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安徽省模式识别信息技术有限公司
安徽省模式识别信息技术有限公司，成立于2022-01-12，注册资本为500万人民币，法定代表人为严海娇，经营状态为存续，工商注册号为340172000475911，注册地址为安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号合肥学院中德青年学生创业孵化中心办公楼4层416室，经营范围包括一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；企业管理咨询；科技中介服务；教育教学检测和评价活动；会议及展览服务；住房租赁；物业管理；创业空间服务；工程管理服务；知识产权服务（专利代理服务除外）；专业设计服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网安全服务；软件开发；智能机器人销售；人工智能硬件销售；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统服务；互联网设备销售；软件销售；电子产品销售；物联网设备销售；智能无人飞行器销售；信息安全设备销售
安徽省模式识别信息技术有限公司
2022-07-04
智能表记识别系统
项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。
四川大学
2021-04-11
RFID射频识别系统
RFID即射频识别，是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象，可快速地进行物品追踪和数据交换。识别工作无须人工干预，可工作于各种环境。RFID技术可同时识别多个对象，操作快捷方便。
本项目以电力井为对象，开发了手持式及桌面型RFID电缆信息化系统。项目开发的手持式RFID电缆信息化系统，由手持式读写器、UHF超高频射频卡及其读写软件组成，适用于电力井现场采集及电缆信息维护；项目开发的桌面型RFID电缆信息化系统，由桌面型读写器、UHF超高频射频卡及其读写软件组成，适用于办公室中对电力井电缆信息化管理工作。系统可处理中英文字符信息，手持式系统通过GPRS技术可实现远程数据维护。
集美大学
2021-04-29
智能物料跟踪与识别
（1）开发工业字符自动识别算法，有效对旋转、变形、缺失字符进行准确识别，实现自动物流跟踪；（2）支持面喷、侧喷、钢印和手写字符的识别；（3）支持自定义字库，语法，多点同步识别；（4）识别算法对喷印质量没有要求，识别准确率为：对人工能进行识别的字符整体识别正确率为 99%。
北京科技大学
2021-04-13
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
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
矿山边坡岩体结构劣化识别与综合探测技术
基于高寒高海拔地区矿山边坡岩体所受冻融循环、连续开挖及强开采扰动这一环境特征，坡体产生冻胀变形、蠕滑拉裂、锁骨段失效的坡体加剧变形这一特殊情况。矿山边坡岩体结构劣化识别与综合探测技术具有以下优点：地面三维激光扫描仪设备体积较小，容易携带，不受天气变化影响，具有操作简单、灵活安装、便捷探测的特点，采集数据速度快，属于无接触测量，无需现场校准等特色。采用多功能结构面三维激光扫描设备进行冻融循环条件下岩体结构面三维探测与网络模拟等手段，建立起表征裂隙岩体（基质块体）边坡的真实三维结构面网络模型，形成不同复杂地质环境等的裂隙网络反演和岩质体损伤致灾评估模型。运用矿山边坡岩体结构劣化识别与综合探测技术，可为冻融及其他恶劣环境下的矿山边坡安全开采提供致灾机理分析和坡体稳定性预测。
北京科技大学
2021-04-13
图像智能识别系统准确性测试技术和流程研究
悬赏金额：15万元
发榜企业：中科软件测评（广州）有限公司
需求领域：图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务
产业集群：新一代电子信息产业集群
技术关键词：图像,识别,准确率
中科软件测评（广州）有限公司
2021-11-17
基于模式识别的软件缺陷定性/定量预测模型构建技术
软件所含缺陷的风险或数目是合理安排软件测试资源，提高软件测试效率，衡量软件设计及开发质量的关键信息，应用模式识别技术对软件所含缺陷进行有效预测将对我国航空工业软件测试工作从被动测试到主动测试的转变起到积极的作用。对软件所含缺陷进行风险或定量预测，其根本技术在于利用以往软件缺陷数据，构建软件内在信息和软件缺陷信息之间的映射关系函数。 软件缺陷数据具有如下特点：软件度量信息冗余；软件缺陷数据分布及其不平衡；软件缺陷数据易含有不准确数据（如不准确的缺陷量）对于模型构建来说就是噪声数据；软件缺陷数据维度高，复杂度高等。该技术的广泛使用，将对我国航空工业中的软件测试工作，从传统的被动测试向主动测试，合理安排有限的测试资源，提高测试效率，从而提高软件质量起到重要作用。
北京航空航天大学
2021-04-13