技术领域：人工智能
需求内容：施工标准工艺自动检测、预警。摄像头可检测工艺是否标准，裁剪的长度是否规范，打钉位置数量是否合格等。主要技术指标：1、PRE（相对位姿误差）：0.6%，0.25°/100m；相对位姿误差用于计算相同两个时间戳上的位姿变化量的差，在用时间戳对齐之后，真实位姿和估计位姿均每隔一段相同时间计算位姿的变化量，然后对该变化量做差，以获得相对位姿误差。2、ATE（绝对轨迹误差）：0.5m；绝对轨迹误差直接计算相机位姿的真实值与SLAM系统的估计值之间的差，程序首先根据位姿的时间戳将真实值和估计值进行对齐，然后计算每对位姿之间的差值，并最终以图表的形式输出。
拟投入资金：100万
2.森林防火智能监测预警平台
技术领域：人工智能
需求内容：企业计划采用人工智能技术开发森林防火监测预警平台，希望委托专家团队帮助研发出：（1）森林火灾识别算法及林火蔓延分析算法模型；（2）融合通信模块；（3）三维可视域分析模型。采用人工智能算法和GIS技术，实现森林火灾智能监测预警、指挥调度。技术指标：火情识别误报率低于1‰；蔓延分析计算需结合地形、气象、植被等因子，计算响应时长不超过5s。
拟投入资金：50万
3.融合心电信号诊断金标准和深度学习的集成学习算法
技术领域：人工智能
需求内容：1、将金标准视为心电信号的人工提取特征，将其与深度学习网络提取的深度特征(网络得到的中间值)进行包括拼接、加和、乘积在内的多种结合方式，以向量化表示为统一表达的中间媒介，解决数据复杂性给深度特征提取带来的挑战；2、以深度神经网络为算法主体，将心电信号判断金标准引入深度神经网络框架中；3、以心电信号金标准为主体，建立金标准模型，将深度神经网络引入模型建立阶段，探索如何使用深度网络对金标准的提取进行增强及扩展，以及如何在金标准上建立个性化特征权重的深度网络模型等；4、人工智能分析云服务平均响应时间不超过1.5秒，平均准确率不低于99%。
拟投入资金：50万元
4. 通过深度学习的集成学习算法实现心电信号诊断金标准
技术领域：人工智能
需求内容：技术背景：1、将金标准视为心电信号的人工提取特征，将其与深度学习网络提取的深度特征(网络得到的中间值)进行包括拼 接、加和、乘积在内的多种结合方式，以向量化表示为统一表达的中间媒介，解决数据复杂性给深度特征提取带来的挑战；2、以深度神经网络为算法主体，将心电信号判断金标准引入深度神经网络框架中；3、以心电信号金标准为主体，建立金标准模型，将深度神经网络引入模型建立阶段，探索如何使用深度网络对金标准的提取进行增强及扩展，以及如何在金标准上建立个性化特征权重的深度网络模型等。需求：1、支持18种以上的心律失常分析；2、人工智能分析云服务平均响应时间不超过2秒；3、平均准确率不低于99%；4、支持最长连续24小时的便携式心电采集；5、支持实时滤波、心电测量、心律失常分析等3个典型功能；6、满足主动健康管理、被动健康管理2个场景。
拟投入资金：50万元
5. 高品质矿石全光谱智能视觉分选设备
技术领域：人工智能
需求内容：矿石产品层次、生产能力等要求越来越高，对色选机的加工能力不断提出新要求，其中建筑领域急需的粉料石英、钾长石、高岭土、碳酸钙、精盐等矿石，因颜色相近，性能趋同，尺寸细小，相互掺杂混叠，成为了矿石色选工艺中的“卡脖子”难题。困难点：1、微小尺寸矿石分选工艺中多品种交叉混叠问题；2、复杂工况图像质量多因素耦合干扰及解耦算法；3、高粉尘高温环境大批量矿石分选喷嘴运维保障。需要研究的内容：1、低功耗抗振动超宽频谱复合式高低能线阵列光路；2、超高帧率矿石图像识别深度学习算法；3、高可靠性高频次矿石分选喷嘴参数匹配优化方法。
拟投入资金：50万
联系人：叶经理 张经理 联系邮箱：ahsatm@yeah.net 联系电话：0551-65671361 0551-65909006