1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别系统。

本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星

产品介绍 CK-M16L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。     产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M16L 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz（可调节） 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 16通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dBm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90% 标签识别速度 >400次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 178.8*89.5*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压 5V 4A 操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

本发明公开了一种基于计算机视觉的浮桥线型自动控制系统，包括岸基控制端和数个浮船控制端，岸基控制端设置于河岸，岸基控制端包括摄像头、图像采集卡和工业计算机，浮船控制端分别设置于各个浮船上且位于同侧，浮船控制端包括位于浮船上的标靶、环境数据采集单元和用于驱动浮船移动的驱动单元，摄像头用于监控并捕捉数个浮船上的标靶图像，并由图像采集卡将图像转换为数字信号传输给工业计算机，工业计算机用于分析图像并判断浮桥线型偏差是否超过预设阈值，并根据判断结果控制环境数据采集单元采集信息，工业计算机分析后控制驱动单元驱动浮船移动调节。本发明实现了浮桥线型的自动监控与调整，提高调整效率和准确性，增强浮桥稳定性和安全性。

一、产品概述 1、本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配、入库等训练， 2、包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对工件分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。 3、该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。 二、技术性能 输入电源：单相～220V±10% 50Hz 工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m 装置容量：＜1.5kVA 实训平台尺寸：1500mm×880mm×1400mm 安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准 三、设备结构与组成       该实训平台由ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统、欧姆龙智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、供料单元、输送单元、供料废料暂存单元、加工废料暂存单元、工件组装单元、仓库单元、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。    1、ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统     由机器人本体、机器人控制器、示教单元、输入输出信号转换器和抓取机构组成，装备气动手爪、可对工件进行搬运、装配、拆解等操作。 （1）机器人本体由四自由度关节组成，固定在型材实训桌上，具有4个自由度。 （2）最大的工作半径为450mm （3）最大负载6kg （4）机器人示教单元有液晶显示屏、使能按钮、急停按钮、操作键盘，用于参数设置、手动示教、位置编辑、程序编辑等操作。 2、欧姆龙智能视觉检测系统       配备一套欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过I/O电缆连接到PLC或机器人控制器，也支持串行总线和以太网总线连接到PLC或机器人控制器，对检测结果和检测数据进行传输。 3、西门子可编程控制器单元       配备西门子S7-1200 CPU1214C AC/DC/RLY可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。     4、RFID数据传输系统     采用西门子RFID数据传输系统，安装在环线输送单元的左端圆弧处，电子标签已埋在工件内部，检测距离为40mm。当工件从环线输送单元经过左端圆弧处时，RFID检测系统可以准确地读取工件内的标签信息，如编号、颜色、高度等信息，该信息通过工业现场数据总线传输给PLC，用来实现工件的分拣操作。 5、供料单元  由料斗、回转台、导料机构、工件滑道、开关电源、可编程序控制器、按钮、I/O接口板、通讯接口板、电气网孔板、直流减速电机组成，主要完成将工件从回传上料台依次送到检测工位。 6、输送单元       包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、传送带、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。 7、工件组装单元 由工件光纤传感器、加工台、气缸、小物料等组成，安装在传送带上，用于装配工件。 8、仓库单元 由铝型材和机玻璃组成3×3库体组成 9、废品暂存仓 安装在型材实训桌上，分别对供料异常物料暂存，对加工异常物料暂存。 10、触摸屏 7寸，是一套以先进的Cortex-A8 CPU为核心（主频600MHz）的高性能嵌入式一体化触摸屏。 四、实训项目 1.机器视觉系统的原理、使用和调试 2.六轴工业机器人系统的原理、使用和调试 3.六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换 4.工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试 5.机器视觉系统模板设置、编程与调试 6.通过示教单元手动调试工业机器人 7.通过示教单元设置、修改各控制点坐标 8.通过示教单元编写、修改工业机器人程序 9.机器人追踪坐标整定 10.工业机器人系统的软件二次开发编程 11.智能视觉图像输入编辑与调试 12.智能视觉结果给出编辑与调试 13.智能视觉颜色比对测量 14.智能视觉编号比对测量 15.智能视觉尺寸比对测量 16.智能视觉角度测量 17.智能视觉系统与工业机器人综合应用 18.PLC程序编程与调试 19.智能视觉系统与工业机器人综合应用 20.变频器与交流电机主电路的连接 21.变频器面板的参数设置与操作 22.变频器面板控制交流电机调速 23.通过变频器外部端子控制电机启停 24.气动方向控制回路的安装 25.气动速度控制回路的安装 26.气动顺序控制回路的安装 27.气动系统气路的连接 28.磁性开关的位置调整 29.气动系统调试 30.RFID数据读写编程与调试

与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同，本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。

为了消除光照对人脸识别的影响，提出一种基于无下采样Contourlet变换(NSCT)光照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换（对数变换），将光照模型由乘性转变为加性，然后使用NSCT对图像进行多尺度多方向分析，对高频予带进行萎缩滤波，提取出人脸光照不变量。在Yale B与CMU PIE人脸库上实验结果表明该算法能够有效消除光照对人脸识别的影响

本技术成果提供一种跨年龄人脸识别方法，该方法通过大量包含四个年龄段的人脸图像训练得到一个 由两大模块（最大熵特征描述模块和老化感知去噪自动编码模块）组成的跨年龄人脸识别系统，实现对任 意两幅不同年龄人脸图像的识别。最大熵特征描述模块利用决策树的最大熵分裂来实现包含最大信息量的 编码分配，老化感知去噪自动编码模块将一个任意年龄段的特征描述符重构成四个不同年龄段的特征描述 符，综合这些描述符获得一个消除老化影响的人脸综合特征向量，最后计算不同人脸综合特征向量的余弦 距离实现人脸识别。 本技术成果能够很好地减少跨年龄人脸识别中一些传统描述符的信息丢失问题，并且消除了跨年龄人 脸识别中老化因素的影响，在跨年龄人脸识别问题中有很好的表现。 1.100 一种基于贝叶斯概率与神经网络的图像分割方法——电子 与信息工程学院 胡海峰 本技术成果公开一种基于贝叶斯概率与神经网络的图像分割方法，包括：为每个像素定义一个后验概 率能量函数，通过利用基于贝叶斯概率计算的形态学膨胀方法对每个像素的相邻像素进行计算，然后对该 像素的进行膨胀，使具有相似或者相同的后验概率分布的像素作为对分割分类的神经网络的输入。

为了消除光照对人脸识别的影响，提出一种基于无下采样 Contourlet 变换（NSCT）光 照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换（对数变换），将光照模 型由乘性转变为加性，然后使用 NSCT 对图像进行多尺度多方向分析，对高频子带进行萎缩 滤波，提取出人脸光照不变量。在 Yale B 与 CMU PIE 人脸库上实验结果表明该算法能够有 效消除光照对人脸识别的影响