采用高性能四百万像素1/1.8英寸CMOS图像传感器，低照度效果好，图像清晰度高 内置高性能GPU模块，采用深度学习算法，极大的提升了目标的检出率。 可输出400万（2688×1520）@30fps 支持H.265编码，压缩比高，超低码流 支持走廊模式，宽动态，3D降噪，强光抑制，背光补偿，数字水印，适用不同监控环境 支持ROI，SVC，SMART H.264/H.265，帧前滤波，灵活编码，适用不同带宽和存储环境 支持四种智能资源切换：通用行为分析、人脸检测、车辆检测、人数统计 通用行为分析：支持区域入侵，绊线入侵，快速移动（三项均支持人车分类及精准检测），物品遗留，物品搬移，徘徊检测，人员聚集，停车检测，热度图 人脸检测；支持同时检测32张人脸，对运动人脸进行检测、跟踪、抓拍、优选，输出最优的人脸抓图；支持人脸增强，人脸曝光，人脸属性提取 车辆检测；支持正向/背向行驶车辆抓拍，并跟踪、优选、抓拍，上报最优的抓图；支持车牌、车牌颜色、车标、车系、车身颜色、车辆类型 人数统计：支持区域内人数统计，进入/离开人数统计，并可生成人数统计日/月/年报表，导出使用 支持多种异常检测：动态检测，视频遮挡，场景变更，音频异常侦测，无SD卡，SD卡空间不足，SD卡出错，网络断开，IP冲突，非法访问，电压检测 支持报警2进1出，音频1进1出，485，BNC，256G SD卡 支持AC24V/DC12V/POE供电方式，方便工程安装 类别 参数 参数值 外观 标准枪 传感器类型 1/1.8英寸CMOS 像素 400万 最大分辨率 2688×1520 扫描方式 逐行扫描 电子快门 1/3s~1/100000s（可手动或自动调节） 信噪比 ＞56dB 强光抑制 支持 后焦调节 支持(ABF) 通用行为分析 物品遗留；物品搬移 热度图 支持 智能 支持 深度智能 支持 周界防范 绊线入侵；区域入侵；快速移动（三项均支持人车分类及精准检测）；停车检测；徘徊检测；人员聚集 人脸抓拍 支持 人脸检测 支持人脸检测；支持跟踪；支持优选；支持抓拍；支持上报最优的人脸抓图；支持人脸增强，支持人脸曝光；支持人脸属性提取，支持7种属性8种表情：性别，年龄，眼镜，表情（高兴、惊讶、 正常、 愤怒、悲伤、厌恶、困惑 、害怕），口罩，肤色，胡子；支持人脸抠图区域可设：人脸，单寸照；支持实时抓拍；支持优选抓拍；支持质量优先三种抓拍策略；支持人脸角度过滤功能；支持优选时长可设 人数统计 支持对进入、离开以及经过的人员进行数量统计，支持区域内人员进行数量统计，并可显示及输出日、周、月、年统计报表 视频结构化 支持机动车；支持跟踪；支持优选；支持抓拍；支持上报最优的抓图 机动车属性（车牌，车辆类型，车身颜色，车牌颜色，车标，车系） 智能检索 配合Smart NVR实现事件录像的二次智能检索、分析和浓缩播放 H.265 支持

西华师范大学发布关于大熊猫保护的最新研究成果：大熊猫面部识别技术。据悉，目前该技术主要针对圈养大熊猫，可为各只大熊猫建立专属ID，既方便工作人员管理，也方便游客们对每只熊猫的识别、了解。西华师范大学生命科学院研究员张晋东表示，“从2015年开始计划做这个事情，找人来合作，从思路到确定方法，一直到2019年才把数据的手机、模型的训练、最后的结果得出来。”接下来，会逐步向野生大熊猫种群推进，为其保护研究做更深入的工作。西华师范大学副教授韦伟称，目前主要用第三代红外线相机，把它放到大熊猫旁边就不用管了，只要熊猫从旁边过，它就能拍到个体的图像。但是“人脸识别技术”是比较先进的，它可以运用人工智能通过不同的模型来矫正，且准确率是比较高的。未来，大熊猫种群身份库的建立，可以解决大熊猫长期野外跟踪和监测数据，没有合适方法来识别、监测的难题，为野生大熊猫保护研究做更深入的工作。

一种射频识别标签，包括封装体和位于封装体内的射频电路，所述封装体内轴向开有至少一个导流孔，导流孔的一端开孔小于另外一端，导流孔远离轴线的侧壁形成导流斜面，这些导流斜面以封装体轴线为中心对称分布。通过控制导流斜面的斜率而控制射频识别标签投掷到油井管道盐水中时的下落速度，且所述射频识别标签在盐水中下落时不易旋转，运动更加平稳。

计算机网络通讯技术的迅猛发展，使生活在网络时代的人们几乎每时每刻都需要证明自己的身份，为此需要记住许多能够标识份的有效信息，如信用卡等，但利用密码来进行身份识别存在许多安全隐患。如何准确方便的进行身份鉴定是生活在网络时代的人们关注的焦点问题。利用生物特征识别技术不仅能够提供相对方便，快速，准确的身份识别方法，而且还能够解决传统身份识别方法所存在的问题。在网络环境下利用生物特征进行身份识别，无论是生物特征数据库还是网上传输的生物特征，都需要确保其真实性和完整性，然而网络信息的全透明性和易操作性，使得恶意攻击者可以轻易地对其进行篡改和伪造，因此有效的保证网上生物特征数据的安全性是利用生物特征进行准确身份识别的前提条件。一个简单而有效的方法是采用近年来兴起的数字水印技术。一方面，可以利用数字水印技术实现信息的隐蔽传输；另一方面，可以利用认证水印技术对其进行完整性和真实性认证。同时结合密码学、数字签名等技术对网络环境下的生物特征数据进行安全维护，进一步提高生物特征数据的安全性。该课题是网络环境下生物特征识别技术推广与应用必须解决的关键问是，有着广阔的应用前景。

本项目着重研发一系列不同工作频率与不同储存信息量有机射频识别（ORFID）标签或有机射频卡为主，研究各种有机集成器件，为大面积集成柔性电子产品产业化奠定了有机电子方面的理论基础。本研究采用不同有机导电材料及制作工艺使有机薄膜晶体管（OTFT）集成于塑料基底上，制备出RFID塑料芯片。工作采用一套新的完整的技术方案，包括结合应用需要进行有机RFID标签的结构，电路设计，在柔性衬底上进行芯片集成电路的制作（通过掩模板及光刻工艺制备高性能的低聚合物RFID标签集成电路，喷墨打印方式制备便宜的高分子等有机RFID标签集成塑料芯片两种路线），印刷天线，及选择合适的测试系统进行应验标签和分析标签工作机制等部分。制备出工作频率为125kHz、13.56MHz 及储存信息量为1字节及8字节的有机RFID标签。其中晶体管的性能达到开关比在104以上，迁移率0.4~0.7cm2/Vs，电路工作电压在15V左右。本项目是国内首批研发有机RFID标签的实验室研究工作，从而给国内有机RFID技术的研发工作建立一个良好的平台，弥补国内在有机RFID标签领域的空白。 主要应用范围： 从长远发展看，有机RFID有可能成为将来主导各行业信息处理的关键技术之一。有机RFID标签作为一个低成本的选择，并不会代替常用、标准的无机RFID标签，而是开辟另一个新的市场，到时在RFID市场，有机半导体将与Si片技术相互补。有机RFID技术除了具有半导体RFID技术的优点以外，还具有便宜、厚度可以非常薄等特点，可以制成柔性电子标签，使用时可以随意粘贴，不受软硬度及厚度等限制，将来可以广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理、军事物流等众多领域。 有机半导体的生产工艺将彻底改变了以往的Si集成电路生产流程，省去了复杂及昂贵的CMOS工艺过程（扩散、光刻、刻蚀、离子注入、薄膜生长、抛光等步骤），便宜并且环保。因为有机电子学能够实现大规模应用很关键的一点就是其能通过印刷工艺来实现有机电子器件的低成本。同样有机RFID标签的研究中，各国研究者的目的是想通过有机半导体材料制备有机集成电路，最终可以通过印刷的方式来得到有机RFID标签产品。这意味着有机RFID标签的到来将带动印刷行业领域的进展。采用打印制备RFID标签的工艺将碳基材料的微细颗粒喷射到芯片的基底上，不到几分钟就可以制造出芯片成品，且塑料芯片可以单片制造，其成本甚至不到0.1美分。而目前如果要建造一座生产Si芯片的工厂，其资金可能要高达百亿美金以上，然而同样的资金却可以建造超过100个生产塑料芯片的工厂。不论从前端厂房及材料成本，到后端的应用与生产成本，有机RFID技术的生产都极具优势。 目前世界各国都认为有机RFID市场前景巨大。至于技术的发展，目前全球都还在探索阶段。各国家、地区和机构纷纷加大研发力度，尤其各国已经有专门的公司进行相关项目的投资。比如，美国Organic ID、IBM和德国PolyIC等公司。而中国的大部分企业一直处于观望的状态，虽然目前已经开始尝试无机RFID在一些领域的应用示范，但在技术基础方面远远落后于欧美各国，加之标准待确立和产业基础薄弱，诸多因素制约着RFID技术在中国这个世界最具潜力的消费市场难以大规模运行。如果有机RFID的研究及应用方面迟迟不肯投资，在未来新崛起的有机RFID产业里又必将落后于欧美、日韩和新加坡等国。只有在快要占领市场的有机RFID技术方面尽早投入，将来才可能分得一杯羹。 制备出基本器件后，随着研发不断深入发展，将制备存储量和响应不断提高的器件。

本车牌识别基于PC的一个高性能，全天候自动对过往车辆进行抓拍和号牌号码识别的工作系统, 它采用了先进的现代图像处理、模式识别、人工智能技术，特别采用了模糊小波牌照分割算法、自适应神经网络字符识别算法，以及图像识别自适应增强处理。可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌、黑牌、黄牌以及白牌。本技术对于低劣质量的图像都有较高的识别率，而且识别速度快，可以满足现场苛刻的使用要求。能自动适应各种恶劣天气、白天夜晚光线变化，无需用户进行复杂的参数调整。图像抓拍时，有红外、线圈以及视频三种触发方式，依据现场需要而设定。该系统可以安装在交通干道、高速公路、桥梁隧道等场所，用来加大交通监控力度，消除交通安全隐患等。 主要特色： 1、适应恶劣天气、白天夜晚光线变化，各种复杂图像，无需用户进行复杂的参数调整。 2、对图像质量要求不敏感：在图像中车牌处于背光、对比度低的情况下，以及车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等情况，本车牌识别都可较好的识别出来。 3、24小时对经过的车辆进行实时抓拍和监控，性能可靠，具备自检功能。 4、并行监控、抓拍4个车道，8个车道，多路扩展。 5、车牌号码自动识别及灵活扩展识别功能，对车牌号码和车牌颜色识别。另外，依据客户要求增加其它附加识别功能（车身形状、车身颜色、车体尺寸等）。 6、对抓拍和识别图片具有存储功能，可保存历史数据以供备查。 7、可扩展LAN宽带网络、GPRS无限通讯、自定义无限数据传输、连接服务器海量存储，监控中心实时报警。

生物特征识别是利用人体的虹膜、指纹和人脸等生物特征进行身份识别的技术。项目处于产业化阶段，已授权相关发明专利28项，成果突破了国际上信息安全领域中多模态生物特征识别技术中的虹膜清晰度检测，虹膜特征提取以及低质量指纹图像的识别等技术瓶颈，研制了信息安全的多模态生物特征识别系统，该系统建立在自主创新和自主知识产权的基础上，打破了国际技术垄断，其中低质量指纹图像分割、虹膜动态质量评估和特征提取技术达到国际领先水平，直接推动我国多模态生物特征识别技术在信息安全领域的发展。本成果的推广应用为解决信息安全的重大

南京大学科研人员经过技术攻关，实现一种结合了动态人眼跟踪的虹膜识别装置，该装置有效的扩展了虹膜识别的距离与角度，并能够同时进行多个目标的识别。过程无需目标参与定位与对准, 装置自动调整以配合完成虹膜图像采集,有效实现虹膜图像的识别认证。该系统能在银行、商业、机关安全部门等领域取代传统产品，还能应用在如下领域：车库管理、工业生产、幼儿园、学校、高档住宅区等不便于人员主动配合识别仪器的领域，并且便于行动不便的残疾人进行身份验证，无需残疾人过多的

一、行人再识别研究研究背景：行人再识别（Person Re-Identification，简称 Re-ID）研究跨视域跨摄像头情况下对行人进行连续跟踪，是目前计算机视觉研究的热门方向，在智能安防领域有巨大的市场和广阔的发展前景。研究成果：基于特征级有监督背景消除的行人再识别方法、基于激活引导属性分类模型（AGAC）的行人再识别方法。二、面向智能终端的隐式身份认证不同用户的触摸智能手机的习惯具有独特性，不易被模仿。利用用户触摸智能手机的习惯作为生物识别符，“隐形地” 完成对用户身份的合法性认证。三、利用双通道建模的鬼影抑制算法研究背景：检测中的鬼影经常造成误检测，该算法可以抑制在检测时产生鬼影