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自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務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成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數據具有規模大、種類多、產生速度快、有價值數據密度低等特點。對大數據信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數據分析的方法從大數據中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統數據分析方法進行數據分析和預測，并在海關大數據分析項目和國網電力冰風災害預測項目中進行應用

01. 成果簡介 本成果涉及一種多模態觸覺感知裝置，屬于機器人傳感器技術領域。與人類相似，機器人感知外界環境最真實、穩定、便捷的方式便是通過機器人手觸摸，機器人手的感知能力決定了機器人是否能夠正確認知外界環境以及機器人的操作精度、成功率等。在新一代機器人手中，傳感裝置已逐漸趨于陣列化、多功能化和集成化。目前常見的觸覺傳感器有壓阻式、電容式、光電式等，它們都存在密度難以提高、電路處理復雜等問題。為了克服以上不足，近年出現了基于視覺的觸覺傳感裝置，具有結構簡單、信息豐富等優勢。目前基于視覺的觸感裝置仍存在性能提升空間。 本項目將感溫變色油墨材料應用于觸感裝置，感知機器人操作過程中的溫度[1]。同時提出一種基于微視覺的觸覺三維力檢測方法，通過采集觸覺接觸區域內彈性體的形變圖像的變化，采用一系列圖像處理方法，并且使用神經網絡擬合的技巧，定性并且定量的刻畫物理世界中的觸覺、滑覺等，從而提供了一種多模態觸覺感知裝置，可以得到三維接觸力、接觸物體表面的溫度及紋理等多種模態信息[2]。本裝置打破了傳統觸覺感知裝置單模態信息采集的現狀，可在同一感知裝置中集成受力、紋理、溫度等信息的測量，檢測觸覺、滑覺、壓覺三維接觸力，獲得高精度的接觸紋理信息，實現了多模態信息的測量，并將這些信息綜合到對一個物體的識別、抓取操作中，使機器人更加智能化、人性化。本裝置具有實時性好，檢測穩定，檢測誤差小，檢測精度高的優點。 圖1. 基于微視覺的多模態觸覺感知裝置結構圖圖2. 結合多模態觸感裝置的機械手02. 應用前景 本成果技術可應用于工業機器人、智能機器人、人機協作、醫療康復等領域，應用前景廣泛。03. 知識產權 本成果核心技術已申請發明專利3項。04. 團隊介紹 項目團隊致力于研究具備自主決策和學習能力的機器人操作技能學習系統。團隊包括孫富春、方斌、劉華平、宋亦旭四位教師，專注智能機器人靈巧精準操作研究，研制了擬人觸覺的傳感裝置、多模態穿戴交互裝置、殘疾人假肢靈巧手、仿人感知靈巧手和變剛度軟體手，在本領域發表論文40余篇，申請專利20余項，獲得IROS2016機器人靈巧操作比賽冠軍、IROS2017服務機器人操作比賽亞軍、WRC2016最佳科技創新獎等。同時團隊和河北清華發展研究院合作成立了人工智能及機器人研究中心，共同推動智能機器人的產業化發展。05. 合作方式 技術許可。06. 聯系方式 郵箱：[email protected]， [email protected]

研究意義1. 視覺感知是高鐵、自動駕駛車輛、無人航行器等自動化設備實現環境感知的重要手段。2. 對運動狀態下產生的圖像模糊進行復原是計算機視覺領域的重要研究內容。3. 運動模糊對于基于視覺的目標檢測算法的檢測能力具有顯著影響。 研究目標 本研究相機在直線運動狀態下前進速度與目標檢測算法在產 生的模糊圖像上檢測能力的關系。通過實驗進行具體關系的 研究與分析。對模糊圖像應用合適的去模糊算法，觀察并分 析去模糊后目標檢測能力的變化。

Anter是以安全協作、自主運動、智能感知、行為決策為核心功能的多模態感知復合機器人。她開創了機器人協作、運動、感知決策的柔性工作模式，擺脫傳統機器人位置固定、任務固定的結構化環境工作方式，適用于科研教育、工業移動作業、物流分揀、倉儲管理、安防巡檢、醫療服務、智慧零售等領域。

本發明在智能手機中傳感器應用為上下文感知服務基礎上，提出了一種為上下文感知應用程序使用的低功耗傳感器輪詢方法。該方法可以動態清除不必要的傳感器活動，從而使得這些傳感器可以更長時間地保持睡眠狀態。同時也提出了一種尋找應用請求與傳感器活動間關系的方法。采用這種方法，輪詢調度器總能計算并匹配用戶調用的多種應用程序組合探測頻率來引導低功耗輪詢以避免非必須活動。使用不同上下文應用程序對此方法進行評估，結果表明中間件中低功耗輪詢響應時間極小(97ms)，與傳統窮舉輪詢操作相比，大約可以節約70％的能耗，該上下文感知服務實現可以減少智能手機的傳感器能耗并延長其電池使用時間。

稠密氣固流動問題是多相流研究領域的一個前沿性難題，廣泛存在于化工、冶金、電力等工業領域。氣固流動參數檢測和可視化尤為重要，是稠密氣固流動系統復雜研究體系中的共性問題之一。針對該問題，東南大學多相流測試研究室多年來開展了電學與激光散射的稠密氣固流動可視化及參數測量與表征方法的研究工作。 開發了電容層析成像系統(ECT)與激光光纖顆粒測量系統，可實時、在線檢測多相流參數的二維或三維分布狀況，成功應用于湍動流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗裝置上。

稠密氣固流動問題是多相流研究領域的一個前沿性難題，廣泛存在于化工、冶金、電力等工業領域。氣固流動參數檢測和可視化尤為重要，是稠密氣固流動系統復雜研究體系中的共性問題之一。針對該問題，東南大學多相流測試研究室多年來開展了電學與激光散射的稠密氣固流動可視化及參數測量與表征方法的研究工作。開發了電容層析成像系統(ECT)與激光光纖顆粒測量系統，可實時、在線檢測多相流參數的二維或三維分布狀況，成功應用于湍動流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗裝置上。

稠密氣固流動問題是多相流研究領域的一個前沿性難題，廣泛存在于化工、冶金、電力等工業領域。氣固流動參數檢測和可視化尤為重要，是稠密氣固流動系統復雜研究體系中的共性問題之一。針對該問題，東南大學多相流測試研究室多年來開展了電學與激光散射的稠密氣固流動可視化及參數測量與表征方法的研究工作。 開發了電容層析成像系統(ECT)與激光光纖顆粒測量系統，可實時、在線檢測多相流參數的二維或三維分布狀況，成功應用于湍動流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗裝置上。

隨著我國煉油加工深度的不斷提高，作為主要的二次加工裝置—催化裂化的原料也隨之變的越來越復雜，由于原料油性質的惡化，導致催化裝置油漿系統結焦問題日益嚴重，已經成為影響裝置長周期安全運行的主要障礙之一。由于油漿系統堵塞而造成的裝置被迫降量、甚至停工的事情時有發生。因此，解決好油漿系統結焦問題是保證催化裝置正常運行的主要課題。 研制開發了高效油相抗垢劑，通過在多個常減壓合合催化裝置上長期應用，取得了很好的效果。該藥劑不但有明顯的防垢功能，而且具有一定的除垢效果。 該藥劑還可用于常減壓裝置塔底及加氫裝置的阻垢，阻垢率達90%以上。

"自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務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成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。"