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智能疫情防控機器人由上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

針對空巢老人日常家居生活和健康狀況的有效監護問題，通過智能穿戴和智能攝像頭等等設備獲取老人日常的體征、視頻和音頻等多模式健康數據，記錄老人的體征數據、日常行為與精神外態，實現老人無監督、連續的日常家居生活、健康狀況和精神狀態的可視化、智能化、自動你險遠程化監護，及時發現老人摔倒、表情痛苦、發出呻吟等緊急異常事件:綜合分析采集的老人多模式健康數據，建立空巢老人的體征狀態模型、日常行為模型和精神狀態模型，實現對老人身體健康和精神狀態的長期監測。同時，通過移動無線互聯網絡將老人日常生活、健康狀況的圍像視頻以及數據圖表信息發送到監護人以及醫療機構和醫護人員的移動通信終端，實現對老人異常生活狀態、健康狀況變化的及時響應和監管。

研究領域1.嵌入式計算機測控系統。2.智能移動機器人系統。3.物聯網相關技術。                           科研成果及簡介1.嵌入式計算機測控系統：主要應用于便攜式儀器儀表、智能傳感器、嵌入式控制器等。2.智能移動機器人：包括輪式和履帶式驅動、智能控制移動機械手。主要應用于危險場合下的自主作業，可以完成移動機械手的三維虛擬樣機設計和仿真，加工調試，感知-決策-執行智能控制系統。3.ZIBGEE無線自組網傳感器和控制網絡、基于GPRS的遠程測控系統。                             獲獎與專利發明專利：1.基于全方位視覺的動態目標識別和定位方法      申請號：200910228580.9（已授權）     中國 2011.9.232.基于立方體投影對魚眼圖像畸變校正方法     授權號：ZL 2009 1 0228581.3（已授權）  中國 2011.5.11實用新型：3.基于ARM和DSP的圖像處理裝置             授權號： ZL 2009 2 0250346.1   中國 2010.08.114.基于智能體及無線組網的移動機械手             授權號：ZL 2010 2 0152775.8   中國2010.12.085.基于ARM和雙DSP的智能移動機器人控制裝置 授權號：ZL 2010 2 0152847.9 中國2010.12.086.一種履帶式全景視覺智能移動機器人平臺        授權號：ZL 2010 2 0152779.6  中國 2010.12.087.用于事故現場的工業級無線拋灑傳感節點       授權號：ZL 2010 2 0152794.0   中國  2011.04.088.基于自組網拋灑傳感器的泄露檢測裝置        授權號：ZL 2010 2 0152787.0    中國 2010.12.08                             可轉讓項目1.雙節履帶式移動機器人平臺。2.嵌入式計算機軟硬件平臺。3.具有遠程監控功能的無線自組網智能家居系統4.便攜式電供熱設備調溫計量控制箱。5.基于3G的遠程測控模塊。                  可承擔（合作開發）科研項目與技術合作機電液一體化成套設備、機器人及其相關技術開發。

合肥工業大學楊善林院士及其科研團隊，多年來面向我國促進人民健康和保衛國防安全的重大需求，在智能醫療裝備和人工智能系統研發領域取得了一系列原創性成果，廣泛應用于我國分級診療、應急救援、海軍艦艇衛勤及航空航天領域。該團隊整合前期成果，迅速將基于云的智能移動醫用遠程交互服務系統投入疫情防控。該系統可以有效減少交叉感染、減少醫生奔波、減低醫療資源的消耗。該系統由移動終端、智能邊緣計算系統和云端數據處理系統三部分組成，可實現隔離病房患者、病區醫生和異地指導醫生的移動實時交互和移動遠程會診。該系統具備移動互聯的能力，可以在第一時間把云端的服務推送到疫情救治的第一現場，遠端的醫生可以通過移動端及時的為第一現場提供救治方案。

“PCA-Lab智能體溫監測系統“由南京理工大學計算機學院/人工智能學院楊健院長團隊，利用團隊在模式識別與計算機視覺方面的長期積累和實驗室的現有設備研制而成。與市場上的多數測溫儀相比，該系統的突出優點在于其準確的人臉檢測能力。該系統首先能從紅外圖像中，準確找到人臉的位置。然后測量并語音報出人臉面部的溫度。這樣最大的好處是，只關注人臉的溫度，大幅度降低紅外相機視野內其他高溫物體導致的誤警率。比如，點燃的香煙、汽車的排氣筒、照明燈等，不會導致測溫系統報警?！癙CA-Lab智能體溫監測系統”使用的人臉檢測算法是實驗室自主研發的，該成果曾發表在計算機視覺和模式識別領域的國際頂級會議CVPR 2019上，該算法在多個國際人臉庫上取得了當時國際上最好的檢測性能。該算法能同時在單張圖片上同時檢測出多張人臉，并且對遮擋、光照變化等表現非常魯棒。在智能體溫檢測系統的實際測試中，對行人戴口罩、眼鏡等情況下，依然能準確找到人臉的位置。而且算法檢測速度快，整幅圖像的人臉檢測耗時僅0.2-0.3秒。 項目組將加緊推進可見光與紅外相結合的“PCA-Lab智能體溫監測系統”升級版的研制，期待著升級后的系統能夠對車內的人臉檢測與人體測溫更加魯棒可行。點擊查看原文

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本系統采用先進的無線射頻及自組網技術，用于解決煤礦井下安全生產、信息溝通等問題，是一套專門針對礦井工作的智能定位與無線通訊系統。整套系統包括地面管理中心、分布式通信接入點、手持移動語音通信終端和便攜式智能定位終端。/line分布式通信節點：負責通訊中轉，為語音終端和定位終端提供高性能通訊鏈路，保證地面調度管理中心對人員即時調度和查詢。/line地面管理中心：含考勤、定位、語音等管理功能，可以實時顯示人員及設備的位置，提供高精度定位及歷史軌跡回放；呼叫相關人員；對語音接入、傳輸進行管理。/line手持移動語音通信終端：內嵌自主研發的自組網協議，實現了語音數據的采集、壓縮、無線收發、解壓以及播放等功能，還提供充電指示、電量指示、信號強度檢測、通話指示等。/line便攜式定位終端：支持點對多點的無線通信，同時提供實時定位數據搜集、人員檢測信息上傳、來自地面服務器的被叫指示、對地面服務器的主叫呼救和在線更新升級等功能。

一、項目簡介 由于眾多工業企業存在工作環境噪音大、粉塵多、勞動強度大等問題，均不同程度面臨著招工難的問題，生產規模很難擴大。同時，由于長時間重復機械工作，容易出現漏檢和誤檢，整體工作效率不高。對于已上線成套設備的企業，其集成度仍較低，自動化程度及性能都亟待提高，很難滿足市場的迫切需求。因此，機器換人可有效解決上述問題，而機器視覺是模擬人工操作的關鍵，綜合利用視覺檢測、模式識別、優化調度和綜合信息管理等技術和方法提高生產自動化水平極為重要。 二、前期研究基礎 項目組已與惠州高視科技有限公司簽署合作協議“機器視覺定位平臺開發與技術服務，2018.3-2019.3，50萬元”，并聯合廈門大學自動化系與高視科技有限公司建立“視覺定位聯合實驗室”，與廈門市自動化學會簽署合作協議，聯合建立“人工智能-機器視覺聯合實驗室”。研究了視覺對位平臺如何實現兩個目標物之間的精確對準。視覺系統需要對兩個目標物分別進行拍攝，選擇Mark點或者目標物的邊或角的特征信息。利用視覺對位技術，實現兩個目標物物理坐標之間的在X、Y軸和角度坐標的偏差，通過驅動相關運動平臺，引導平臺運動到貼合位置，實現視覺引導精確對位。 三、應用技術成果 開發了鞋模噴膠系統，采用傳送帶傳送鞋模，利用工業相機采集圖像，經圖像處理算法檢測鞋模邊緣，再將處理過的邊緣坐標數據傳送給控制器，控制器控制噴膠器對鞋模進行噴膠。 開發了自動貼蓋機系統，基于傳送帶傳送產品，利用工業相機采集傳送帶上的產品圖像，再通過圖像處理算法定位到模板圖像在采集圖像中的準確位置，從而通過坐標轉換將圖像中的坐標轉換到世界坐標，然后將數據通過串口通信傳送給控制系統，控制系統會控制機械手在定位到的位置坐標貼上產品標簽或者封蓋。 四、合作企業 惠州高視科技有限公司是一家專業從事機器視覺應用領域設備、計算機圖像處理系統解決方案研發的高科技現代化企業。公司的機器視覺產品廣泛應用于液晶、電子、新能源、金屬加工等行業公司秉承以人為本、合作共贏的管理理念，以技術開發為中心，以客戶需求為導向，致力于成為在機器視覺檢測、測量、圖像識別領域杰出的系統解決方案及設備供應商。擁有11項軟件著作權和5項實用新型專利。

搖擺臺是綜合控制技術、傳感器檢測技術、計算機技術和機械技術等多種前沿科學技術于一體的綜合性仿真與測試設備。由于其具有精度高、結構剛性強且便于控制等優點被廣泛用于車載、艦載和機載武器裝備的測試和仿真。本六自由度智能搖擺臺采用世界先進的空間六自由度Stewart機構，由機械系統、液壓系統、電氣系統和控制軟件組成，滿足系統的結構、動力學特性、聯接部件的機械特點，能夠實現單自由度運動和多自由度組合運動

人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。