摘要：登录河北省科技成果转化网（https://kjcgzh.hebkjt.cn/），点击网站首页“新技术成果发布”，或拨打河北省科技成果展示交易中心项目转化咨询热线：0311-89687911，可了解项目详情。
汇聚优质创新技术成果，促进创新发展，加速科技成果转化，高新技术成果每周精准推送！
今天，小编向大家介绍同济大学、中国科学技术大学、合肥工业大学、华南理工大学和福州大学的15项新技术。
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“新技术成果发布”栏目将定期发布高新技术成果，推动科技成果走出实验室、走向大市场。有技术升级需求的单位，可持续关注该栏目，实时掌握新技术成果动态。
01机场跑道智能感知与运行保障关键技术
■所属领域：装备制造
■项目来源：同济大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目攻克了跑道态势精准预测、性状实时获取、性能快速恢复、运行高效管控等技术瓶颈，突破了机场跑道智能感知与运行保障关键核心技术，建成全球首条智能跑道，广泛应用于民用和军用机场，显著提升了我国机场的运行安全和效率水平，有力支撑了民航强国建设。
02亚微米精度的ZnO半导体结构激光打印
■所属领域：激光微纳制造
■项目来源：中国科学技术大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目实现了亚微米精度的ZnO半导体结构的激光打印，并且将其与金属激光打印相结合，首次验证了二极管、三极管、忆阻器及加密电路等微电子元器件和电路的一体化激光直写。
03基于全新电荷舵采样技术的极低抖动毫米波全数字锁相环
■所属领域：电子信息
■项目来源：中国科学技术大学
■转让方式：面议
■项目简介：极低抖动毫米波频率综合器芯片是实现5G/6G毫米波通信的关键核心模块，为毫米波通信提供精准的载波信号。此研究提出的电荷舵采样技术，将电荷舵采样和逐次逼近寄存器型模数转换器（SAR-ADC）进行了巧妙的结合，构建了一种高鉴相增益，高线性度且具有多bit数字输出的数字鉴相器。CSS-ADPLL的结构十分紧凑，由电荷舵鉴相器（CSS-PD）、SAR-ADC、数字滤波器和数控振荡器组成，具有优异相位噪声性能，较快的锁定速度并消耗极低的功耗。
04无人机载生命体征检测与伤情评估系统
■所属领域：人工智能、电子信息
■项目来源：合肥工业大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目研发了基于无人机载视频的人体重要生命体征非接触式检测技术与系统，可用于构建具有快速响应能力的自动化伤情评估装备，对战场及灾害现场等危险环境下应急救援具有重要的应用价值。1.研究实现了基于视频成像的脉搏、心率、呼吸率、出血量、意识状态等重要生命体征的非接触式检测技术。2.研究突破了现实场景下抗运动干扰及抗光照变化的视频生命体征检测关键技术。3.与无人机相结合，研制了一套基于无人机载视频的生命体征检测与伤情评估系统。
05语音关键词检测系统
■所属领域：人工智能与大数据
■项目来源：华南理工大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目团队采用 CRNN-CTC 深度学习技术，对神经网络结构、解码方法、样本应用和基本语音单元四个方面进行深入探索，开发的语音关键词测试性能达行业领先水平。用户通过请求指令方式，可启用在线语音关键词检测或离线关键词检测，使用灵活，可作为服务器应用或嵌入到应用软件中；具备再学习能力，可利用少量样本提升系统性能；可根据硬件计算资源，灵活提供多用户并发处理。
06基于红外及可见光摄像头的人脸欺诈检测技术
■项目简介：该项目内嵌于一个由红外摄像头与可见光摄像头组成的双目摄像头，通过采集人脸的多模态信息进行人脸欺诈检测，具有检测准确率高、耗时短、鲁棒性强等优点，对于常见的假脸呈现攻击方法具有很强的防御能力，包括低成本纸张打印攻击、屏幕回放攻击及高成本面具头模攻击。该技术的主要创新点在于将传统的图像处理技术与最先进的人工智能技术进行有机结合，兼具了经典图像处理技术的理论可解释性及最前沿深度神经网络算法的优越性能，构造出适用于商业应用的轻量化检测模型，在提升检测准确度的同时降低了算法复杂度。
07基于深度学习的低成本通用物体三维表面重建系统
■项目简介：该项目团队研发了基于深度学习的低成本通用物体三维表面重建系统，从原理上克服了传统方法的缺点，且支持点云、图片输入，可对少量帧图片重建，允许待重建物体材质的复杂变化。该系统可进一步与最新可微分渲染技术相结合，完美对接现有技术发展趋势，预期未来会在精度、速度上不断提升，且可在各种复杂光照变化的自然条件下重建物体，可应用于日常真实场景重建，具有广阔的市场前景。
08基于成像规律的深度学习图像增强技术
■所属领域：人工智能与大数据
■项目来源：华南理工大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目团队首次在学术界提出可端到端学习的去雾系统 DehazeNet，建立了有雾图像和透射率图之间的映射关系。与传统人工先验方法不同，DehazeNet 可以学习到与图像内容相匹配的领域知识；与经典深度网络不同，DehazeNet 中引入的大气传输模型可构建与领域知识相匹配的高效深度网络。在学术界公认的大规模测试数据集上，与传统方法相比，DehazeNet 修复后的图像质量 PSNR 提升近 3db。该技术属于奠基性深度学习去雾方法，深刻地影响了像素级图像增强领域的发展，启发了系列基于深度学习的图像增强应用研究，如图像去噪、超分辨率、低光增强等。
09番茄串采收机器人
■所属领域：人工智能与大数据
■项目来源：华南理工大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目基于深度学习和 RGB-D 信息融合算法，在复杂背景下实现了番茄串采摘点的识别定位，并考虑了番茄串采摘和果实提取的采收全过程，提出最优空间运动规划算法，通过 RGB-D 相机获取的彩色图像与深度信息构建采摘机器人的非结构化工作环境，作为采摘运动规划的障碍物地图，基于空间分割，引导机械臂以渐进最优的采收动作完成任务。本团队设计的剪切夹持一体采摘手爪，外形纤细，具有剪切的快速性和夹持的稳定性。通过提出模糊采摘方法，无需获取番茄串剪切点的姿态信息，即可完成采摘，减轻图像处理的负担。
10一种快递员群路径导航的关键技术
■所属领域：人工智能与大数据
■项目来源：华南理工大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目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。
11无光智眼机
■所属领域：人工智能与大数据
■项目来源：华南理工大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目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。
12多/高光谱遥感图像全色锐化算法软件
■项目简介：该项目技术以卷积神经网络为框架，利用深度学习端到端的自动优化参数优势，将低分辨率的多/高光谱图像，及其配对的高分辨率全色图像作为卷积神经网络的输入，从而输出高空间分辨率的多/高光谱图像。团队所提出的基于卷积神经网络多/高光谱遥感图像全色锐化算法所生成的高分辨率高光谱图像的光谱误差角平均下降 34.47%，峰值信噪比提高 8.61%，说明该技术在满足多/高光谱遥感图像全色锐化的空间分辨率基本要求的前提下，能有效地保持原始地物光谱特性不变，降低锐化算法对后续多/高光谱遥感图像应用的影响。
13基于示教的机器人快速高效编程
■所属领域：人工智能与大数据
■项目来源：华南理工大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目着重解决运动技能的获取与表达和柔顺技能的学习方法，搭建了一套人机示教交互系统，通过学习人类的示教数据以及将轨迹分割、对齐技术集成到该框架内，实现高效调整机器人的运动轨迹与刚度大小，进而泛化到新的任务情况。此外，本团队提出了一种多模态信息融合学习方法来学习人在示教过程中更完整的技能特征，进一步提高了示教效率和技能泛化的有效性。
14黑盒场景下抗合谋攻击的模型安全分发框架
■所属领域：多媒体和人工智能安全
■项目来源：福州大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目针对深度神经网络模型所有权保护问题，设计了一种基于用户级和模型级的双重指纹机制，可提供粗粒度和细粒度的产权验证，并实现黑盒下的所有权朔源和验证。同时，基于深度神经网络的内部结构和前向传播过程，设计了两种模型等价变换算法，可确保在不影响目标模型性能的前提下实现对合谋攻击的主动防御，即严重破坏合谋后模型的性能，使其无法正常使用，从根本上抵御合谋攻击。此外，通过设计一个相似性损失项来抵御针对等价变换算法的逆向攻击，进一步提高所提等价变换算法的安全性。
15轻量级隐私保护外包脑电信号特征提取框架
■所属领域：多媒体和人工智能安全
■项目来源：福州大学
■转让方式：面议
■项目简介：该项目针对外包脑电（脑电）信号的特征提取可能会导致的隐私信息泄露问题，提出一套高效的隐私保护外包脑电信号特征提取方案。使用安全多方计算技术构建了多个安全外包计算协议以实现高效且安全的密文域计算。提出了基于任务相关成分分析的安全空间滤波技术，用于提高加密脑电信号的信噪比，以便增强后期提取出的脑电信号特征的有效性。此外，设计了一种基于Pearson相关系数的安全特征提取技术，实现了高效的外包加密脑电信号的特征提取。
来源：河北科技成果展交中心
