项目精选】：电子信息领域-模式识别与计算机视觉优质成果推荐

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　　项目一：腹部医学影像精准分析及其在肿瘤智能诊疗中的应用

　　1、技术简介

　　高性能人工智能算法赋能医疗诊断，能有效地提升疾病诊疗的效率和精准程度，降低治疗风险，并实现诊疗流程的优化；应用于基层医疗，还能有效提高基层医院诊断水平，从而缓解医疗人才稀缺这一问题。

　　项目组联合各大高校及杭州某技术有限公司针对人工智能赋能的肝癌精准诊疗中的关键理论、模型和技术展开联合攻关，在腹部医学影像分割、肿瘤精确定位、肝手术规划、射频消融手术的精确进针方案设计、治疗效果定量评估等关键问题等方面取得了多项重要技术创新和突破。相关研究成果在浙江某医院、上海某肿瘤医院、上海某医院等12家医院临床试点，取得了显著的经济和社会效益。

　　2、应用情况

　　本项目团队开发的智能诊断和辅助手术系统，已应用于：1)辅助浙江某医院肝移植团队在印度尼西亚开展了高难度的活体肝移植手术提供了准确的术前评估，为中国活体肝移植技术首次走出国门做出了重要的贡献；2)在中国人民某医院已模拟数百例疑难肝脏肿瘤消融病例，是介入超声科射频消融、微波消融手术前必用软件，并在重大保健任务中使用。同时，本项目成果也是该医院相关规培教育软件。

　　项目二：森工行业中木材的视觉缺陷自动检测技术

　　1、技术背景

　　我国森林资源虽然丰富，但人均占比却很少，随着人们对实木木材需求的日益增加，提高木材在生产和制造过程中的利用率成为森工行业迫在眉睫的问题。为有效提高木材的利用率，需要准确定位木材中的缺陷，而传统的木材缺陷检测主要由熟练工人完成，但基于肉眼观测的缺陷检测常常受到主观差异以及疲劳等不确定因素的影响。本项目改进了现有木材缺陷检测方法自动化程度低的弊端，利用线扫描相机采集拼接图像，采用融合视觉表观特征的级联筛选检索策略，确定木材身份，基于深度学习，对结痂、开裂等木材缺陷分类识别。该项技术能够提高了木材加工企业对于整批木材的合理利用，对于促进森工生产线的柔性化、定制化加工，具有很高的生产实用价值。

　　2、技术特点

　　减少人工成本，提高木材加工企业的木材缺陷检测自动化水平；

　　自动定位缺陷特征和类型，有利于企业针对木料缺陷进行优化利用，提高木材的有效利用率；

　　基于木材自然表观的身份检索有利于实现木材的身份追溯以及生产工艺优化。

　　3、技术内容

　　木材图像自动拼接技术：采用工业线扫描相机作为木材采集设备，根据传送带输送速率，结合视觉帧拼接技术与帧缓冲技术，设计了一种木材自动拼接采集算法；

　　木材身份检索：根据木材不同的表观特征，设计了融合表观特征的级联筛选检索方案，实现了木材的唯一身份认证；

　　基于深度学习的缺陷检测：基于快速深度学习网络模型，对结痂、开裂等木材缺陷训练、分类，实现了木材缺陷的实时自动化检测；

　　木材多尺度测量及定位：设计了用于木材尺度测量的多相机视觉检测系统，能够准确地提取木料的物理尺寸特征。

　　项目三：智能购物环境中的视觉识别技术

　　1、技术背景

　　对于智能云店来说，最关键的技术是如何快速准确地结算所有商品。目前基本的技术形态为二维码扫码技术；RFID标签识别技术；重力传感器技术，基于视觉识别技术是未来技术和产业的方向和需求。本项目根据智能云店的需求，以及后续应用的扩展，研发购物环境中的视觉识别技术，实现基于视觉技术的智能无人购物商店：

　　技术特点：利用计算机视觉技术，基于光学摄像头，实现对无人购物商店内客户的消费行为和异常行为的结算和监控。

　　2、技术简介

　　货架监控：实现对货物离开货架以及货物放回货架的自动识别；

　　非货架区域（地面，室内）监控：对非货架区域的商品监控，实现商品遗留的判断。对非货架区域，出现商品，发出报警信息，同时结合商品识别模块，判断商品信息；

　　店内人员跟踪：对进店购物各人员位置的实时跟踪。用于购物行为的识别以及后续应用扩展；

　　商品自动识别：识别商店内商品类别，以及非店内商品，用于购物行为的监控和识别。

　　项目四：智能溯源电子秤的视觉识别技术

　　1、技术背景

　　食品/食用农产品流通环节是食品/食用农产品追溯体系关键环节，然而追溯体系在该环节应用时，经常碰到因农产品批发商户、农贸零售商户因文化水平较低导致流通销售数据录入错误，或因数据录入与销售过程未完全结合，导致数据录入不方便等问题。智能溯源电子秤是应用于农产品批发市场、农贸市场、商超等流通节点进行食品/食用农产品销售及溯源数据采集，智能溯源电子秤具有自动识别菜品、自由金融支付、数据自动实时上传等功能，消费者在购买称重时，智能溯源电子秤可应用视觉识别技术自动识别商品，称重销售后可自动将销售溯源数据上传到追溯平台，可实现销售过程及销售数据录入上传实时结合，实时自动采集真实商品销售数据，可有效解决销售商品数据不真实，录入不方便等问题，可很好的打通溯源体系在流通环节的数据采集难题。

　　2、技术特点

　　蔬菜、水果、水产品、肉类产品等商品自动识别：在销售过程中自动识别商品品名，用于采集商品销售溯源信息。

　　3、技术简介

　　图像预处理：对溯源秤采集的蔬菜、水产、水果等不同种类的图像进行光照、噪声、筛选、标记、增强等建模前的处理，以降低对识别模型的影响；

　　图像特征提取：针对预处理后的图像采用不同的方法提取分类特征，重点研究深度特征、以及LBP、HOG等传统方法的组合特征；

　　分类模型训练：该部分重点研究端对端的深度学习模型，以及针对已提取特征的分类器设计，如SVM、随机森林或深度森林分类器；

　　分类模型的嵌入式移植:    将训练好的图像分类模型移植到安卓系统上，并在单台溯源秤上测试。

　　项目五：多功能智能视频监控系统

　　1、技术简介

　　本系统利用图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、信号处理等技术对采集视频进行自动分析处理，从而发现监控场景中潜在危险、违规行为或者可疑目标，并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索的智能视频分析系统。

　　关键技术算法：

　　单目标视觉跟踪算法；

　　多目标视觉跟踪算法；

　　密集目标视觉跟踪算法；

　　基于上述三种类型视觉目标跟踪算法；

　　视频中不同事件的识别和分割算法；

　　基于人体骨架和姿态的行为识别算法。典型应用：无人机（无人机避障和目标追随）、无人车（运动目标检测与跟踪）、禁区分析、人群流量统计、人群异常检测、人群密度估计、空视频检测、超速检测等。