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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)有限公司負責建設(shè)，采用該技術(shù)大大提高了復雜冰雪環(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。

日盲紫外(SBUV)探測器是地球上工作在SBUV光譜范圍（200-280nm）的光電探測器在沒有背景輻射的情況下具有高信噪比，在導彈羽流跟蹤、火焰探測、導彈預警和安全光通信方面具有重要運用價值。

近日，我校電子信息工程學院和信息材料與智能感知安徽省實驗室科研團隊在各自研究領(lǐng)域取得多項科研成果。

機器人產(chǎn)業(yè)在過去十年中得到了長足的發(fā)展，有效提高機器人的智能感知能力，是未來數(shù)年內(nèi)進一步推動該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。機器人的智能認知能力，是指通過人工智能理論和技術(shù)，賦予機器人一種類似人類的高層認知能力，從而使得機器人可以自己適應(yīng)復雜多變、具有較強不確定性的自然場景。本項目擬在前期計算機視、聽覺認知算法研究基礎(chǔ)上，進一步探索機器多模態(tài)認知關(guān)鍵技術(shù)在機器人環(huán)境感知問題中的具體應(yīng)用。1.&n

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

與高速飛行的飛機不同，微小型無人機體積小，重量輕，飛行速度低，更容易受到環(huán)境湍流的影響，需要高靈敏度的小型氣流傳感器提供全面的空氣動力學信息。如何讓微小型無人機像鳥類一樣感知和操縱氣流一直是航空和傳感器領(lǐng)域的難題。 面向微小型無人機的飛行參數(shù)測量，北航研發(fā)團隊研制出一種基于氧化釩的高靈敏度柔性流速傳感器，實現(xiàn)了0.11 mm/s和0.1°的超高流速和角度分辨力，實驗驗證了攻角、側(cè)滑角和空速的多參數(shù)感知能力，并完成了微小型無人機飛行速度以及機翼微振動的測量，為微小型無人機提供了低成本、高精度的大氣參數(shù)傳感方案。 該傳感器基于量熱式原理，由中心微加熱器產(chǎn)生恒定溫差，四周的熱敏電阻陣列測量溫度分布，根據(jù)熱敏電阻陣列測得的溫度差準確反映流速大小及方向。采用懸空型隔熱結(jié)構(gòu)以及高電阻溫度系數(shù)材料氧化釩作為熱敏電阻以增大傳感器的測量靈敏度。在聚酰亞胺基底上通過MEMS工藝加工了總厚度90μm的超薄柔性流速傳感器，實現(xiàn)了微小型無人機的曲面貼附功能。經(jīng)風洞測試，流速傳感器的理論分辨力達0.11 mm/s,流速測量重復精度約為測量值的0.5%，響應(yīng)時間約為20ms。在10 m/s時，流速傳感器的最大角度靈敏度為36.7 mV/deg，噪音水平為1.78 mV，根據(jù)2σ準則計算出其理論角度分辨力為0.1°。 研究團隊已經(jīng)完成流速傳感器工程化樣品的制備，并將兩個流速傳感器裝載到一個微小型無人機平臺上進行飛行參數(shù)感知應(yīng)用。結(jié)果表明平均飛行速度的估計誤差低于0.2 m/s。由于流速傳感器的高靈敏度特性，它甚至捕捉到了機翼的微振動信息，并與外置IMU模塊顯示了相同的機翼振動頻率。這項研究展示了一種柔性高靈敏度流速傳感器，拓寬了流場感知在微小型無人機姿態(tài)檢測、空速估計以及飛行安全監(jiān)測方面的應(yīng)用，為無人機的飛行參數(shù)測量提供了創(chuàng)新的設(shè)計思路與發(fā)展前景。

基于無線射頻的智能交通公共平臺， 對進入系統(tǒng)的所有“物”， 包括系統(tǒng)平臺范圍內(nèi)的道路交通設(shè)備、車位、移動交通工具等采用基于射頻識別（RFID）技術(shù)的電子標簽作介質(zhì)，為被標識的交通工具建立起以身份特征信息為核心的、終身的、可靠的、唯一對應(yīng)的“電子鏡像”。 依托 RFID 的系列技術(shù)手段， 將這一“電子鏡像”真實、 可靠、 完整地映射到應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)字化公共信息平臺上。 通過對運行于這一信息平臺上的“電子鏡像”的監(jiān)管服務(wù)， 支持或?qū)崿F(xiàn)對活動在實景現(xiàn)場的被標識交通工具的物理實體的監(jiān)管、服務(wù)。

1、 大批量正常時間進入校園/班級，采用2.4g電子校徽無線接收，完成無感知考勤，家長app端，教師app端，數(shù)據(jù)融合終端實時完成考勤數(shù)據(jù)同步，自動完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計； 2、 通過主要位置部署2.4g采集器，完成校內(nèi)學生日常行為主要地點無感知考勤記錄； 3、 支持教師端app手動操作學生狀態(tài)；各端數(shù)據(jù)同步，支持融合終端與教師app端課堂點名同步；

智能身心反饋放松椅 一、初始狀態(tài)尺寸：沙發(fā)尺寸cm：高105 寬94 長103。 二、沙發(fā)整體組合材質(zhì)：電動控制系統(tǒng)，靠背可進行100度-170意調(diào)節(jié)，腿部可進行90度-170度任意調(diào)節(jié)。 顏色：米白加果綠。凈重：55KG。開合次數(shù)：5萬次開合測試，無故障。 沙發(fā)組合材質(zhì)：                                                                                                                                  1、高規(guī)格加粗木方做骨架2、加密字簧+進口牛皮筋+中軟海棉+無紡布+坐架布3、坐墊使用高密度海綿，靠背、扶手內(nèi)膽填充3A公仔棉4、晨光龍機械架 三、體感系統(tǒng)配置： 控制器一臺：播放控制音量、振動大小調(diào)節(jié)，上下曲切換，播放模式等。 功率放大器一臺:播放模式：TF卡、藍牙、3.5MM音頻輸入；3.5MM音頻輸出至耳機，接收控制器輸入信號，音頻輸出至喇叭，并提取音頻中的10-150赫茲低頻經(jīng)放大輸出至換能器。 低音頻體感振動換能器6個：8歐10瓦；沙發(fā)內(nèi)置。 四、RV反饋放松訓練系統(tǒng)V2.0是一款基于心率變異性和新生物反饋技術(shù)的“雙心”健康管理系統(tǒng)。它根據(jù)對人體心率變異性及其頻域特征的分析來確定人的生理和心理狀態(tài)，并通過調(diào)節(jié)人體自主神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)的和諧與平衡，達到增強心理調(diào)節(jié)能力、提高生理健康水平的目的。 該系統(tǒng)采用紅外光電傳感器獲取心率變異信號，通過USB接口與電腦相連接。用戶可在電腦上看到自主平衡前后其心率變化、輸送比的變化，并可反復訓練，以達到消除緊張、疲勞、焦慮和提升個人表現(xiàn)的目的。該系統(tǒng)結(jié)合了生物反饋的新成果和技巧，添加了豐富多彩的訓練項目和放松引導來輔助訓練，用戶可以通過輕松有趣的互動體驗過程來調(diào)節(jié)自己的身心協(xié)調(diào)狀態(tài)。 五、硬件系統(tǒng)：（四核、8GB內(nèi)存、128G固態(tài)硬盤、21.5寸液晶顯示器） 六、移動臺車：材質(zhì)abs，尺寸：550mm*500mm*850mm

面向機器人的智能視覺環(huán)境感知及三維場景重建? 面向機器人視覺的自然場景理解是近年來的研究熱點和重要挑戰(zhàn)之一，其目標是對自然場景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認知與表達，目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場景視覺語義推理、場景目標識別和場景行為模式檢測三個環(huán)節(jié)展開研究，有助于構(gòu)建自然場景理解的創(chuàng)新機制，進一步開發(fā)機器人