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DSY-C电缆识别仪
产品详细介绍 【产品说明】 电缆识别仪由信号发生器和接收钳信号检测器及指示表三部分组成，信号发生器主要产生特殊的脉冲调制信号，通过输出线加至停止运行的被测电缆上，用接收钳在现场寻找被测电缆，当接收钳检测器测到施加在电缆上特殊信号时，信号检测器上电表指针与施加信号频率同步摆动，而其它电缆线上检测到的信号则要小很多且方向相反，通过电表指示幅度及方向，很容易判定被测电缆。接收钳信号检测器同信号发生器联合使用时，可以用于电缆带电状态判别，或辅助寻找电缆短路位置等工作【工作原理】 发射机发射的大功率特殊信号输入被测的电缆，将接收机靠近所选定的电缆上，则感应的电流脉冲的方向由电表指针标出并且反映出接收信号的幅度大小。对邻近的其他电缆由于电感或电容耦合，或由于返回电流经过屏蔽层引起的讯号，此时电表指针也将摆动，但其强度明显比被测电缆指示要小。【应用范围】 电缆识别仪适用于各种型号电缆中的停运电判别；识别所要寻找的电缆；对于电缆沟、桥架及固定在墙上的电缆尤为方便。【性能指标】信号发生器： 电 源：AC220V 50Hz输出功率：1.5KVA输出方式：间隙调制方式间隙时间：1—3S环境温度：-10℃—45℃机壳尺寸：250×130×250mm3【接收机】 电 源：5#电池四节检测电流：2A—5A检测方式：感应式、判别方向及大小仪器特点a) 识别准确；b) 操作简单明了，无误操作；c) 指示清晰无误判断；d) 整套仪器小巧、美观；g) 适合各种型号电缆
西安广昕丰泽电子科技有限公司
2021-08-23
一种基于双线性的联合CNN的人脸验证方法
利用液晶电视制作不用配戴特殊眼镜就可以观看到立体图像的显示装置，观看者可以自由移动，从不 本技术成果提供了一种基于双线性的联合CNN的人脸验证方法。该方法将获得的人脸正面图像作为输 同的方向上可以看到立体图像的不同侧面，不会引起眼睛生理性疲劳和损害。通过研究裸眼可视全息立体 入，进行人脸图像特征提取和识别，与参考集人脸进行两两对比，最后输出此人是否与参考人脸属于同一 图像显示技术和相关理论，本研究开发了具有自主专利技术的、具有高精度、大景深的立体显示器产品 个人的分类结果。包括下述步骤：1)使用预先准备的人脸图像进行卷积神经网络（下简称CNN）的训练； S3DD-4及基于具体应用的系列产品，让观众可以在大范围内自由移动裸眼观看到高质量的全息立体图像 2）使用训练集中的人脸图片，进行双线性CNN的微调；3)输入待验证的人脸图片，将两张图片进行切分， 和视频。 提取双线性CNN输出的联合特征。4)得到的向量经过一个自编码网络训练，得到最终的验证结果。 本技术成果的应用范围包括：1．各领域、各行业的各种型号尺寸（包括手机、游戏机、笔记本、显 本技术成果基于双线性的CNN的方法，并且通过将原
中山大学
2021-04-10
基于图像识别的高速精密直驱三维运动平台监控系统
基于直线电机的运动平台监控系统，可以支持直驱平台实现二维、三维或多维的超高速和超精密运动，精度和分辨率均在微米级。应用直驱运动平台可大大提高工业设备的速度和效率，推动现代装备及自动化设备制造业向高速、高精密方向发展。典型的应用领域：LED封装装备、办公机具、精密机械制造业、石油化工业、航空与国防工业、半导体加工及芯片制造业、工业机器人和机械手、激光及检测设备、医疗设备、电梯及仓储行业、食品与纺织机械行业等。
北京航空航天大学
2021-04-13
一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统
本发明提供一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统，进行初次查询匹配和反馈样本收集， 选取不相关图像作为反馈样本并标记类型;确定近邻集合、区域权重调整和特征权重调整;进行特征表 达和距离度量，得到查询匹配结果;查询匹配结果，如果符合要求则输出结果，如果不符合要求，则返 回进行迭代更新反馈样本，直到符合要求。本发明提出的基于区域相关反馈的技术，是充分了利用行人 图像的局部特征信息，从局部特征出发，结合其他信息实时动态地调整局部特征权重，并结合传统行人 重识别方法最终实现准确快速地找出并成功匹配目标嫌
武汉大学
2021-04-14
一种面向人机交互的“1”手势识别方法与系统
本发明公开了一种面向人机交互的“1”手势识别方法，可应用于手机、电脑、电视等电子产品的操控。该方法步骤如下：人脸检测，拳头检测，肤色标记，亮度计算。本发明在手势识别过程中，将摄像头采集到的 YUV 视频帧图像中的亮度信息 Y 与颜色信息 UV 独立开来，先利用 UV 通道信息进行肤色的点的采集以及标记，再利用 Y 通道亮度信息进行进一步的判断；其中 UV 通道信息将肤色点与非肤色点区分开，Y 通道信息将与肤色点相近的
华中科技大学
2021-04-14
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段，采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入，重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程，最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段，根据输入的低分辨率人脸图像，上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集，对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程，最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学
2021-04-13
基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法
一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法，包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块，分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块，并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块，进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块，重构出高分辨率人脸图像，进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题，利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建，同时进行 高分辨率图像后处理，进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。
武汉大学
2021-04-13
车辆精细化检测与识别
项目成果/简介: 目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。知识产权类型:其他技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无
安徽大学
2021-04-11
人类属性自动识别技术
通过机器学习方法对个人的各种属性，如身份、年龄、姿态、表情、颜值、行为等进行自动识别和分析，广泛应用于人机交互、推荐系统、智能监控、安全控制等诸多领域。包括3D手势姿态识别、基于静态图像的人体行为识别等技术。
东南大学
2021-04-11
车辆精细化检测与识别
目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。
该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。
安徽大学
2021-05-09