北京工业大学成果推介（第三十三期）

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2D/3D视频编码优化技术与3D视频系统构建

成果单位：北京工业大学

项目简介：

1、在运动估计快速算法设计方面，分别在P帧和B帧纹理图的运动矢量估计中，利用原始纹理视频数据中

编码块的亮度信息，预测得到更为准确的运动矢量信息，进一步提高纹理图编码的准确性和有效性。

2、在视差估计快速算法设计方面，提出基于立体-运动约束模型的运动和视差矢量联合估计快速算法，利用模型误差设计可信度因子来实现修正搜索窗口的自适应调整，避免运动/视差矢量陷入局部极小值，提高整体

编码速度。

3、在视差矢量的获取优化方面，提出基于分组搜索和比例结合的相邻视差矢量获取方法，删除最少被搜索的位置，将相邻参考编码单元位置进行分组，最后搜索到的视差矢量按照采用率的比例组合为优化后视差矢量，

提高编码质量。

4、在模式选择方案设计方面，提出基于支持向量机的快速编码块模式选择算法，有效利用时间、空间及视

点间相关性，提取并组成多维特征矢量训练SVM分类器模型。

5、针对深度信息的加入，提出基于深度信息的快速模式选择算法，结合深度信息及参考视点及其周边宏块

采用模式，联合判定宏块的预测模式，降低编码复杂度。

6、应用场景:视频通信、视频压缩、3D游戏、3D视频压缩

市场分析

该成果可用于开发多纹理多深度视频采集、压缩、播放相关软件，面向智能监控市场。

知识产权和产业化分析

产业化成本需按应用场景和开发周期计算。

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复杂网络环境下异构监控信息综合管理系统

成果单位：北京工业大学

项目简介：

1、智能数据采集技术:在复杂的网络环境下实现监控信息自动化检测、处理和上传。

2、数据“分级存储”和混合索引技术:基于关系型数据库的组织管理方式，实现对海量异构数据的高效存储、查询和处理。

3、高分辨率视频多路传输技术:基于物联网的流媒体视频传输，可实现720p(1280x720)视频的多路传输，保证远程访问时视频画质低延迟、无卡顿;同时在带宽理想的情况下可支持1080p(1920x1080)的视频传输。

4、智能人脸表情识别技术:采用基于Gabor滤波和灰度共生矩阵的特征提取算法，利用SVM进行人脸表情识别，对水源地进行智能监控，证水源的安全无害。

市场分析

该成果可应用在楼宇监控、道路监控、水质监测等需要视频监控的场合，本系统可在已有的硬件设备上添加功能，便于市场根据服务需求进行功能开发。

知识产权和产业化分析

需要高性能计算设备、视频采集设备，根据实际应用情况配置。

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基于深度学习的中医舌象智能化分析处理

成果单位：北京工业大学

项目简介：

中医舌象的鲁棒分割。项目组将深度学习应用到中医舌图像的自动分割中，提出了一种基于SegNet的舌体自动分割方法。该方法针对中医舌图像的自身特点，设计了专用的深度网络架构，并利用模型迁移策略和样本扩充处理，实现了小样本情况下的网络参数的训练与结构优化。该方法避免了复杂的手工选取特征过程，对舌象仪封闭环境下采集的舌图像自动分割准确率达到95%以上，性能远高于传统的舌图像自动分割技术。图7所示的是分别采用深度学习方法和传统方法得到的舌体分割结果。

中医舌象的舌色苔色分析。舌色和苔色是舌象最基本的特征，也是舌诊客观化的研究热点。由于客观原因，获取标注的舌象样本较为困难，导致有标记的舌象样本库较小，所以舌色苔色的自动分析属于小样本分类问题，SVM分类器成为一个较好的选择。

市场分析

中医舌象的颜色校正与复现。将深度学习技术应用到中医舌图像的颜色校正与复原中，针对传统方法颜色校正模型表达能力低、色域适应范围窄的问题，结合业界标准的ColorCheckerSG标准色卡数据，提出了面向广色域的深度回归网络模型。图2所示的是采用深度回归网络得到的颜色校正结果与采用其他方法得到的校正结果对比。

应用方向

与基于K-PLSR的舌图像颜色校正方法相比，基于深度回归网络的方法对中医舌象的颜色校正的客观误差减少了30%，主观效果有明显提升，获得了临床医生的认可。

知识产权和产业化分析

针对小样本情况下的舌色苔色的自动分类问题，项目组对深度神经网络架构进行轻型化设计，将整流线性单元ReLU和Dropout 策略加入网络模型中以防止网络过拟合，并采用随机梯度下降算法对网络进行训练，并采用统计决策方法最终实现舌色苔色的最终分类。该方法将特征提取与分类在同一框架下完成，避免了对特征和分类器选择的依赖。与传统的中医舌色苔色自动分析方法相比，基于深度学习的方法可分别将舌色和苔色识别准确率平均提高7.9%和4.48%。

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基于单目镜头的车辆图像检测、跟踪与测距系统

成果单位：北京工业大学

项目简介

本成果属于先进辅助驾驶(ADAS)技术的一部分，基于运动平台采集的视频图像，利用计算机视觉理论，采用主流技术，开发了车辆图像检测、跟踪与测距系统。该系统由摄像头、车辆图像处理算法和软件、硬件处理模块等部分组成。能对白天和夜间的车辆进行检测、跟踪与测距，可以用于车辆防撞预警。车辆检测具有较高的准确率和实时性，与采用雷达相比，实现成本低。可以用于开发带车辆防撞预警功能的行车记录仪或在目前带USB接口的行车记录仪基础上开发配套的独立车辆防撞预警功能模块。

市场分析

目前市场上采用雷达较多，但成本高，基于图像的系统较少。

应用方向

行车记录仪、先进辅助驾驶系统、无人驾驶系统。

知识产权和产业化分析

投资约200万人民币;投入实物:主要是硬件需要开发设备，也可直接外购硬件。收益情况:可优先开发智能行车记录仪或其伴侣模块，用量大，收益好，可以在电商或4S店销售。投资回收期:预计2-3年。

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数据驱动的水质预测预警方法

成果单位：北京工业大学

项目简介:

团队针对智慧城市建设等复杂系统工程实践中，数据融合与多元信息集成的实际问题，在复杂巨系统建模与分析、数据资源组织架构设计、多维信息检索推荐等方面，形成了若干以核心算法为表现形式的数据集成与分析方法关键技术。

市场分析

成果已完成研发，可服务于智慧城市建设中各类复杂系统的数据资源体系构建和数据价值提升应用，已在北京市水务共享交换平台建设、京津冀水环境大数据平台建设、北京市南水北调智能泵站系统建设等真实场景中完成应用验证。

应用方向

智慧城市，数字孪生

知识产权和产业化分析

成果形成专利若干，可采取作价入股、专利或技术许可、与企业共同开发等形式，服务于具体应用场景和业务逻辑，完成关键技术价值的固化与升华。

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河北百纳信达科技有限公司是一家从概念成型到规模量产(sketch- to-scale) 解决方案供应商。公司成立于2017年，凭借在嵌入式软硬件领域的经验和成熟技术，依靠服务和质量求发展，深耕于工业应用、轨道交通、数据采集、多媒体、工业互联网、人工智能、区块链等行业，不断为用户提供满意的方案和产品，是我们始终不变的追求。今天百纳信达奉行“服务 合作 共赢”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、以服务为宗旨，依靠自身的技术优势和经验，竭诚为业界朋友提供完善的生态产业链，提供更优质的硬件平台服务和产品方案。

公司自成立以来先后获得如下资质和荣誉“高新技术企业” 、“科技型中小企业”、“专精特新中小企业” 、“创新型中小企业”、两次“河北科技进步三等奖”、“北三县技术转移人才培养基地”、“河北科技大学技术转移中心香河分中心”、“廊坊市机器人双目视觉技术研发中心”、“河北省科技成果展示交易中心首批入驻技术转移服务机构”。

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5、科技服务（知识产权、法律、财会、人力资源、资质认证、地区和园区招商等协助对接服务）

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1、电子产品专业代工业务（OEM和ODM）SMT焊接、插件焊接、组装、测试、老化、环境实验、物料代购、灌封、三防

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