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轨道区域交通噪声预测方法
本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法,包括:将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程;根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程;根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强;根据噪声地图绘制单元及声源强,绘制待测区域对应的噪声地图,以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测,其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强,使得计算结果准确合理,且适用于各种车辆和高架轨道结构,并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图,通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。
西南交通大学 2018-09-18
基于 RCM 译码符号不等分配的视频传输方法及系统
本发明公开了一种基于 RCM 译码符号不等分配的无线视频传输 方法。该方法包括:(1)根据 RCM 的成功解码概率模型以及视频失真 与 I 帧、P 帧和 B 帧的成功解码概率的关系,确定分配给视频 I 帧、P 帧和 B 帧的译码符号数;(2)对 H.264 视频的 I 帧、P 帧和 B 帧的比特 流进行数据提取和比特划分;(3)根据步骤(1)得到的分配给视频 I 帧、P 帧和 B 帧的译码符号数,对 H.264 视频的 I 帧、P 帧和 B 帧的比特流 进行 RCM 编码和传输。本发明通过为视频重建中重要性逐渐减小的 I 帧、P 帧和 B 帧合理地分配数量依次减小的 RCM 译码符号,实现了 H.264 视频在不同信道条件下的平滑质量传输。
华中科技大学 2021-04-11
基于高速无线网络的音视频传输系统
该系统包含管理调度中心、中继器及音视频采集探头三层设备,不同层面的设备在一个区域内实现无线网络组网。该系统基于改进的COFDAM无线协议,具有较高的传输带宽及传送速率,在一个较大的区域范围内利用可靠的无线网络传输技术,实现音视频数据传输。 主要技术特点和创新点: (1)复杂工况下的无线传输高可靠性 系统为保证无线网络通讯可靠性,需采用了一系列先进的调制解调技术、信道编解码技术、差错控制技术,并结合数字图像压缩等多媒体网络传输技术,能够在复杂环境下实现视频、语音实时、同步传输。 (2)优化的多路并行实时信息采集与处理 管理中心可以实时采集多个采集点的多路信息,多路并行实时数据的处理需要高效可靠的数据处理算法,以实现对多路数据管理的优化,构建一个优化的数据管理平台,满足现场的管理需要。 (3)多媒体信息采集与传输 在现场复杂情况下,语音通话保持清晰畅通,且可以权限设置。摄像功能是根据管理需要进行照相、摄像(自动上传),保证同时多路图像实时传输的效果。采集终端设计包括耗电低、待机时间长,室内、外充电方便、防水、抗震、抗干扰、携带方便。    项目主要应用范围: 最近几年,国内的视频监控主流市场仍采用有线方式,个别采用无线方式可靠性不高。系统若能推广成功,可广泛应用于各个小区、工作面等场所,提高各个区域的管理效率。该项目有着广阔的发展空间。    预期效果: 基于高速无线网络的音视频传输系统,无线传输范围10kM(中继更远);接收误码率<10E-5,误帧率<1%;图像在640×480分辨率条件下,25帧/秒。预计年销售额5000万左右。
北京交通大学 2021-04-13
基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统
在国家自然科学基金的支持下,“基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统”深入研究了复杂环境下的人脸识别算法,并形成了一套可实用的实验系统样机。 该系统提供了多种人脸识别算法选择的功能,一方面可以使本系统能够在特定场合迅速融合多种特征或识别结果,形成特定任务域的人脸识别实用系统;另一方面本系统可以作为一个通用人脸识别算法评测系统,以便在统一的环境和标准下评测各种人脸识别算法的性能。 目前,该系统在室内可控环境下的识别率可以达到99%以上,可以用于门襟、考勤等领域。在自然环境下,该系统也有较高的识别率,尤其是在考虑Top-n (n>10)识真率的条件下,可在公安、交通、机场、车站等监控及追捕逃犯等领域的有效辅助手段,可大大提高安全性和工作效率。 主要应用范围: 公安、交通、机场、车站等场所的监控,银行及重大安全部门的身份鉴别,日常门禁及考勤系统等。
北京交通大学 2021-04-13
一种基于在线训练的视频运动目标分类方法与系统
本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法,包括以下步骤:(1)获取原始视频序列的所有运动目标;(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征;(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”,速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选;(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”;(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集,训练得到人车分类
华中科技大学 2021-04-14
视频解码与播放软件
支持格式:H.264码流RTP/RTCP协议 ? 网络播放:支持单播与组播 ? 实时解码:时延与硬件解压相当 ? 图像质量: 误码率为10-5时,PSNR>30dB ? 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力
电子科技大学 2021-04-10
视频解码与播放软件
支持格式:H.264码流RTP/RTCP协议 l 网络播放:支持单播与组播l 实时解码:时延与硬件解压相当l 图像质量: 误码率为10-5时,PSNR>30dBl 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力 
电子科技大学 2021-04-10
视频云产业基地
1 成果简介随着互联网技术、内容管理技术的快速发展,电视传媒行业产生了深刻的变革。制播分离的趋势已经不可逆转,越来越多的电视节目内容制作可以从原来电视台内分离出来,媒体制作从也呈现了原来的全国媒体中心北京、上海等城市向其他城市转移的趋势。另外,多种新媒体形式如雨后春笋般涌现,手机电视、地面移动电视、网络电视、卫星电视、网游、 3G等多种新媒体形式需要大量的不同题材、不同格式、不同风格的媒体内容,媒体内容的制作需要有了飞速的增长。广播电视是海量数字媒体内容的典型代表。全国广播电视网络经过多年发展也形成了卫星、有线、地面无线多种类型、覆盖全国 31 个省份的传输网。另外我国电话用户和互联网用户发展迅猛,我国互联网用户有超过 1.6 亿在线视频用户,视频上传和视频观看均排名全球第一,手机视频已经越来越受到手机用户的青睐。 限于技术体系的不同与我国内容行业的特殊性,这些内容资源目前还仅仅是一个个的信息孤岛,大量视、音频内容的交互与交易仍在沿用传统的磁带递送方式,距离具有高度通用性、可服务于全社会、易接入、可靠、可监管的内容交换交易的文化产业目标还相距甚远。 本项目将重点探索研究及建设在现有的技术基础和相关项目研究及建设的基础上,如何建立起一个可有效服务于内容制造商、内容提供商、内容运营商、终端用户等环节的海量视频云产业基地,并结合示范工程研究及建设新媒体内容管理、交易和分发中的数字版权管理技术应用体系,同时考虑端到端的内容安全问题,并满足监管的需要。这项研究及建设工作将对促进我国新媒体相关产业的发展起到积极而且至关重要的作用。 本项目在组织实施上将有效利用中央电视台经过多年积累所形成的强大媒体内容资源优势和清华大学在信息技术/媒体信号处理技术/网络技术/云计算的技术优势,紧密结合当前数字新媒体应用部门的实际需求,充分发挥参与成员在视、音频媒体内容生产、存储、传播、分发、交换等方面的丰富经验及技术积累,同时广泛联合行业内外广播电视台、网及科研院校,产、学、研相互配合,协同合作。2 效益分析本产业分两期进行实施,期限为 4 年。产业基地预计需要投入经费总额 5 亿元人民币。以规划和建设产业园区占地 300 亩( 20 万平方米)为例:建设海量视频云存储中心节目资源交易中心数字高清制作中心新媒体内容制作中心动漫产业中心网络游戏研发中心新媒体教育培训中心项目分两期实施: ( 1)第一期建设时间为 2 年,预计占地 150 亩( 10 万平方米)。园区初步建成为视频云存储中心、数字高清制作中心、新媒体内容制作中心、网络游戏研发中心。 ( 2)第二期建设时间为 2 年,预计占地 150 亩( 10 万平方米)。进一步扩建一期项目并使其规模化,同时建成节目资源交易中心 、动漫产业中心、新媒体教育培训中心等。进驻上下游企业达到 30 家。发展成全国性的海量视频云产业基地。 项目建设资金约 5 亿元人民币,研制开发具有自主知识产权的海量视频云存储、数字媒体内容及安全管理、高清节目制作、新媒体内容制作、新媒体内容管理交易分发、动漫产业和网络游戏内容制作等软硬件产品 30 种(类),建成集影视文化创意、节目制作发布、节目管理交易分发、网络/电视新技术研制为一体的,面向国际国内市场的大型海量视频云产业基地。3 合作方式商谈。4 所属行业领域信息领域。
清华大学 2021-04-13
视频模拟前端(AFE)芯片
本项目中的视频模拟前端(AFE)芯片是一个完整的200MSPS、10位单片模拟视频接口芯片,用于将YPbPr或RGB计算机视频等格式的模拟视频信号转换为数字视频信号。芯片可支持高达1080p的HDTV电视,以及高达1600X1200的UXGA计算机视频。 芯
西安交通大学 2021-04-11
立体视频显示技术
本项目根据国内外发展现状,为广东美的集团开发一种立体视频显示技术,可进一步为开发立体VCD或立体DVD等产品作技术准备,并可直接应用于游乐场所等。本成果主要内容:开发了一种立体视频显示技术,研制了一台原理系统。该系统针对现有电视制式和现有立体视频节目源(录象带),可以进行完整的立体视频节目录制和播放全过程演示。立体视频节目录制仍采用左右场交替记录方式,与已
西安交通大学 2021-01-12
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