title band














主页 | Main Page























































  




  在研项目  |   已完成项目 
  














 













  

  在研项目:





























|
1、面向工业机器人的三维视觉感知与引导理论方法研究

经费来源:国家自然科学基金委与深圳市联合基金重点项目

2017-2020; 联系人: 丛杨
















简介:项目的主要研究内容包括:1)基于全景红外结构光的三维感知方法及系统;2)面向新一代工业机器人的在线学习模型与算法;3)面向工业机器人自主作业的3D物体识别与定位;4)基于全景RGB-D图像的场景感知、人机安全与意图理解。






























|
2、面向复杂光照与气象条件的共融机器人多模感知系统
国家自然科学基金委“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划培育项目

经费来源:国家自然科学基金

2017-2020; 联系人田建东
















简介:复杂多变的光照环境与气象条件给共融机器人的自主作业及主动安全带来诸多问题,降低了其算法的鲁棒性及环境自适应性。寻求该问题的有效解决方案一直是机器人视觉及相关学科的重要研究内容。不同于目前视觉方法中单纯的基于图像数据驱动研究方式,我们将采用软硬件相结合的方式,利用多模信息(图像,偏振,雷达)来解决此问题。采用多模信息的方式解决问题也有助于保证机器人感知系统的鲁棒性和实时性。从目前的研究现状看,利用多模信息来解决光照和天气问题是一个新的研究思路。我们已取得了初步研究成果,为该课题的实施打下了良好的基础。本项目的研究内容对于提高共融机器人的自主环境感知能力研究具有积极的科学意义。































|
3、脊柱微创智能手术环境基础问题研究
 
经费来源:国家自然科学基金重点项目;

2014-2018; 联系人
唐延东
















项目简介:本项目针对制约脊柱微创手术发展的术野受限、无法连续观察器械体内位置、缺乏客观安全保障、医生辐射累积等问题,深入开展器械体内连续定位、手术过程模型构建及可视化导引、机器人手术力觉反馈、手术安全及预警机制等基础研究工作。重点解决异构变形医学影像融合与体内器械实时定位、实时数据驱动的手术过程可视化多层模型建立、高透明度双向力/位混合主从控制、手术损伤的多模式电生理信号检测与预警等基础科学问题。建立以手术机器人为核心,集成器械实时连续定位、手术过程可视化、力反馈操作、电生理监测等功能的智能手术环境。































|
4、面向智慧企业的工业认知网络体系架构、设计方法与应用验证
   子课题:在线机器学习理论与方法研究


经费来源:国家自然科学基金重点项目;

2016-2020; 联系人: 丛杨






























|
5、海洋自主作业技术(水下机器人视觉)

经费来源:中国科学院 海洋自主作业创新交叉团队

2016-2018; 联系人 唐延东































|
6、图像拼接及显著性目标检测技术

经费来源:中国科学院

2016-2017; 联系人: 唐延东






























|
7、计算机视觉中自然光照建模及其恒常性计算

经费来源:国家自然科学基金


2015-2018; 联系人
田建东
















|

项目简介:复杂多变的光照环境给计算机视觉算法及应用(如特征提取,目标分割与识别、测量)带来诸多问题,降低了其算法的鲁棒性及环境自适应性。寻求该问题的有效解决方案一直是计算机视觉及相关学科的重要研究内容。我们将从基本的大气物理、物理光学原理及物理成像机理出发(物理原理和数据联合驱动方式),研究图像中光照变化问题。主要研究内容包括:建立计算机视觉中可计算的室外光照模型;建立高精度反射光谱恢复及成像仿真计算模型;提出符合物理成像机理且具有环境自适应能力的图像光照处理算法(本征图像分解算法、图像光照转换及光照恒常算法)

































|
8、自然场景图像中的部分形状识别方法研究

经费来源:国家自然科学基金


2015-2017; 联系人
范慧杰















项目简介:本项目将从部分形状特征入手,设计稳健的部分形状描述子,对部分形状识别算法中普遍存在的特征不一致问题和目标尺度的计算问题开展研究,并以此构建部分形状匹配算法和精识别算法,实现基于单模板的无标记自然场景图像中目标的识别和分类。在识别目标的同时更新模板形状,更新后的模板图像在对大规模图像进行识别和分类时可以更好地适应目标局部形变和部分轮廓缺失。
































|
  
9、机器人在线学习和场景感知研究

经费来源:国家自然科学基金; 2014-2017; 联系人: 丛杨















项目简介:本项目基于群稀疏性理论和低秩约束特性,针对机器人视觉在线识别问题,研究有效的目标描述、度量和在线识别算法,建立统一的视觉在线学习算法框架。在此基础上,建立机器人视觉在线场景分类原型系统。通过理论研究和试验测试,为机器人在线认知提供理论解决方法。
































10、目标背景与算法仿真可视化系统

经费来源:企业服务项目;

2017 -2018;联系人韩志 , 
唐延东
































11、智能服务机器人深度学习及视觉技术研发

经费来源:沈阳新松机器人自动化股份有限公司

2016-2017; 联系人田建东唐延东
































12、分离塔树脂界面智能监测系统

经费来源:与企业联合开发

2016-2017; 联系人 李文涛 唐延东
































13. 森林烟火视频自动识别预警软件系统

经费来源:自主研发

联系人
李文涛 唐延东

 
















|
|
该软件系统可实现森林烟火目标24小时自动识别报警,地理信息自动定位,短信发布平台,云台、相机及镜头的自动控制与交互控制。单点监控半径可达5千米。该系统已在吉林、黑龙江及河南的一些风景区及林区投入实际应用。















firedetection































14. 其他工程预研项目














|

联系人
唐延东















































logo