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基于視覺問答的電力安全輔助系統的解決方案，利用無人機、智能機器人等多種巡檢方式采集的巡檢影像數據，建立電力設備缺陷視覺問答數據集，融合視頻處理分析、圖像識別、電力自然語言處理、電力知識圖譜等人工智能技術應用，挖掘分析巡檢影像缺陷特征，構造缺陷識別算法模型，實現輸電線路本體缺陷和環境風險自動識別診斷，最終形成缺陷識別、診斷、檢修一體化智能安全輔助服務系統。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 合肥合工安馳智能科技有限公司 企業法人 段章領 注冊時間 2017年 注冊所在省市 安徽省合肥市 組織機構代碼 91340111MA2R01W28C 經營范圍 智能科技、網絡科技、電子科技、信息科技、軟件科技領域內的技術開發、技術咨詢、技術服務、技術轉讓；廣告發布；軟件開發；電子產品、家用電器、床上用品、家具、家居用品、計算機、軟件及輔助設備、二類醫療器械的銷售。 企業地址 合肥市包河經濟開發區花園大道369號F426-2 獲投資情況 曾獲股東投資200萬 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 沈奧 計算機與信息學院/計算機科學與技術創新實驗班 2019/2023 韓知淵 計算機與信息學院/計算機科學與技術專業 2019/2023 帥競賢 計算機與信息學院/電子信息工程專業 2019/2023 何煦 計算機與信息學院/計算機科學與技術專業 2020/2024 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 衛星 計算機與信息學院/計算機科學與技術 副教授 人工智能、深度學習 趙沖 本科生院/工程素質教育中心 講師 計算機網絡、深度學習 五、項目簡介 針對現階段各類電力巡檢手段的不足以及保障電力設備安全的重要性，本團隊提出基于視覺問答的電力安全輔助系統的解決方案，利用無人機、智能機器人等多種巡檢方式采集的巡檢影像數據，建立電力設備缺陷視覺問答數據集，融合視頻處理分析、圖像識別、電力自然語言處理、電力知識圖譜等人工智能技術應用，挖掘分析巡檢影像缺陷特征，構造缺陷識別算法模型，實現輸電線路本體缺陷和環境風險自動識別診斷，最終形成缺陷識別、診斷、檢修一體化智能安全輔助服務系統。 2021以來共申請發明專利11項（其中學生排序第一2項，排序第二4項），軟件著作權1項（學生排序第一），取得國家級科技競賽獎勵2項，省部級科技競賽獎勵4項；團隊依托于計算機與信息學院分布式智能與物聯網研究所，與力源電力設備股份有限公司、國網安徽省電力公司檢修公司、安徽南瑞繼遠電網技術有限公司等達成合作意向。

        黑龍江北方中唐智卡科技有限公司是一家立足于中國智慧高校考試測評運營服務的高新技術企業，主營業務是提供各類考試測評相關產品服務、考務服務外包解決方案、大數據采集分析歸集服務、考試服務安全整體解決方案。　　         公司作為高校考試測評運營服務商，充分發揮在數據分析、算法研究、安全服務及定制開發方面的核心技術優勢，以唐云教育招考錄管理平臺、高校考試測評中心、唐小二運營服務平臺、唐云高校專業題庫與機考配套系統、唐云高校專業認證與評估系統、唐云涉密印刷存儲管理系統等服務產品為基礎，面向不同需求的客戶提供具有“公平、放心、安全”為核心的整包產業鏈服務。　　         努力成為客戶最信賴的行業顧問是我們的責任，最大程度的保障客戶的安全是我們的原則，“將知識轉化為數據、用數據服務于社會”是我們一直秉承的使命。

產品詳細介紹

邊緣智聯網（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯網、嵌入式、移動互聯技術、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯網、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統采用DC12V電源適配器安全統一供電，結構為上下兩層一體化設計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網絡通信，支持無線傳感器網絡、物聯網人工智能、嵌入式系統開發、RFID射頻識別技術等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯網云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯網云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。

天津大學醫學工程與轉化醫學研究院與中國電子信息產業集團中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發揮國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心自身的大數據平臺及計算技術優勢，連日來針對疫情發現、分析和預警技術，以及遠程診療方案取得多項重要成果。據悉，作為健康醫療大數據國家研究院、智能醫學工程教育部工程研究中心的依托建設單位，天津大學與中國電子信息產業集團于2017年聯手組建國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心，中心現已搭建起醫療大數據服務云腦平臺，開展醫療數據的遠程收集、處理工作，并研發了面向醫療大數據的優化處理和利用技術。在疫情預測預警方面，基于國家相關部門發布的經濟行為、人口分布及遷徙等統計數據，集合當前的疫情病例數據，應用人工智能和科學計算技術，“云腦”重點實現了：城市人口流動輸入性疫情預警：以日為周期監測城市流入人口的數量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進行預測和預警；城市疫情預警：融合經濟數據、疫情狀況、人口流動分布以及病毒感染特點對未來一周的疫情進行預警；疫情狀況與經濟行為指數相關度追蹤：基于政府部門發布的經濟相關數據，分析經濟行為與疫情的相關程度，為政府相關部門開展疫情防控工作提供科學參考數據。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠程診療方面已準備就緒，即將進入臨床測試階段。“云上診室”基于物聯網、遠程通信、大數據等技術手段，實時將來自醫療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數據經由高速網絡同步傳輸到會診中心，并可向醫療系統共享疫情醫療數據，集合呼吸科、感染科、內科、重癥醫學科、反射科等專家進行網絡會診，進而實現專家與病患、專家與醫務人員之間異地“面對面”的互動，減少院內聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間。“云上診室”相關成果將用于：遠程影像診斷：構建實用高效、穩定可靠的遠程醫療影像服務平臺，存儲區域內的影像資料索引信息，并能夠直接調用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠程重癥監護：實時在線監護新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會診室，對病患出具診斷治療指導意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數據，構建針對新冠肺炎的數據病例庫，利用機器學習等技術，輔助臨床診斷；提供第三方對接標準接口：為多媒體設備、應用、網絡平臺等提供第三方的對接標準接口，實現可擴展、模塊化。

3月18日，高博會百度卡片及智能小程序正式上線。手機打開百度，輸入“高博會、云上高博會、中國高等教育博覽會、中國高等教育學會、第57屆中國高等教育博覽會、2022中國高等教育博覽會、高教會”等即可快速體驗。

基于深度學習的圖像識別云端服務平臺，能夠 通過云計算框架訓練深度學習算法模型，對圖像進行目標檢測 和識別。平臺擬采用云端 API 的形式，為其他客戶端的提供簡 單易用的圖像識別服務，將目標識別應用到互聯網及移動應用 場景中，推動移動互聯網的進步。 該平臺實現如下功能：1.模型訓練：平臺能夠基于用戶給 定的不同行業的數據，訓練相應的精細化分類模型。2. 圖像識 別：平臺能夠根據預先訓練好的識別模型，對用戶

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果