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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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基于視覺認(rèn)知分析的機(jī)器人智能環(huán)境感知研究
機(jī)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(jī)器人的智能感知能力，是未來數(shù)年內(nèi)進(jìn)一步推動(dòng)該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。機(jī)器人的智能認(rèn)知能力，是指通過人工智能理論和技術(shù)，賦予機(jī)器人一種類似人類的高層認(rèn)知能力，從而使得機(jī)器人可以自己適應(yīng)復(fù)雜多變、具有較強(qiáng)不確定性的自然場景。本項(xiàng)目擬在前期計(jì)算機(jī)視、聽覺認(rèn)知算法研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索機(jī)器多模態(tài)認(rèn)知關(guān)鍵技術(shù)在機(jī)器人環(huán)境感知問題中的具體應(yīng)用。1.&n
南京大學(xué)
2021-04-14
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面向人體下肢運(yùn)動(dòng)感知的柔性可穿戴系統(tǒng)
一、項(xiàng)目分類
關(guān)鍵核心技術(shù)突破
二、成果簡介
可穿戴設(shè)備已成為疾病診斷與治療方面的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)，在人體生理指標(biāo)與機(jī)能監(jiān)測方面發(fā)揮著極其重要的作用。可穿戴外骨骼機(jī)器人技術(shù)漸漸融入人類日常生活，但面臨著環(huán)境多變、骨骼特征復(fù)雜、傳感電極順應(yīng)性差等挑戰(zhàn)。本技術(shù)針對(duì)人-機(jī)-環(huán)境耦合中的關(guān)鍵難題，開展面向人體運(yùn)動(dòng)感知的柔性可穿戴系統(tǒng)研究，研發(fā)了面向關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角、肌肉形變、足底三維力測量的可穿戴柔性傳感系統(tǒng)，旨在揭示人體自然運(yùn)動(dòng)規(guī)律、促進(jìn)外骨骼機(jī)器人研究，為復(fù)雜環(huán)境中的外骨骼自適應(yīng)控制提供智能感知技術(shù)支撐。
華中科技大學(xué)
2022-07-26
旦大學(xué).jpg){kind=logo}
隔空交互和人體感知的智能雷達(dá)傳感器
1. 針對(duì)人機(jī)交互和人體感知場景開發(fā)智能微波感知識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于手勢識(shí)別和動(dòng)作識(shí)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(shí)別技術(shù)的存在檢測、健康監(jiān)護(hù)和安防監(jiān)測應(yīng)用。
2. 采用小尺寸的集成毫米波雷達(dá)芯片，精簡硬件設(shè)計(jì)，縮小模組尺寸，軟硬件聯(lián)合優(yōu)化減低功耗，集成針對(duì)人機(jī)交互和人體感知場景設(shè)計(jì)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。
復(fù)旦大學(xué)
2021-09-18
一種基于帶寬感知的 Hadoop 調(diào)度方法和系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于帶寬感知的 Hadoop 調(diào)度方法，包括：對(duì)Hadoop 任務(wù)調(diào)度建立一個(gè)作業(yè)時(shí)間完成模型，為 Hadoop 調(diào)度系統(tǒng)建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，將 Hadoop 的任務(wù)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)為待調(diào)度的作業(yè)尋找一個(gè)使得該作業(yè)的作業(yè)完成時(shí)間最短的任務(wù)調(diào)度方法的問題；利用 SDN 提供的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)管理與流量控制功能，提出了一種基于時(shí)隙的網(wǎng)絡(luò)帶寬分配機(jī)制，將每一條鏈路的剩余帶寬的占用期劃分為相等的時(shí)隙，在作業(yè)完成時(shí)間模型和網(wǎng)絡(luò)時(shí)隙帶寬分配機(jī)制的基礎(chǔ)之上；在為某個(gè)任務(wù)分配計(jì)算節(jié)點(diǎn)之前，綜合考慮任務(wù)的本地性與實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)帶寬情況，為每一個(gè)任務(wù)分配一個(gè)能夠提供最早完成時(shí)間的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。本發(fā)明解決了現(xiàn)有方法中不能同時(shí)從全局視角和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)可用帶寬兩方面進(jìn)行任務(wù)調(diào)度的問題。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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植物-環(huán)境信息快速感知與物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)及裝備
項(xiàng)目屬現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，圍繞農(nóng)田信息快速感知、穩(wěn)定傳輸和精準(zhǔn)管控三大瓶頸難題，在植物養(yǎng)分/生理/病害信息快速感知，土壤水/鹽/養(yǎng)分特性多維快速測試，農(nóng)田復(fù)雜環(huán)境下信息無線穩(wěn)定傳輸，基于作物生長需求的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境調(diào)控和肥水藥精準(zhǔn)管理等核心技術(shù)取得了重大突破，自主研制了系列產(chǎn)品和系統(tǒng)，總體達(dá)到了國際同類研究先進(jìn)水平，部分達(dá)國際領(lǐng)先水平。相關(guān)成果已經(jīng)在全國20 多個(gè)省市的農(nóng)田、果園與設(shè)施農(nóng)業(yè)等推廣應(yīng)用，取得了重大經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，對(duì)推動(dòng)我國數(shù)字農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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一種基于多人眼感知分組特性的圖構(gòu)造方法
本發(fā)明公開一種基于多人眼感知分組特性的圖構(gòu)造方法，包括以下步驟：將待處理圖像過分割成多個(gè)超像素，并將超像素定義為圖的頂點(diǎn)；基于人眼感知分組特性中的空間鄰近特性，將在圖像空間中相鄰的超像素相連，作為圖的一部分邊；基于人眼感知分組特性中的顏色相似特性，將圖像中顏色特征相似的超像素相連，作為圖的另一部分邊；基于人眼感知分組特性的紋理相似特性，將圖像中紋理特征相似的超像素相連，作為圖的又一部分邊；基于PRSVM算法，學(xué)習(xí)空間鄰近度、顏色相似性和紋理相似性對(duì)圖中邊權(quán)的作用大?。粚D的邊權(quán)定義為相連的兩個(gè)超像素之間空間鄰近度、顏色相似性和紋理相似性的加權(quán)和。本發(fā)明充分考慮人眼的多種感知分組特性，有效描述圖像中各區(qū)域之間的關(guān)系，有助于對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行檢測。
東南大學(xué)
2021-04-11
技術(shù)大學(xué).jpg){kind=logo}
面向車身環(huán)境感知及預(yù)警的高性價(jià)比智慧視覺系統(tǒng)
基于單顆 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清視頻輸入的高性價(jià)比智慧視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)除了實(shí)現(xiàn)倒車影像、行車記錄、環(huán)視全景成像等基本功能外，還將進(jìn)一步基于深度學(xué)習(xí)算法，一體化集成車道偏離預(yù)警、前車碰撞預(yù)警、行人碰撞預(yù)警、盲區(qū)監(jiān)測及變道輔助、駕駛行為監(jiān)測等高級(jí)輔助駕駛功能，從而在不增加硬件成本的基礎(chǔ)上，為客戶提供高性價(jià)比的智慧視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各類型車輛的車身環(huán)境感知及預(yù)警。
中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
2021-04-14
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基于地形改正的衛(wèi)星影像虛假地形感知現(xiàn)象改正方法
本發(fā)明公開了一種基于地形改正的衛(wèi)星影像虛假地形感知現(xiàn)象改正方法，從改變光照方向的角度出 發(fā)，引入地形改正中的 C 校正模型，通過建立原始影像與虛假地形感知現(xiàn)象改正后影像經(jīng)過地形改正后 的輻射關(guān)系，獲得虛假地形感知現(xiàn)象改正前后影像輻射值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而推導(dǎo)出改正后影像灰度值。 本發(fā)明方法能夠在改正虛假地形感知現(xiàn)象的同時(shí)，較好地保持原始影像的空間細(xì)節(jié)及光譜特性，可顯著 提高影像解譯準(zhǔn)確度。
武漢大學(xué)
2021-04-14
基于壓縮感知特征選擇的實(shí)時(shí)檢測跟蹤框架與跟蹤方法
本發(fā)明提出了一種基于壓縮感知特征選擇的實(shí)時(shí)檢測跟蹤框架與跟蹤方法(CFS)，本發(fā)明能夠?qū)?縮后的特征進(jìn)行選擇，只使用區(qū)分度高的樣本特征進(jìn)行分類;本發(fā)明能夠達(dá)到實(shí)時(shí)跟蹤，而且避免了由 于選擇了錯(cuò)誤的特征導(dǎo)致的跟蹤失敗現(xiàn)象，有效的抑制了不好的特征對(duì)跟蹤結(jié)果的影響，并且明顯提高 了跟蹤速度和跟蹤精度。
武漢大學(xué)
2021-04-13
技術(shù)需求:復(fù)雜作業(yè)環(huán)境下多參數(shù)的智能感知技術(shù)
1、復(fù)雜作業(yè)環(huán)境下多參數(shù)的智能感知技術(shù)；2、人工智能中樞控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)；3、智能電液控制技術(shù)；4、終端軌跡規(guī)劃及精確控制技術(shù)；5、自動(dòng)掃描、分析技術(shù)與系統(tǒng)協(xié)調(diào)作業(yè)；6、基于影像分析的地面監(jiān)控系統(tǒng)和遠(yuǎn)程操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)；7、井下多傳感信息融合及檢測技術(shù)；8、井下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)平臺(tái)構(gòu)建；9、無線與有線光纜通信異構(gòu)融合與組網(wǎng)技術(shù)；10、地面井下信息互通，以及與礦井綜合自動(dòng)化平臺(tái)的高效融合技術(shù)
山東金科星機(jī)電股份有限公司
2021-08-17