作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述

[目的/意义]作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容,是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础,对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。[结论/展望]从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性,研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法,以及提高模型解释性等方面,展望了作物表型技术主要发展方向。

基于RFID的仓储自动化与智能化技术应用

随着全球供应链的不断发展及复杂化,仓储自动化与智能化技术成为提高效率及准确性的关键手段。探讨了射频识别(RFID)在仓储管理中的应用,利用RFID技术可实时追踪商品,减少库存错误,降低人工操作需求,提高整体物流速度。将传统的条形码系统与RFID系统进行对比,揭示RFID在准确性、可靠性及数据收集速度等方面的优势,为未来的仓储自动化与智能化发展提供参考。

基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统设计

为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数据,并加载Haar人脸分类器,完成人脸区域检测提取工作;之后由人脸特征提取与识别模块经人脸区域LBP特征提取、LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型构建与训练等操作,输出人脸识别结果。实验结果表明,该系统能够在较短时间内完成LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型训练。

基于LDA-ARIMA的我国智能手机关键技术主题识别与演化分析

[目的/意义]专利是技术能力的表现形式,包含关键技术主题信息。以智能手机专利数据为基础,提出关键技术主题的识别和演化分析方法,帮助企业获取行业内的技术信息,调整专利研究的成本与精力投入。[方法/过程]首先,选择专利数据库和高级检索内容,下载和导出专利标题和摘要数据,并对数据进行去停用词和jieba分词等处理;其次,构建困惑度求解模型,确定最优主题数,再将已经分好词的文本导入LDA模型进行主题挖掘,得到每个技术主题下关键词语的分布;再次,将主题热度转化为时间序列,进行平稳性检测和白噪声检验,确定ARIMA模型参数后应用预测;最后,依据每个技术主题下提取的特征词确定关键技术主题并进行解读,通过时间序列预测结果对关键技术主题进行演化分析。[结果/结论]以智能手机为研究对象,成功识别出屏幕、电池与充电、生物识别系统等15个关键技术主题,挖掘出各主题不同的演化发展特征,根据演化趋势分析提出建议,验证了本文主题识别与演化分析方法的可行性与有效性。

基于专利和微博的颠覆性技术主题识别研究——以人工智能领域为例

颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题,本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征,从专利和微博视角切入,构建颠覆性技术主题识别模型,并以人工智能领域为研究对象,验证所提模型的可行性和有效性。进一步地,分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系,可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。

基于专利挖掘的智能网联汽车领域关键共性技术识别研究

当前,智能网联汽车产业正高速发展。为进一步推动交通智能化,必须加快智能网联汽车领域关键共性技术识别与攻关。基于智能网联汽车领域2015年至今的专利文本,利用LDA主题模型提取技术主题,分析技术主题的关键性、通用性、效益性等特征,以识别智能网联汽车领域的关键共性技术。最终共识别出9项智能网联汽车领域关键共性技术,为未来智能网联汽车领域的技术研发和布局提供参考。

档案开放智能审核中的敏感词识别与控制技术研究

随着档案法律法规的日趋完善和信息技术的迭代进步,档案开放智能审核工作面临越来越多的挑战。敏感词的识别与控制在防止敏感信息泄露中起着关键作用。通过分析敏感词识别技术与方法,构建基于大模型与多模态训练的敏感词库,包括敏感词库的构建、敏感词库的动态更新机制,选择合适的开发工具和技术平台,进行系统架构设计、数据库设计、界面设计等,实现档案开放智能审核中敏感词的自动化、智能化处理,以增强档案信息的安全性和可靠性。

基于射频识别(RFID)技术的卫生装备智能管理信息系统的设计与实现

目的:借助现代信息技术手段,解决卫生装备管理相对落后的问题,实现智能、实时、精确管理。方法:研制无源电子标签和配套CY-288/388P型阅读器,开发卫生装备管理软件。结果:开发出的基于射频识别(radio frequency identification,RFID)技术的卫生装备智能管理系统,具有自动识别、数据实时更新、自动预警、适应恶劣环境等特点。结论:使用该系统,无论装备处于静止或运动状态,各级管理人员都可实时掌握其信息并可获得辅助决策支持,实现了卫生装备的智能化管理。

探究计算机人工智能识别技术的应用及困境

随着科技的飞速发展,计算机人工智能识别技术已广泛应用于各个领域,极大地改变了我们的生活方式和工作模式。然而,在这一过程中,我们也面临着一些挑战和困境。因此,本文将详细探讨计算机人工智能识别技术的应用及其所面临的困境,以期为我们更好地理解和应用这一技术提供参考。

RFID技术在食品智能包装和供应链追溯中的应用研究

目的介绍RFID技术,综述其在智能包装、食品供应链追溯的应用进展,以期为RFID技术的发展提供一定的理论基础。方法阐述RFID系统的组成、分类、工作原理及该技术的优点;分析RFID技术在监测食品包装内温度、湿度、pH、气体含量等参数的应用潜力;综述RFID技术在整个食品供应链(生产、加工、储运和销售环节)中的追溯进展;讨论目前RFID技术在实际应用中面临的问题和今后的发展方向。结论通过全面综述RFID技术在智能包装、食品溯源等方面的应用,表明RFID技术在食品领域具有广泛的应用前景,这对食品质量控制具有重要的意义。

类脑智能垃圾识别技术研究

园区无人驾驶清洁车垃圾识别技术是一项基于人工智能和机器视觉的创新技术,旨在提高园区清洁效率和垃圾分类的准确性。文章研究并实现了一种基于类脑智能和大数据技术融合的、可适应不同距离的垃圾图形数据去噪和精简处理技术。该技术利用先进的图像识别算法和深度学习模型,能自动识别和分类不同类型的垃圾。通过搭载高分辨率摄像头和传感器,该技术能实时捕捉园区内的垃圾图像,并将其传输到云端进行分析和处理。

基于RFID的智能家居用户识别定位技术分析

RFID技术是一种全新的非接触自动识别技术,是智能家居中通过物联网技术进行用户识别和定位处理的前提。文章在简单介绍了RFID技术的基础上,对基于电磁波到达角、基于电磁波到达时间、基于电磁波到达时间差、基于电磁波到达功率强度、基于空间划分的RFID定位技术进行了分析。分析结果表明,基于空间划分的定位系统相比其他系统而言,对硬件要求不高,可操作性强,有较强的抗干扰能力,定位精度也能够达到要求,具有较高的实用价值。

RFID读写射频识别技术在智能制造系统中的应用综述

RFID读写射频识别技术在智能制造系统中发挥着重要的作用.近年来,RFID读写射频识别技术的研发与应用属于智能制造系统中的主要研究方向之一,为装配机器人、仓库垛码机器人及其他种类机器人解决读写电子标签问题提供了技术基础。笔者通过分析RFID系统组成、装置类型及国内外研究现状,总结RFID读写射频识别技术在智能制造系统中的应用情况.

RFID智能识别产品的设计与制造技术

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境,是物联网的核心技术。物联网智能包装是在互联网的基础上,将包装延伸和扩展到任何物品与任何物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相连,因为该技术涵盖物联网、智能、包装等多个行业和领域,所以就简称为物联网智能包装[1]。RFID智能识别产品的设计与制造技术项目围绕着物联网智能包装领域研发的一项高新科技项目。项目围绕RFID技术、印刷技术、包装技术的融合,解决标签天线制造中的关键技术,解决RFID标签天线设计和封装工艺中的关键技术;解决RFID智能标签产品的溯源与防伪技术;解决RFID智能卡及票据产品制造过程中的生产工艺控制问题。最终实现RFID产品低成本、适应性强、多功能、低碳环保、大规模产业化生产的要求。

基于专利特征的人工智能领域核心技术识别及发展趋势分析——层次分析(AHP)-熵权法

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号(IPC)层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析(AHP)-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现:世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。

RFID技术在智能催芽识别系统中的应用

智能催芽识别系统采用非接触式射频识别RFID技术,系统由电子标签、RFID读卡器、主控制器等组成:RFID读卡器读取电子标签内的产品信息;主控制器按照Modbus协议的格式接收RFID读卡器读取到的信息,通过数据匹配等技术手段识别出相应的种子品种,便于催芽室为不同的种子提供最佳的发芽环境。

基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术

[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。

RFID技术视角下智能库房建设及管理研究

随着我国社会经济的持续高速发展,传统纸质档案管理也发生巨大变化。档案数量剧增、种类扩大、范围广泛,并且相关单位与社会公众对于档案查询的需求也在不断加大。传统档案库房的档案管理利用模式具有极大弊端,具体体现在移交手续复杂、查询难度高、安全隐患高、对外服务利用可追溯化程度低,并且档案存放次序极易被打乱,远远达不到现实需求。本文以RFID技术视角下智能库房建设及管理研究为题,对于智能库房建设过程中存在的思想意识、建设体系、技术应用、安全工作等方面问题进行深入分析,为全方位提高智慧库房智能化和自动化水平提供可行性优化思路与措施,促进提升文档利用效率,进而为决策提供参考。

基于YOLOv5算法的智能剥锌机预开口识别技术研究

预开口作业是锌电解智能剥锌系统的核心工序,预开口效果直接决定后续工序是否能够自动化连续运行。本文以矿冶科技集团研发的新一代智能剥锌机为研究对象,对智能剥锌机基本机构及开口原理进行了分析,提出了一种基于YOLOv5算法的智能剥锌机预开口识别技术,并进行了仿真分析和实验验证。实验结果表明:预开口轮廓平均识别精度达到99%,解决了智能剥锌系统无法连续化作业难题,可很好地满足生产需求,具有重要的工程应用指导意义。

基于物联网技术的智能分类垃圾系统

随着城市经济快速发展和城市化进程加快,人们的生活日新月异,城市生活垃圾问题日益凸显,垃圾分类变得尤为重要。然而,很多市民缺乏垃圾分类的相关知识,往往凭直觉进行分类,导致垃圾分类的错误率高,难以实现垃圾分类的目的。为了更加高效地实现垃圾分类,使垃圾分类顺应潮流,更加智能化,设计了一款以STM32F103C8T6芯片为核心的语音识别分类垃圾桶。该垃圾桶内置语音识别模块,通过识别接收到的语音信息,做出正确的反馈并通过舵机打开对应分类的垃圾桶盖子。当垃圾桶中的垃圾溢满从而触发了红外感应模块时,系统触发蜂鸣器警报,直至取出垃圾并重新盖上盖子后蜂鸣器才会停止。除此之外,语音识别模块还具备自动调节音量的功能。基于STM32的语音识别分类的智能垃圾系统设计,能够实现垃圾的智慧化分类和实时状态监控,对于推动智慧城市建设和提升生活品质都有着积极的意义。