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一种害虫诱捕装置和害虫远程识别监控系统
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。
浙江大学 2021-04-11
基于图像识别的带钢产品质量检测技术
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
武汉科技大学 2021-01-12
基于局部分割与融合的特定人物识别
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。
北京工业大学 2021-04-13
一种注塑制品缺陷检测识别方法
本发明公开了一种注塑制品缺陷检测识别方法,包括以下步骤: 1)采集正常和存在已知缺陷的注塑制品的图像,对图像进行分类并生 成样本;2)构建多层卷积神经网络模型;3)使用步骤 1)中的样本对步 骤 2)中构建的卷积神经网络模型进行训练;4)将采集的实测注塑制品 的图像经过预处理后输入步骤 3)中已训练完成的卷积神经网络模型, 卷积神经网络模型对实测注塑制品的图像进行分类识别,以判断注塑 制品是否存在注塑缺陷,若存在缺陷则对缺陷类别进行识别。本发明 构建的卷积神经网络模型对各种注塑缺陷均采用相同的特征选择、提 取方式,适应性较强,可适用于注塑制品各种类型缺陷的检测与识别。
华中科技大学 2021-04-13
粪便显微镜检有型成分自动识别技术
成果简介: 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。
电子科技大学 2017-10-23
“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统
1. 痛点问题 PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据,承载了丰富的业务知识和信息。然而,因其复杂性和专业性,PDF工程图难以被机器直接处理,目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用,限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵,就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用,其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。 2. 解决方案 清华大学软件学院BIMChecker Group,自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统,基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合,解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题,实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。 1) 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑; 2) 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别; 3) 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查; 4)支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义,系统的审查算法可自动适配更新。 合作需求 寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方;开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容,为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。
清华大学 2022-02-28
基于音视频识别及语义分析的智能约谈平台
针对行政约谈场景中存在的人工记录效率低、内容理解偏差记录、资料追溯繁杂等问题,本成果开展了基于音视频识别及语义分析的智能约谈平台的研究。基于 AI 深度学习的音视频识别框架、复杂网络理论和语义知识本体的文本语义相似度计算方法,研究音视频识别的语音转写、对话管理、计算机视觉技术和内容分析的语义理解、语义优化、情感识别方法,实现网信约谈、纪委约谈、公安审讯、监狱谈话等多种行政约谈场景下的约谈智能化和数字化。其中,语音识别转写是开展智能约谈系统研究的前提和基础,本成果训练了声学模型和语言模型,构建编码器,通过音频角色分离和声纹识别技术分离说话人声音,编码器识别解码,经过文本语义处理转写为文本。而文本语义处理是智能约谈系统提升约谈效能的源动力,成果构建了基于语义本体的自动专家导引约谈知识库,通过基于复杂网络的语义相似度计算给约谈工作人员推荐约谈问题;约谈结束后,利用融合主题特征的文本自动摘要技术快速生成汇报摘要,利用基于分布式表示的事件抽取技术自动生成约谈报告。本成果研制高效、便捷的智能约谈音视频识别及语义分析平台,实现了在线约谈预约、人脸识别身份核验、语音实时转写、约谈问题智能引导提问、音视文同步显示、汇报摘要自动生成、约谈报告自动生成、约谈文件回溯、约谈大数据分析等功能。
西安电子科技大学 2022-12-15
基于Z型六角铁氧体的射频识别天线
本发明公开了一种基于Z型六角铁氧体的射频识别天线,该天线具有至少一层Z型六角铁氧体基片1,一层空气层2,和一个金属基片3,和一个金属反射腔4,和金属接地面5,和一个变形金属微带线6,及射频识别芯片9。本发明采用各向异性六角铁氧体,在保证增益的前提下,有效地实现天线尺寸的小型化。
西南交通大学 2016-10-20
一种面向车辆精细识别的车辆部件定位方法
本发明公开了一种面向车辆精细识别的车辆部件定位方法,通过训练模型以及部件检测两部分得到 精确的车辆部件定位结果。模型训练即为对已标注的车辆以及车辆部件的训练数据集提取 HOG 特征, 并使用 SVM 分类器训练得到模型参数,最终得到可用于检测车辆部件的模型。部件检测为对测试图像 提取特征金字塔,利用已得到的模型对特征金字塔进行卷积运算,得到卷积响应值,并结合形变约束, 得到的车辆部件的粗略定位,再结合刚体特性,加入位置约束及对称性约束,实现车辆
武汉大学 2021-04-14
面向表单图像的文字识别与智能信息处理平台
苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据,精准分析语言内部结构,对人类语言进行深层理解,以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据,精准分析语言内部结构,对人类语言进行深层理解,以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据,比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合,从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上,我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案,和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。
苏州大学 2022-08-15
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