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2022年科技成果推介第70期(华南理工大学)

发布时间:2022-12-30 14:02

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成果346:无光智眼机

技术领域:人工智能与大数据

项目简介:

无光智眼机是一款基于自动抠图增强算法的高准确率、低功耗远红外(热成像)人、车目标识别装备。自动抠图增强算法在突出目标物体的细节的同时,还可以过滤掉无关的背景,提供高度一致的目标特征,克服受干扰情况下目标轮廓特征损失、同类目标带干扰与不带干扰样本数量不均衡导致深度学习对带干扰样本识别不准确的问题,从而使深度学习方法无需复杂的网络结构即可学到物体的特征,显著降低模型的复杂度和计算时间。无光智眼机具有高识别率、低功耗、低耗时、易训练、省样本、免人工增强样本、高安全性等优势。该技术提供了两种应用场景下的装备:高性能无光智眼机和轻量级无光智眼机。高性能无光智眼机能够每秒处理 300 个目标;轻量级无光智眼机重量只有 1千克,功率只有 50 瓦,每秒可以处理 20 个目标。该技术曾获“源创杯”颠覆性技术创新创意大赛决赛一等奖。产业化背景及预期介绍:

随着科技与社会的发展,恶劣天气条件下的目标检测在无人机、自动驾驶系统及智能安防等方面有迫切的需求。得益于全自动抠图算法,无光智眼机可用于在恶劣天气条件下进行关键目标检测,为无人机的红外目标自动识别与跟踪系统提供关键技术支持。相比于传统红外目标分类方法,无光智眼机能够更加精准地识别隐藏目标,跟踪追查可疑人员、车辆,大大提高效率,降低人力成本;能够为自动驾驶及辅助驾驶系统提供人、车检测功能,提高恶劣条件下的行车安全性;还能够满足电子监控、智能安防等应用上的入侵检测需求,实现低存储成本的入侵对象记录功能。无光智眼机的推广将会推动无人机、自动驾驶系统及智能安防等行业的发展,带来巨大的社会经济效益。

成果347:一种快递员群路径导航的关键技术

技术领域:人工智能与大数据

项目简介:

该技术通过合理调配多名快递员,让每位快递员的配送路径长度尽可能短且大体相当,从而使所有包裹能够尽可能快速有效地到达用户手中。产业化背景及预期介绍:

该技术可用于快递员的统一调配导航,可以显著缩短包裹的平均配送时间,降低快递公司的成本;还可用于新能源共享汽车的多人多点导航规划,节能减排。

成果348:分布式边缘学习开发与部署平台

技术领域:人工智能与大数据

项目简介:

该平台专为分布式边缘学习而设计,支持分布式边缘学习的开发、测试及部署。在开发层面,通过对多种分布式机器学习框架的分析和建模,提出了面向角色的新型编程模型,提供相应的运行环境和开发套件,支持快速开发集中式、全分布式、多层级式等不同架构的分布式机器学习应用。在测试和部署层面,针对边缘计算场景中节点规模大、节点资源异构、网络复杂等特点,开发出国际上首个集模拟节点和真实节点于一体的新型混合边缘学习测试平台。该混合测试平台更接近部署的场景并有更高的测试可信度,同时能借助云算力实现大规模边缘节点的测试与部署。相关成果已发表在 ACM/IEEE Trans.等国际顶级期刊。产业化背景及预期介绍:

边缘计算是在靠近终端用户的网络边缘提供计算、存储、网络等资源的计算范式。在边缘计算场中部署机器学习,既能充分利用数据的价值,又能保证用户的数据隐私,具有很大的潜在价值。目前市面上现有的仿真器、模拟器测试可信度较低,而测试床通常规模小、网络固定,对分布式边缘学习的开发、测试和部署都少有支持。相比之下,该平台全方位覆盖开发、测试和部署,预期成果将广泛用于多机器人编队与协作、大规模无人车/机协作、工业故障自动诊断与质量检测等边缘计算与实时智能决策场景。

成果349:融合 Cloud-BIM 信息技术的城市基础设施集群式健康监测平台

技术领域:人工智能与大数据

项目简介:

区域级结构健康监测是城市基础设施安全的重要保障,是我国新型基础设施建设发展战略的主要领域之一。本团队研发的城市基础设施集群式健康监测平台,融合了云计算(CLOUD)与建筑信息模型(BIM)等前沿技术,为海量监测数据的存储和挖掘提供信息技术支撑,具有可持续提升的结构健康状态预警评估能力及增强现实的健康监测人机交互体验,解决了制约区域级结构健康监测的关键技术难题。产业化背景及预期介绍:

本团队研发的结构健康监测平台具有监测大数据汇聚、集群系统管理、管养决策支持三大功能,可以成为智慧城市、智慧交通领域重要的行业大数据平台,产业化前景良好。以一个区域级基础设施健康监测项目为例,结构健康监测平台建设费用可达千万元级别,建成后还可以提供平台运营服务,社会效益和经济效益显著。该技术适用于城市基础设施业主单位、智慧城市和智慧交通服务商、相关科研机构等单位。

成果350:基于区块链的敏感数据交易系统

技术领域:人工智能与大数据

项目简介:

区块链是一种在不具备可信任条件的网络中传输可信信息,并实现价值传递的分布式账本。本团队提出了一种基于共识节点收集的有效交易数量作为证明的新型区块链共识协议——交易量证明,并针对当前数据管理/交易方案存在的功能单一、数据安全隐私风险等问题,应用有效交易数量证明协议设计了基于区块链的敏感数据交易系统。以医疗数据为例,该系统考虑了医院、医生、病人、研究机构四种参与方之间的数据存储、远程医疗、数据交易等功能需求,并整合了数据加密、身份控制、信用控制、代理查询和数据授权五层访问控制机制。当前该系统已完成设计、分析、实现及测试实践,可满足系统的高性能、可扩展性与安全性需求,充分考虑普通用户对数据的自主管控权。产业化背景及预期介绍:

基于美国卫生与公众服务部(HHS)的数据,美国 2019 年公开披露的医疗数据泄露 572 起,导致超过 41404022 名患者隐私数据被泄露。传统的集中式数据管理方案,如客户机-服务器架构管理系统及云系统等,存在鲁棒性差、数据分散、缺乏监管、安全性差等缺点,无法平衡数据共享/交易和隐私保护问题。医疗数据等物联网系统迫切需要更透明的医疗数据管理系统,将数据管理权返还给数据管理者本身,并监督所有参与者的行为,重建信任系统。该系统可应用到包括医疗数据等广泛的物联网数据交易场景,具有显著的社会和经济效益。


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