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基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅,每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库,采用自行设计的度量距离分类学习算法,在传统的图像检索基础上引入学习机制,系统共分类369个,每一类选取少量有代表性的图像(最多不超过6幅),试验表明,在提供有限的学习样本条件下,能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较,一种是传统的欧氏距离,另一种是本系统设计的分类距离学习方法,比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现,图像检索界面由PHP实现,通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学 2021-02-01
基于视觉的智能电动尾门开启系统
本系统(俗称一脚踢)是针对智能汽车环境下的基于目标检测和动作识别的智能电动尾门系统而展开研究的。通过车载环视摄像头,结合计算机视觉目标检测、动作识别等技术,对车辆外部人员的特定动作检测和识别,对特定动作(如踢脚等)做出响应,智能开启车辆尾门,从而实现人车智能交互.
同济大学 2021-02-01
空地海多平台高精度移动测量系统
近年来随着智慧城市、高精地图、无人驾驶等行业的快速发展,移动测量系统作为一种高新的测绘地理信息装备在测绘地理信息生产中的作用也日益突出,是当今测绘领域最前沿的科技之一。该传统集成了激光扫描仪、工业全景相机以及定位定姿等多种传感器,能够在移动状态下实时主动地获取近景目标的空间坐标、属性数据及实景影像等多种信息。
山东科技大学 2021-04-22
多模交互式轮椅机械臂系统
主要用于解决重度残疾人的一些日常护理问题。通过在轮椅上加装一只高精度机械臂,使用机械臂来完成一些重度残疾患者不能完成的动作,从一定程度上减轻了残疾人的负担,提高了生活质量。用户仅仅需要通过特定的表情以及头部动作就可以控制机械臂抓取物体以及轮椅的运动。多模交互式轮椅机械臂系统主要应用于残疾人的护理。 多模交互式轮椅机械臂系统
华南理工大学 2021-05-11
大型燃煤电厂智能发电系统研发及应用
智能发电体系结构  提出并构建了智能发电体系结构,与 DCS+SIS+MIS 系统的结构相比,系统的网络安全分区与功能分区发展为 ICS+ISS 的两层结构,实现安全可靠性与应用功能的统一。  智能发电运行模式 基于能效分析、运行优化、控制优化、设备状态监测,建立了能效、环保、灵活性等性能指标的“大闭环”控制模式,故障预警、诊断、容错控制的“大闭环”运行模式。  智能发电软件及算法模块  开发了ICS成套算法和应用功能软件。包括52种智能控制算法模块,120种智能计算分析诊断算法模块,形成了智能检测、智能控制、智能诊断和智能优化等功能。  智能发电投运效果  国内外首次投运,系统运行稳定可靠;预警准确率大于90%;综合节煤2.25g/kwh;降低运行人员操作量60%。 截至2020年5月,研究成果已在14台机组得到推广应用;新增合同额1.81亿元,直接经济效益4997万元。 智能发电鉴定及获奖情况 2019年10月,中国电机工程学会组织的技术鉴定认为:该系统设计思想先进、功能齐全、智能化程度高,具有良好的经济社会效益和推广前景,该系统整体技术达到国际领先水平。 项目获得2020年中国电力科学技术进步一等奖。 
华北电力大学 2021-05-10
自由组态式可视化创新系统
自由组态式可视化创新系统是以应急预案为蓝本,利用三维建模、人机交互、数值仿真等技术,开发应急资源库,定制演练场景,建设一套可自由搭建的可视化平台,平台集三维场景编辑、数字化预案编辑以及三维可视化预案推演功能于一体,以达到平时演练、检验、验证、完善预案,事故时指导应急救援的目的。  
中国石油大学(华东) 2021-05-11
非接触性智能筛查及导诊系统
赣南医学院第一附属医院曾祥泰博士研究团队联合江西憶源多媒体科技有限公司徐林楠研究团队、北京万泰中联科技以及多家大型医院共同攻关,成功研发出国内首套非接触式可视化新型冠状病毒感染的肺炎院内智能筛查诊断及防控系统并投入试运行。针对疫情蔓延形势,赣南医学院快速展开了应急科技攻关计划,从而实现导诊、分诊、就诊和预警非接触式智能一体化。 就诊时,医生通过高清双向可视对话问诊系统,实现疑似患者确诊前非接触式诊疗。同时,病历系统智能提取分析患者相关病情和检查结果,形成新冠肺炎潜在人群的疑似级别自动判别,辅助医师诊断。此外,对发热患者等潜在肺炎人群从导诊、分诊、诊间、检查和隔离区域全流程高清视频监控监测智能识别,进行智能追踪筛查和活动轨迹查询,实现全方位覆盖、不间断实时监控以及不当防护措施预警报警,同时在医院急诊科、门诊大厅等关键出入口位置,通过高清双视红外摄像仪、患者图像自动识别记忆技术以及人体高温发热提醒报警技术等,智能找出漏诊的发热疑似患者。
赣南医学院 2021-04-10
新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统
哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”,该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍,新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平,可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象,可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据,因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授,成立哈工大-哈医大联合攻关小组,研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院,收集177000多张肺部CT图像,其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难,经过多天通宵达旦努力工作,仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变,并估算病变区域在整个肺部的比例,为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息,在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能,其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍,新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平,尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文
哈尔滨工业大学 2021-04-10
中高压开关设备在线监测系统
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学 2021-04-10
穿戴式增强现实辅助作业系统技术
视觉扫描建模:研发形成基于子地图的大尺度环境扫描建模,实现了多人协同的多阶段地图创建、拓扑-语义地图描述、无须标记点的设备对象外观稠密扫描建模。 人员综合定位:引入深度学习技术,在不需要部署额外设备、不依赖GPS信号的环境下,研发形成了基于视觉/惯导的人员综合定位系统,实现了未知环境下同时建图与定位(SLAM)、可达80m×80m室内外环境下分米级人员定位。 增强现实作业辅助:结合分层地图描述、数字化作业指导卡与作业人员定位等核心技术,配合头戴式AR智能眼镜/便携式移动终端,研发了含前后台通信结构的多人协同作业指导、作业人员安全管控、巡检路径校核、可视化装配引导等关键应用技术,形成了智能化电力运维检修、应急演练作业人员的新工作模式。
东南大学 2021-04-11
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