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1. 痛點(diǎn)問題 目前國內(nèi)外三維重建主要是采用“立體視覺法”、“激光掃描法”、“結(jié)構(gòu)光法”等的傳統(tǒng)方法，這些方法都需要特定的光源設(shè)備（如激光，紅外等），設(shè)備造價(jià)成本高，且對于鏡面、晶體等物體進(jìn)行三維重建時(shí)，還需要在重建物體表面進(jìn)行去反光、去透光的處理（如噴涂顯像劑等）才能進(jìn)行三維重建，存在重建效率低（一般需1小時(shí)以上）、成本高、難以普及等痛點(diǎn)。 2. 解決方案 本技術(shù)是基于局部的隱式可微體渲染方法，解決上述痛點(diǎn)問題，突破基于普通光源下鏡面、非鏡面、晶體等物體的三維重建，實(shí)現(xiàn)可應(yīng)用在多種領(lǐng)域，且低成本、高效率(全過程僅需10分鐘）、高精度、易普及的三維重建設(shè)備及應(yīng)用。 3. 合作需求 1）尋求資源對接，目標(biāo)合作領(lǐng)域?yàn)槿S重建相關(guān)領(lǐng)域，目標(biāo)合作企業(yè)為對三維重建應(yīng)用有需求的各行業(yè)； 2、孵化資源，產(chǎn)品化、市場化所需的資金。

一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)局部特征轉(zhuǎn)換的噪聲人臉超分辨率重建方法，包括對待重建的輸入低分辨率人臉 圖像和高、低分辨率訓(xùn)練集相應(yīng)劃分相互重疊的圖像塊;對于輸入低分辨率人臉圖像的每一個(gè)位置上的 圖像塊，分別從低分辨率人臉樣本圖像對應(yīng)位置的圖像塊中找出 K 個(gè)最近鄰的圖像塊，并對應(yīng)找出相應(yīng) 高分辨率人臉樣本圖像中的圖像塊，進(jìn)行去均值化;利用映射系數(shù)計(jì)算出各圖像塊相應(yīng)的高分辨率人臉 圖像塊，重構(gòu)出高分辨率人臉圖像，進(jìn)行迭代后處理。本發(fā)明解決了主成分分析無法捕獲處于高維流形 空間人臉特征的問題，利用局部流形的線性特性有效的進(jìn)行了噪聲人臉圖像的超分辨率重建，同時(shí)進(jìn)行 高分辨率圖像后處理，進(jìn)一步提高了重建結(jié)果的主、客觀圖像質(zhì)量。

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設(shè)，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復(fù)出要測量的信號，相比于之前相關(guān)算法明顯的提高的信號的恢復(fù)精度。

該技術(shù)建立了在役輸電鐵塔結(jié)構(gòu)性能弱化模型和評估方法，提出了適用于瞬變載荷測量的輸電鐵塔狀態(tài)全面感知技術(shù)，考慮臺(tái)風(fēng)、龍卷風(fēng)、覆冰等災(zāi)害氣象條件下載荷的瞬變特征，完成了輸電線路瞬變載荷狀態(tài)感知系統(tǒng)及終端設(shè)備研制，提出以架空導(dǎo)線載荷、鐵塔結(jié)構(gòu)傾角和應(yīng)力狀態(tài)實(shí)時(shí)測量為基礎(chǔ)，與數(shù)字仿真模型深度融合的輸電鐵塔狀態(tài)全面感知技術(shù)，構(gòu)建輸電鐵塔的邊緣智能感知端與云端協(xié)調(diào)工作架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)輸電鐵塔結(jié)構(gòu)狀態(tài)全面高速感知，可以實(shí)現(xiàn)輸電線路巡護(hù)重點(diǎn)定位和輸電鐵塔災(zāi)害反演。 該技術(shù)的應(yīng)用將解決重要架空輸電線路通道中鐵塔結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)智能感知與評價(jià)問題，能夠?qū)崿F(xiàn)架空輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)全面感知，有效提升輸電鐵塔結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)感知的準(zhǔn)確度和智能化水平，為定位輸電線路的巡護(hù)重點(diǎn)提供重要技術(shù)手段，為我國堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)，提供重要理論支撐、技術(shù)保障和實(shí)踐依據(jù)。 1 系統(tǒng)功能 （1）輸電線路地理信息 以電子地圖方式顯示輸電線路的地理信息，展示輸電線路走向及鐵塔位置信息。同時(shí)，可標(biāo)識(shí)當(dāng)前的氣象信息。 （2）輸電鐵塔結(jié)構(gòu)狀態(tài)感知實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù) 以表格、圖形的方式顯示狀態(tài)感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對異常的狀態(tài)感知數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)聲光報(bào)警，并可進(jìn)行歷史狀態(tài)感知數(shù)據(jù)的查詢。 （3）輸電鐵塔災(zāi)害反演 建立塔線體系三維模型，在三維模型上顯示導(dǎo)線位移、導(dǎo)線和絕緣子的應(yīng)力計(jì)算結(jié)果，并可實(shí)現(xiàn)災(zāi)害過程反演。 （4）輸電鐵塔實(shí)時(shí)健康狀態(tài) 建立輸電鐵塔的三維模型，在三維模型上顯示輸電鐵塔的桿件應(yīng)力計(jì)算結(jié)果、輸電鐵塔結(jié)構(gòu)變形結(jié)果及實(shí)時(shí)的健康狀態(tài)評價(jià)結(jié)果。 （5）輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)及巡護(hù)重點(diǎn)定位 顯示輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)評價(jià)結(jié)果，提供輸電鐵塔薄弱環(huán)節(jié)定位功能，為輸電線路重點(diǎn)巡護(hù)提供支持。 2 系統(tǒng)組成 輸電線路結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)智能感知平臺(tái)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為感知裝置和主站系統(tǒng)構(gòu)成，如下圖所示。 圖1 系統(tǒng)圖 系統(tǒng)客戶端界面如下圖所示。 圖2 客戶端界面

本發(fā)明公開了一種感知時(shí)長和資源分配聯(lián)合優(yōu)化的方法，優(yōu)化目標(biāo)為：其中r為數(shù)據(jù)總速率，τ為感知時(shí)隙寬度，X和W分別為用戶對各頻帶的占比矩陣和發(fā)射功率矩陣，約束條件為檢測和虛警概率、發(fā)射功率峰值和均值均受限于預(yù)設(shè)門限。所述方法首先將優(yōu)化問題分解為上下兩個(gè)子層；然后在τ可行區(qū)下界附近選取第一二插值點(diǎn)，基于其連線斜率選取第三插值點(diǎn)；其次令插值函數(shù)導(dǎo)數(shù)為零導(dǎo)出τ最優(yōu)解最后將τ的最優(yōu)解代入至下層進(jìn)行優(yōu)化，得到X和W的最優(yōu)化解本發(fā)明方法速度優(yōu)勢明顯并且精度仍能維持較高水平。

本發(fā)明提出一種分塊陣列塊內(nèi)壓縮感知逐點(diǎn)掃描相機(jī)。該相機(jī)包括：物體光源、透鏡組、DMD陣列、感光片、A/D轉(zhuǎn)換器、DSP處理器組成。預(yù)先將DMD陣列分割成若干個(gè)小方塊，透鏡組將景物光線投向DMD陣列上面，通過控制DMD陣列上面數(shù)字微鏡逐點(diǎn)翻轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)對景物光線的分塊逐點(diǎn)掃描，即在每一個(gè)小方塊內(nèi)分別進(jìn)行壓縮采樣。然后根據(jù)重構(gòu)算法重構(gòu)原始信號，DMD陣列將逐點(diǎn)掃描后經(jīng)過重構(gòu)的景物圖像反射到感光片上成像。本發(fā)明利用DMD陣列的逐點(diǎn)掃描提高了成像的速度，是一種具有很大潛在應(yīng)用價(jià)值的新型拍攝方法，突破了香農(nóng)采樣定理的瓶頸，從少量采樣測量值精確重構(gòu)出原始圖像，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與壓縮合二為一，節(jié)省存儲(chǔ)資源。

本發(fā)明公開了一種實(shí)時(shí)流計(jì)算流速感知彈性執(zhí)行容錯(cuò)系統(tǒng)，將 傳統(tǒng)流計(jì)算框架中元組發(fā)射、計(jì)算、狀態(tài)保持與處理單元緊耦合關(guān)系 變成一種模塊化、專職化的松耦合關(guān)系，結(jié)合流速感知、彈性執(zhí)行、 狀態(tài)管理等模塊，使系統(tǒng)能夠精細(xì)控制各階段的處理時(shí)間進(jìn)而保證整 個(gè)應(yīng)用的延遲。流速感知使系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)輸入流變化或可用資源 變化。分發(fā)模塊可靈活改變分發(fā)關(guān)系、并適時(shí)按批發(fā)送元組，進(jìn)一步 減少了資源消耗和發(fā)送延遲。彈性執(zhí)行使系統(tǒng)對用戶透明地調(diào)

機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在過去十年中得到了長足的發(fā)展，有效提高機(jī)器人的智能感知能力，是未來數(shù)年內(nèi)進(jìn)一步推動(dòng)該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。機(jī)器人的智能認(rèn)知能力，是指通過人工智能理論和技術(shù)，賦予機(jī)器人一種類似人類的高層認(rèn)知能力，從而使得機(jī)器人可以自己適應(yīng)復(fù)雜多變、具有較強(qiáng)不確定性的自然場景。本項(xiàng)目擬在前期計(jì)算機(jī)視、聽覺認(rèn)知算法研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索機(jī)器多模態(tài)認(rèn)知關(guān)鍵技術(shù)在機(jī)器人環(huán)境感知問題中的具體應(yīng)用。1.&n

一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 可穿戴設(shè)備已成為疾病診斷與治療方面的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)，在人體生理指標(biāo)與機(jī)能監(jiān)測方面發(fā)揮著極其重要的作用。可穿戴外骨骼機(jī)器人技術(shù)漸漸融入人類日常生活，但面臨著環(huán)境多變、骨骼特征復(fù)雜、傳感電極順應(yīng)性差等挑戰(zhàn)。本技術(shù)針對人-機(jī)-環(huán)境耦合中的關(guān)鍵難題，開展面向人體運(yùn)動(dòng)感知的柔性可穿戴系統(tǒng)研究，研發(fā)了面向關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角、肌肉形變、足底三維力測量的可穿戴柔性傳感系統(tǒng)，旨在揭示人體自然運(yùn)動(dòng)規(guī)律、促進(jìn)外骨骼機(jī)器人研究，為復(fù)雜環(huán)境中的外骨骼自適應(yīng)控制提供智能感知技術(shù)支撐。

1. 針對人機(jī)交互和人體感知場景開發(fā)智能微波感知識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于手勢識(shí)別和動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的交互控制應(yīng)用、基于人體定位跟蹤、呼吸心跳測量、跌倒檢測和身份識(shí)別技術(shù)的存在檢測、健康監(jiān)護(hù)和安防監(jiān)測應(yīng)用。 2. 采用小尺寸的集成毫米波雷達(dá)芯片，精簡硬件設(shè)計(jì)，縮小模組尺寸，軟硬件聯(lián)合優(yōu)化減低功耗，集成針對人機(jī)交互和人體感知場景設(shè)計(jì)的多種功能算法，打造小尺寸、低成本、低功耗、多功能的新型通用傳感器。