位识别特征，提高了部分遮挡、多场景和镜头变化下的人 物识别鲁棒性，经充分验证，达到了先进的识别精度，可以满足实际应用的需求。该技术是优化并提 高复杂背景下人物识别精准度的一项核心技术，已申请国家发明专利 1 项。