工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知     为基础的机械手臂控制系统，核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标，并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生  产率具有重要的应用价值。

（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%。

创新性地开发出了能同时识别有机磷、氨基甲酸酯及拟除虫菊酯类农药残留的生物酶，并筛选了相应的检测体系，从而解决了目前使用的农药残留速测方法只能检测有机磷和氨基甲酸酯类农药的问题；在此基础上，利用固定化生物敏感元件分别与不同的检测换能器紧密配合构建了系列生物传感器型农药残留速测仪，实现了农药残留检测的自动化和通用化。 

全自动检测技术是当前最热门的技术之一，应用场合十分宽阔。本成果将图象捕获、运动目标提取、车辆牌照定位辨识、牌照字符自动分割识别、电信网无线通讯、多路控制信号协调等技术有机地结合起来，实现了网络与无线通信、图象处理与自动识别、网络管理与数据更新等多种技术的优化组合。

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。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

成果简介现代物流中货物传输登记的现代化具有非常重要的现实意义。 目前， 物流货物的登记主要依靠人工实现， 具有费时、 繁琐、 容易出错等缺点。 货物标签制作和识别系统的应用可以解决这些问题。 该系统可以实现货物信息的标签（自动化）制作、 货物识别信息的远距离传输、 货物信息的集中式管理、 货物信息的汉字化写入和识别， 降低对人员的要求， 以及提高货物传输的效率， 降低劳动强度以及信息登记的繁琐性等优点。成熟程度和所需建设条件本项目的产业化需结合具体需求进行定

本成果为获得省部（或学会）级三等以上奖励的重点纵向成果。

一、 项目简介本项目所研究的交通视频分析与车牌识别属于智能交通系统的主要研究方向，研究以高清视频流为基础，通过先进的图像处理技术，可以实时进行车辆跟踪、车流量监测、车牌信息检测等功能。二、 项目技术成熟程度项目是河北省科技支撑计划项目，研究开发的系统可以准确的进行交通流量检测，车牌识别以及车辆违章行为识别。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）项目于2012年完成验收以及鉴定，鉴定成果为国际先进水平，申请软件注册权两项。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）主要用于交通部门的道路监控。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）系统需要在指定道路监控地点架设高清摄像机，除场地设备每套设备投资约为6万元。场地设备安装以及采购以当地情况为标准。六、 生产设备系统需高清摄像机一部，工控机一台，以及用于安装监控摄像机的道路支架一部。七、 效益分析  使用该系统可以降低交通管理部门工作人员的劳动强度，提高交通监管的工作效率和准确性。八、 合作方式软件使用权转让，包括软件的安装和培训。九、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）于明，e-mail: yuming@hebut.edu.cn十、高清成果图片3-4张