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高等教育领域数字化综合服务平台
高精度视觉无损检测与自动分拣系统
针对性地解决了基于机器视觉的工业尺寸高精度无损检测、产品缺陷无损检测、自动分拣等问题。开发了视觉检测平台，以较高的性价比实现基于单相机的平面尺寸的检测、电路板缺陷检测、基于多相机的空间尺寸检测。整个系统性价比高，可实现自动化领域不同行业中产品的尺寸检测（尺寸是否符合公差要求）、外观质量检测和分拣，可代替目前的肉眼手动作业工序。目前整套技术已经在扬州大学建立检测平台并完成调试。
扬州大学
2021-04-14
高精度视觉无损检测与自动分拣系统
针对性地解决了基于机器视觉的工业尺寸高精度无损检测、产品缺陷无损检测、自动分拣等问题。开发了视觉检测平台，以较高的性价比实现基于单相机的平面尺寸的检测、电路板缺陷检测、基于多相机的空间尺寸检测。整个系统性价比高，可实现自动化领域不同行业中产品的尺寸检测（尺寸是否符合公差要求）、外观质量检测和分拣，可代替目前的肉眼手动作业工序。
扬州大学
2021-04-14
【新质生产力与职业教育发展】新质生产力与职业教育高质量发展论坛
第62届中国高等教育博览会——新质生产力与职业教育高质量发展论坛
中国高等教育博览会
2024-11-11
一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法和系统
本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别系统。
华中科技大学
2021-04-10
一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法和系统
本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星
华中科技大学
2021-04-14
产教融合与高素质人才培养论坛
第62届中国高等教育博览会——产教融合与高素质人才培养论坛
中国高等教育博览会
2024-11-07
一种面向人机交互的“1”手势识别方法与系统
本发明公开了一种面向人机交互的“1”手势识别方法，可应用于手机、电脑、电视等电子产品的操控。该方法步骤如下：人脸检测，拳头检测，肤色标记，亮度计算。本发明在手势识别过程中，将摄像头采集到的 YUV 视频帧图像中的亮度信息 Y 与颜色信息 UV 独立开来，先利用 UV 通道信息进行肤色的点的采集以及标记，再利用 Y 通道亮度信息进行进一步的判断；其中 UV 通道信息将肤色点与非肤色点区分开，Y 通道信息将与肤色点相近的
华中科技大学
2021-04-14
空间相机几何与时相分辨率检测方法及移动检测车
本发明涉及一种空间相机的几何分辨率检测方法,和一种空间相机时相分辨率检测方法,以及一种可用于空间相机几何和时相分辨率检测的移动检测车。本发明改变常规的地面固定靶标形式,将几何分辨率靶标与移动车辆结合,形成移动靶标,实现几何分辨率检测、不同时相移动定标功能,提高了光学相机任意方向几何分辨率的测试精度。车舱内可存放常规的地面固定靶标,可在应急条件快速布设,也可起到车体硬性靶标与常规软性靶标互补的作用。
北京大学
2021-02-01
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
动态捕捉技术( 人像识别)
通过人脸检测模块对输入图像进行预处理，自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人脸 区域，对人脸面部图像进行特征提取，利用模式分类器进行性别识别。
北京工业大学
2021-04-11