机器视觉智能检测与定位技术用机器视觉取代人类视觉，为传统装备增加视觉判断与智能定位功能，可实现“无人车间”的智能检测与机械手的准确定位，实现装备智能化，解放劳动力。 该技术由太原科技大学数字媒体与通信研究所独立研发、具有独立知识产权，硬件成本低于国内外同类产品。 该技术从准确性、精度、速度、硬件成本等指标上处于国际先进水平，可实现生产线装备的实时在线智能检测与定位，检测准确度97%以上，精度0.3mm以下，定位精度可达0.01mm以下。 该技术拥有中国发明专利18项，软件知识产权5项。 2015年以来，先后应用在上海地铁隧道灾害监测、沈阳公路隧道检测、西安铁路高铁桥墩裂缝检测、爱旭太阳能义乌生产线的硅片崩边缺角及隐裂检测、通威太阳能成都、合肥生产线的硅片碎检及隐裂检测，河北电力的绝缘子检测。

火焰检测装置适用于各种煤、油、天然气等燃料燃烧的监视，广泛用于电力、石油、化工、冶金等行业动力锅炉火焰监视与保护。锅炉燃烧分析系统通过对火焰图象信号的分析、辩识，提供燃烧状态，为锅炉安全运行提供有力保证。 产品特点： 1、对于检测器与信号处理器的工作状态可进行自动检测； 2、采用固态组件和硅半导体元器件，电气性能稳定； 3、宽动态范围使其具备极大的燃烧火焰适应能力，调整容易； 4、安装容易，粉尘污染致盲性小，维修方便； 5、燃烧分析系统采用先进的工控技术； 6、具有先进的实时画面监控和操作功能； 7、具有历史记忆功能； 8、具有开放性，可与数据采集系统、分散控制系统兼容。

（1）开发三维在线检测技术，能对生产产品（型材、铸坯、钢板等）进行轮廓测量、缺陷三维检测，钢板表面平直度测量，钢板镰刀弯，对角线，切斜值进行测量；（2）轮廓动态测量精度 0.04mm-0.3mm；（3）缺陷检出率为 100%，缺陷深度检测精度 0.05mm-0.1mm。

Ø  成果简介：北京理工大学汽车排放质量监督检验中心是经国家环保局认可的柴油机排放检验机构和北京市环保局认可的轻型车辆排放检验机构。主要设备包括：ü  底盘测功器（日本小野测器公司）：该设备可进行轻型车的排放性能、动力性能、燃油经济性能的检测。司机助软件平台可根据现实标准编制司机助工况曲线；动力性能包括加速特性、最高车速、功率特性和爬坡度；燃油经济性能包括稳态工况和瞬态工况。ü  气态排放分析仪（美国ROSEMO

北京理工大学汽车排放质量监督检验中心是经国家环保局认可的柴油机排放检验机构和北京市环保局认可的轻型车辆排放检验机构。主要设备包括: 底盘测功器（日本小野测器公司）   该设备可进行轻型车的排放性能、动力性能、燃油经济性能的检测。司机助软件平台可根据现实标准编制司机助工况曲线；动力性能包括加速特性、最高车速、功率特性和爬坡度；燃油经济性能包括稳态工况和瞬态工况。 气态排放分析仪（美国ROSEMOUNT公司） 按照国家汽车排放标准测量汽油车的排放情况。采用稀释采样技术，能模拟汽车排气扩散到大气中的状态，使排气分析仪的精度提高。该套设备对低浓度的测试精度高，可测出1ppm浓度值的变化。并有瞬态排放记录功能，用于电喷汽油车排放控制的标定工作和瞬态排放的研究。 柴油机排放气体分析仪（美国ROSEMOUNT公司）。       按照国家颁布的柴油机和重型汽油机排放试验标准进行工况的排放试验，直接采样车辆排气中的气态有害排放物，测试精度为±1%。 柴油机微粒分析仪（美国SIRRON公司）。       测量柴油机微粒排放的重量，与气体分析仪配套使用，进行13工况的柴油机排放试验和9工况的汽油机排放试验 。

针对老年人与护理人员存在严重的数量差异，难以匹配，一对多 护理模式难以确保医疗机构护理服务质量，以及视频监控的方式掌握患者的护理情况存在个人隐私泄露、数据流量庞大、存在监控盲区、人力成本高昂等痛点问题，本项目采用低成本、小流量可随时随地掌 握护理情况的解决方案，即更便宜：MEMS 可穿戴传感器，更安全：无需图像采集保护个人隐私，更快捷：数据流量小方便分析上传，实现室内精确定位、护理情况监控、紧急救护报警等主要功能。

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。

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。

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。

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。