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仪表智能识别物联网系统
仪表智能识别物联网系统由智能读表相机、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成,通过智能采控终端采集仪器仪表的各项数据,将数据上传到网络服务器,存储、整理分析,通过智能应用系统实现实时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作,实现远程智能化管理,提高企业智能化管理水平。
霍夫纳格智能科技(嘉兴)有限公司 2022-01-21
AI心理情绪识别系统
AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集:人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含:情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论,结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术,检测人心理情绪状态,提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术,可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术,结合心理学,通过对被测试人员 60秒的测试,能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况,并且引起人们重视心理健康,从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试,能够获取个体、准确的进行心理危机预警,显示被测人员心理危机测试报告,提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后,根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮,调整好站立位置,脸部朝向屏幕,人脸录入即可完成测试,测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析,测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”,其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据,包含正面情绪(平衡、自信心、活力、调节水平),负面情绪(攻击性、压力、紧张、可疑),生理参数(抑制、神经质、消沉、幸福指数),以及综合状态指标:专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析:系统自带数据中心的统计功能,可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告,检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等,以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能:管理员可通过多条件查询功能,只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息,以及该测试者的历史测试记录,并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比,综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端:以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告,以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能,可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能,通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示,同时具有人脸检测判别功能,比如面部不全、距离较远等识别功能
北京京师慧智科技有限公司 2025-05-22
基于射线数字成像的产品无损检测与质量控制
这是一种基于非晶硅面阵探测器的射线数字成像技术,具有实时射线成像(RTR)、数字射线成像(DR)和三维层析(3D-CT)成像功能,可覆盖国防和国民经济各行业大、中、小型结构的高、低能(0.02-9MeV)工业射线数字检测需求,并可根据用户要求进行定制设计开发,特点如下:1. 集成度高、功能强大:以一套系统实现RTR、DR和3D-CT三种功能,实现构件RTR/DR/3D-CT快速检测技术的开拓;2. 性价比高,软件功能强大,可定制开发。 本技术已较为成熟,已为航空、航天、能源、核工业和特种设备行业开发多套此种设备,均已投入实际使用,获得了良好的应用效果。市场应用前景良好,可解决发动机缸体、机匣、叶片、轮胎、轮毂、管道等产品的无损检测与质量控制问题。 透度灵敏度优于GJB1187A-2001规定的B级像质;空间分辨率在5lp/mm以上;成像帧频1-30f/s可调,检测速度快。
北京航空航天大学 2021-04-13
兽药残留检测关键技术创新与配套集成研发
可以量产/n成果简介:本成果在国家科技攻关(支撑)和农业行业标准制修订等计划支持下,建立了动物可食性组织及产品主要违禁药物和常用药物之量/确证方法23种,研制出抗菌药物残留检测ELISA检测方法及试剂盒7套、微生物学快速筛选方法及试剂5 套,制备喹噁啉类、呋喃唑酮和阿苯达唑等残留标示物的标准品6种,成果鉴定8项, 制订国家标准19项,申报国家发明专利13项,8项已授权,在农业部备案试剂盒产品9种,涉及100 余种常用兽药和违禁兽药,试剂盒达到国际领先水平,其他均达到国际先进或国内领先水平。本成果20
华中农业大学 2021-01-12
金属材料内部质量检测与三维表征技术
金属材料内部质量检测与三维表征技术是一种超声显微检测技术与先进信号、图像处理方法相结合的无损检测技术。该技术可实现金属材料内部缺陷的 定位、定量、定型以及定形的表征,进而实现金属材料内部质量的综合评价。与传统方法相比,该技术具有制样简单、扫查范围大、检测精度高、体空间表征等优势,可实现如下主要功能:(1)金属材料纯净度的评价;(2)金属材料偏析、缩孔、裂纹的识别;(3)金属材料凝固组织的表征;(4)金属材料内部缺陷的三维体空间分布的可视化。
北京科技大学 2021-04-13
微小型精密零件检测技术与装备(技术/产品)
成果简介:所研制的微小型零件显微视觉检测系统,适用于各种块类、板类微小型零件及小模数微小型直齿轮的任意边缘的微米级精度测量和微结构在线快速测量。 技术指标:X/Y方向测量范围:0.01mm-50mm;Z方向测量范围:0.01mm-100mm;X/Y方向位置检测分辨率:0.05m;X/Y方向测量精度:(1+1000/L)m;可进行模数≤0.2mm微小型模数直齿轮的基本参数、几何尺寸、主要单项误差和综合误差测量。荣获国防科技进步三等奖1项,兵器科技进步一等奖1项,申请发明专利1项。
北京理工大学 2021-04-14
路面智能化检测装备与信息系统开发
团队联合中美研究成员,应用三维激光成像技术,研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车,可在最高采集时速100km/h的情况下,对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 团队联合中美研究成员,应用三维激光成像技术,研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车,可在最高采集时速100km/h的情况下,对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。同时,创新应用先进的深度学习技术,开发了路面病害及路面特殊构造物智能识别算法,可精准识别路面裂缝、坑槽、灌缝、修补、错台、标线、伸缩缝、板缝、伸缩缝、井盖等多种路面病害及路直特殊构造物。相关研究成果在中国、美国、巴西、南非、日本、印度等多个国家的道路检测工程实践中已得到大量应用。
西南交通大学 2022-09-13
港口流动机械(叉车等)故障检测与诊断系统
本系统为离线巡检测试系统,主要实现对港口流动机械的性能检测,故障诊断及设备的现代化管理。为适应非平稳信号的分析要求,本产品采用了一种新的信号分析方法。实现了叉车柴油机部分的燃油系统、缸套及活塞组件、曲轴磨损及配气机构的故障诊断和性能分析。从而完成叉车振动检测、故障诊断与劣化报警的统一体系。可实现港口流动机械的预知维修。
大连理工大学 2021-04-13
散装物料全自动智能检测与制样系统开发
项目背景:样品制备及检验过程中样品的交叉污染、样 品均匀性以及样品代表性问题,是影响产品品质的关键环节 及因素。尤其是稀有元素、微量元素对样品特性有较大影响 时,问题尤现突出。此类问题是国际、国内行业中公认的技 术难点,长期困扰企业的技术发展。为较好的解决此类问题, 在样品制备及检验过程中需要使设备及系统具有自动化、智 能化功能,依靠人工智能技术对上述环节给予把控及处理, 可以在样品需要处理和判断的过程中介入,实现自动判断、 自动识别并及时处理的智能化系统,始终保持样品处理环节 的准确性、正确性和及时性,保持样品的纯净度是本项目的 研发、研制的主要目的。 所需技术需求简要描述:1.能对煤、焦、矿石、熔剂、 贵金属、有色金属、稀有金属、合金、地质勘探类样品进行 全自动制样,自动检测并清除料斗残留物质,使得物料的交 叉污染度达到 0.02%,样品均匀度达到 99.8%,样品代表性 为 99.8%;2.在制样过程中能够全程检测、准确判断物料类 别,获取物料数据信息,并将数据进行分析和比对,给出有 效的生产优化方案;3.需要对制样过程中涉及的缩分机构、 研磨机构、水分测量装置以及成分分析等装置进行残留物质 清除。  对技术提供方的要求:熟悉行业动态,了解行业相关战略规划与发展方向,以实用、先进及具有较高的前瞻性技术 储备为基础,制定行业技术标准及研发相应装备。 
青岛海亿特机电科技发展有限公司 2021-09-13
基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法
本发明公开了一种基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法,适用于在雨天、夜间或标线磨损严重等复杂环境下准确识别车道线。通过在YOLOv8网络中引入Canny边缘检测,并结合LSD对检测区域内的直线段进行强化识别,可显著提升对模糊或部分遮挡车道线的捕捉能力。首先利用YOLOv8定位车道线大致区域,再采用Canny算法提取全局边缘特征,并在LSD算法的辅助下判断线段的长度、方向及完整性。若检测框紧贴图像边缘,则进一步裁剪子图并使用LSD检测线段连续性,通过周长与面积比值与紧凑度评估车道线是否已完全进入视野。该方法可有效减少漏检、误检,适应多种光照与天气条件,为自动驾驶及高级驾驶辅助系统提供高可靠度的车道线检测结果。
南京工业大学 2021-01-12
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