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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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自然場景視覺感知和大數(shù)據(jù)分析
"自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c，其主要任務(wù)是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。 IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構(gòu)成分析、場景內(nèi)容推理、場景結(jié)構(gòu)建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗建模與深度學(xué)習(xí)的自然場景視覺理解這一問題。"
南京大學(xué)
2021-04-10
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微創(chuàng)機器人外科及觸覺感知
微創(chuàng)機器人外科及觸覺感知國家自然科學(xué)基金課題 微創(chuàng)外科(MIS)與開放外科手術(shù)相比，具有切口小、疼痛輕、出血少和恢復(fù)快等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于胸腹、脊柱、心血管和泌尿外科等領(lǐng)域 微創(chuàng)機器人外科(MIRS)由機器人替代醫(yī)生操控手術(shù)器械，克服醫(yī)生人為因素帶來的風(fēng)險，提高手術(shù)的安全性和靈巧性，改善手術(shù)精度和質(zhì)量 觸覺力信息缺失導(dǎo)致過大的操作力和器官組織創(chuàng)傷，是當(dāng)前微創(chuàng)機器人外科面臨的共同問題。項目利用光纖技術(shù)，研究微型觸覺力傳感器及其在器官組織類型和邊界鑒定、機器人反饋控制應(yīng)用中涉及到的一系列挑戰(zhàn)性問題。獲得的相關(guān)理論與技術(shù)，有望消除觸覺缺失引起的手術(shù)風(fēng)險，提高微創(chuàng)機器人外科手術(shù)的精度、穩(wěn)定性和質(zhì)量。
北京交通大學(xué)
2021-04-13
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高速列車非侵入式智能感知技術(shù)
本技術(shù)采用大數(shù)據(jù)智能分析算法，處理高速列車運行過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，智能辨識高速列車運行狀態(tài)。以高速列車外部受流裝備為對象，從受電弓狀態(tài)實時感知與能耗分項統(tǒng)計兩個角度，展示非侵入式智能感知技術(shù)在高速列車的最新應(yīng)用。
1.受電弓狀態(tài)實時感知
獲取受電弓的原始信號并進行預(yù)處理，獲取多個原始數(shù)據(jù)向量；對原始數(shù)據(jù)向量進行多尺度分解，從每個子頻帶提取特征量并構(gòu)建時序特征向量；將特征向量和受電弓故障的分類標記作為特征映射數(shù)據(jù)，訓(xùn)練故障識別預(yù)判機制；以原始數(shù)據(jù)向量和故障類型分別作為輸入輸出數(shù)據(jù)，訓(xùn)練故障識別模型。對受電弓的實時電流信號進行處理，得到原始數(shù)據(jù)向量和特征向量，故障識別預(yù)判模型根據(jù)特征向量對受電弓進行故障預(yù)判，若有故障，故障識別模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)向量對受電弓的故障類型進行識別。實現(xiàn)列車運行狀態(tài)下，對受電弓進行實時在線監(jiān)測與故障類型識別，且無需在列車外部及路網(wǎng)沿線另外加裝硬件設(shè)備。
2.列車能耗分項統(tǒng)計
通過大數(shù)據(jù)智能分析方法，結(jié)合位于電路關(guān)鍵位置部分傳感器提供的實時數(shù)據(jù)，可對動力系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、廚衛(wèi)系統(tǒng)、用戶交互系統(tǒng)等不同功能模塊，提供非侵入式能耗分項統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果能為鐵路管理部門提供參考，優(yōu)化列車運行管理模式，改進各系統(tǒng)的運行機制，降低高速列車運行能耗。
圖1 高速列車受電裝置
圖2 受流裝置故障特征映射及辨識方法
圖3 不同功能模塊設(shè)備的提取特征
圖4 不同設(shè)備的分項能耗統(tǒng)計
中南大學(xué)
2023-03-08
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仿生智能感知三維成像技術(shù)
圍繞無人駕駛、智能制造領(lǐng)域，本項目針對傳統(tǒng)機器視覺難以同時兼顧大視場、高分辨、實時性的技術(shù)瓶頸，從源頭打破常規(guī)成像規(guī)則，鑒于昆蟲復(fù)眼具有大視場高靈敏的優(yōu)勢，以及人眼視覺具有變分辨率和冗余數(shù)據(jù)壓縮的優(yōu)勢，將兩者相結(jié)合，提出一種復(fù)合仿生三維成像感知方法，通過突破變分辨掃描發(fā)射、多通道并行接收、圖像重構(gòu)與成像感知算法等關(guān)鍵技術(shù)，形成了具有體系化的前沿技術(shù)成果，研發(fā)出了諸如收發(fā)探測模塊，多通道仿生曲面相機系統(tǒng)、在線光電檢測系統(tǒng)等實物成果。核心技術(shù)受到國家、省部級項目資助5項。
北京理工大學(xué)
2023-05-09
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一種機電式裂縫感知器
本發(fā)明公開了一種機電式裂縫感知器，包括控制模塊、編碼器 和裂縫放大感知模塊，以及顯示模塊和/或外部接口。控制模塊分別連 接所述編碼器、顯示模塊與外界接口(可接 RFID)；裂縫放大感知模塊 包括光電傳感器和機械式裂縫放大器。機械式裂縫放大器可以將微小 裂縫寬度放大，放大后的裂縫寬度經(jīng)由光電傳感器感知，再經(jīng)編碼器傳送到控制模塊；控制模塊用于接收編碼器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并處理后傳 輸至外部接口，同時傳輸至顯示模塊顯示。將本發(fā)明置于待測結(jié)構(gòu)部 位，借助裂縫放大和實時感知，并將數(shù)據(jù)傳輸給外部接口，本發(fā)明能 方便現(xiàn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種自感知自愈合混凝土構(gòu)件
本發(fā)明公開了一種自感知自愈合混凝土構(gòu)件，在混凝土攪拌的過程中，放入鋼制膠囊，待攪拌均勻 后澆入事先安裝就位的鋼筋籠;鋼制膠囊在混凝土中的位置分布均勻，鋼制膠囊的取向隨機。本發(fā)明不 僅能改善混凝的抗拉、抗剪、抗彎、抗磨和抗裂性能，而且能大大增強混凝土的斷裂韌性和抗沖擊性能; 由于鋼制膠囊壁的中部使用陶瓷材料，并且厚度較薄，可以保證混凝土開裂后，該處的鋼制膠囊可以及 時破裂，內(nèi)部的結(jié)構(gòu)膠流出并滲入裂縫
武漢大學(xué)
2021-04-14
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智能服務(wù)機器人的感知與控制
本項目針對復(fù)雜環(huán)境下的移動式服務(wù)機器人系統(tǒng)，探究高環(huán)境適應(yīng)性的感知與導(dǎo)航控制方法，以及高人機協(xié)調(diào)性的共享控制機制，解決動態(tài)環(huán)境中的魯棒自定位、擁擠受限環(huán)境中的導(dǎo)航規(guī)劃與控制、人機共享控制等難題，為提高服務(wù)機器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主能力提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)方法。 通過本項目的實施，在服務(wù)機器人的感知與控制方面取得了一系列技術(shù)突破，對于地圖創(chuàng)建、自定位、導(dǎo)航控制和共享控制等問題已取得國際前沿的理論和實驗結(jié)果。 “交龍”智能輪椅入選2010年上海世博會展出，獲得上海世博工作優(yōu)秀個人等榮譽。 “交龍”服務(wù)機器人作為國家863計劃先進制造技術(shù)領(lǐng)域代表性成果入選“十一五”國家重大科技成就展。曾獲國際機器人領(lǐng)域旗艦大會IEEE ICRA 2011服務(wù)機器人最佳論文獎（大陸學(xué)者首次）、機器人世界杯亞軍和多屆中國機器人大賽冠軍。國際權(quán)威技術(shù)評估機構(gòu)WTEC和美國國家科學(xué)基金會在2012年發(fā)表的技術(shù)評估報告《Human-Robot Interaction》（每5年全球評估一次）報道了本項目的研究成果。
上海交通大學(xué)
2021-04-13
UAV智能視覺感知教學(xué)研究實驗平臺
主要面向有一定算法基礎(chǔ)的高校用戶，用戶通過多次工業(yè)應(yīng)用性實驗，將智能視覺感知理論知識應(yīng)用到實際項目中，培養(yǎng)學(xué)生的實際動手能力，使學(xué)生掌握智能視覺感知的基礎(chǔ)理論、技術(shù)和方法。
江蘇優(yōu)埃唯智能科技有限公司
2023-05-06
UAV只能視覺感知教學(xué)研究實驗平臺
1、江蘇優(yōu)埃唯智能科技有限公司UAV智能視覺感知教學(xué)研究實驗平臺，包含3個彩色高清工業(yè)相機與2個免驅(qū)USB多系統(tǒng)兼容攝像頭，滿足不同場景、不同功耗需求的圖像采集需求，并包含配備數(shù)字光源控制器的補充光源、高精度可控PLC置物臺、內(nèi)置數(shù)據(jù)存儲與處理器、顯示器。
2、支持單目、雙目、三目等不同數(shù)量相機、以及工業(yè)相機、免驅(qū)USB攝像頭等不同類型圖像采集裝置的自由組合、協(xié)同數(shù)據(jù)采集與處理功能、適用于不同尺寸目標的靜態(tài)/動態(tài)連續(xù)幀觸發(fā)采集。
3、提供機械設(shè)計及電氣圖紙、Python開發(fā)例程源碼與功能手冊，支持二次開發(fā)。
4、具有基礎(chǔ)圖像處理功能，以及相機標定、立體匹配、目標定位等多種先進的圖像處理功能。
江蘇優(yōu)埃唯智能科技有限公司
2023-05-05
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基于智能環(huán)境感知的車輛安全輔助駕駛系統(tǒng)
該項目主要應(yīng)用于車輛安全輔助駕駛領(lǐng)域，可以在車輛有危險趨勢時及時向駕駛員提供警告信息，減少或避免可能發(fā)生的交通事故，也可以應(yīng)用于車輛的輔助駕駛和智能自動導(dǎo)航領(lǐng)域。該項目利用灰度圖像中道路邊緣處存在的灰度特征、梯度特征作為識別道路的特征，運用群智能算法實現(xiàn)對道路邊界的快速識別，最終得到車輛行駛道路信息。根據(jù)道路識別結(jié)果，利用前方車輛在圖像中底部邊緣存在灰度特征、方差特征和梯度特征，運用魚群算法實現(xiàn)對前方多車的快速識別。項目采用轉(zhuǎn)向動力學(xué)連續(xù)模型，車輛前輪轉(zhuǎn)角和道路曲率作為系統(tǒng)輸入，根據(jù)系統(tǒng)的采樣頻率將連續(xù)模型離散化，運用Kalman濾波理論設(shè)計狀態(tài)觀察器，實時觀測前方車輛側(cè)向速度和橫擺角速度，從而獲得車輛運動軌跡，為安全輔助駕駛系統(tǒng)提供準確信息。
該項目對車輛安全輔助駕駛系統(tǒng)提供信息的頻率在5Hz之內(nèi)。在復(fù)雜情況下通過使用本項目研究的系統(tǒng)進行車道識別，其準確率大于95%。該項技術(shù)于2009年初成功應(yīng)用于新疆冰雪災(zāi)害防護系統(tǒng)的養(yǎng)護車輛智能輔助駕駛系統(tǒng)中，該系統(tǒng)由北京中交國通智能交通系統(tǒng)技術(shù)有限公司負責(zé)建設(shè)，采用該技術(shù)大大提高了復(fù)雜冰雪環(huán)境下道路識別和前方車輛識別的可靠性和實時性，同時增強了在不同光照等復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性。該技術(shù)應(yīng)用后，有利于避免和減少道路交通事故發(fā)生的可能性，保障車輛行駛安全，取得了良好的社會效益。
燕山大學(xué)
2021-05-04