产品详细介绍系统概述： 本系统采用最先进的图像（人脸、色彩、物体移动趋势等多种方案联动）跟踪方案，其优势部分在于其跟踪策略的组合及配置（多位优质课专家参于设计，并在数千堂实况课实时测试更新），配合其它厂家的录播主机可满足智能跟踪系统的需求，学生和教师跟踪主机可分别单独使用，同时使用可以达到最佳的无人值守的学生及教师跟踪轨迹，是目前教育市场上最佳的图像跟踪方案，此方案的跟踪策略完全由主机智能分析完成，兼容市面大部分主机厂家录播主机，不需要录播厂商或系统集成商二次开发。 教师跟踪主机（型号：WIS-ITRACE-T01）： 学生跟踪部分（型号：WIS-ITRACE-S01）：     功能简述： l         平滑的教师跟踪、清晰的板书跟踪、准确的学生跟踪; l         自带窗口化调试工具，安装调试及使用调试，有基本电脑常识的老师即可设置; l         满足教学PC的鼠标键盘移动侦测响应; l         灵活的摄像机拉近拉选，可用鼠标的滚轮来按制，像操作窗口滚动条一样拉近拉选; l         简单的云台控制，实现平滑的画面感且可设定移动速度 l         快捷的场景切换，可预置远中近和全景四个场景，由快捷按钮一键实现 l         方便配合云台的预置位，而且可以用鼠标光标直观控制，人机操作方便   系统特点： 1、  教师跟踪模式：智能图像识别，直接对录制视频图像进行分析，老师讲课时无需佩戴任何定位设备，也无需安装任何红外、超声波、射频发射器以及图像辅助定位摄像机，实现常态化教学（含板书跟踪、鼠标移动侦测）； 2、  学生机跟踪模式：由一台广角全景定位摄像机和跟踪摄像机组成，定位摄像机监控整个教室内学生起立和举手动作并控制跟踪摄像同进行追踪和定位，准确度较其它跟踪方案高，且安装简单； 3、  跟踪距离：2M～50M（视摄像机的焦距能力而定）； 4、  跟踪角度：0～355度； 5、  最小跟踪目标：≥4*4像素； 6、  抗干扰能力：采用领先的人体特征跟踪算法，完全不受光线、声音、电磁等外在的环境影响； 7、  定位与实时：自动识别目标位置，定位精确，多种跟踪策略可选，并可自定义跟踪策略； 8、  标准1U机架式设备，功耗低，稳定性强，兼容性强，标准化云台接口，支持多种云台设备； 9、  支持高清摄像机的方案；   方案的对比   智能图像跟踪系统 红外跟踪 超声波 图像流畅度 流畅 不流畅 不流畅 定位准确度 误差<2% 误差>10% 误差>20% 抗干扰性 强 太阳光，热光源都会差生干扰 有辐射，对人体有害 安装难易 简单，只装摄像机，安装调试半天 复杂，还要安装发射和接收，一般2-3天 复杂，安装接收和发射，一般2-3天 产品升级 容易，更新主机即可 困难 困难 系统组成部分 跟踪主机独立完成 需辅助设备 需辅助设备 实时跟踪，目标跟踪 350度跟踪目标，不会丢失，跟踪流畅 角度受限，有盲区 角度90度左右，有盲区   主机参数： l         通迅、管理、扩展接口：RS232 l         视频接口：CVBS l         电源：AC 5V   主机应用： l         精品录播课程 l         多媒体教学 l         校园电视台 l         手术示教 l         微格教室 l         优质课评选 l         各种会议 l         指挥调度  

一种半桥LLC谐振变换器中的高频中间抽头平面变压器，采用八层结构，原边绕组位于第一、三、六、八层，两个副边绕组分别位于第二、七层和四、五层，原边附加绕组包括两个矩形的附加绕组，第一、三、五、七层的绕组串联构成一个附加绕组，第二、四、六、八层的绕组串联构成另一个附加绕组，相邻两层之间的附加绕组交叉设置，且相邻两层之间的附加绕组之间采用完全正对绕制，使两个附加绕组之间的等效电感Lr’和等效电容Cr’替代谐振网络中分立的谐振电感Lr和谐振电容Cr，励磁电感Lm由中间抽头平面变压器提供，通过磨磁芯的气隙来获得需要的励磁电感值；原边绕组或副边绕组分别位于该层相应的矩形附加绕组之内。

本发明公开了一种有源钳位反激变换器的自适应同步整流控制系统及控制方法；控制系统包括采样及信号处理电路、以微控制器为核心的控制电路和栅驱动器；控制方法能够实现有源钳位反激变换器副边同步整流管的开启状态、关断过早、关断过晚、恰好关断状态的直接检测，并能够根据检测结果控制同步整流管准确开启以及下一个周期内同步整流管的导通时间。经过数个周期的自适应控制后，同步整流管进入恰好关断状态，避免了有源钳位反激变换器输出波形的振荡、降低了损耗、提升了效率；根据不同状态检测时间段，分时复用微控制器内部的比较器，节省了硬件资源，降低了电路成本和调试难度。

本发明公开了一种抑制系统高频振荡的自适应电流控制系统； 包括常规的旋转坐标下的双 PI 控制、谐波在线检测环节、电流环特定 频段增益调节控制等三个主要部分。该方法通过实时检测运行中并网 变流器滤波电容电流波形，对波形中的谐波成份进行分析，得到谐波 分量的幅值；当检测到的谐波分量幅值大于设定阈值，则通过调整电 流控制器输出端相应的陷波器以抑制电流控制器在该谐波频率处的增 益，从而防止并网变流器在该频率点与系统发生相互作用，放大该谐波。本发明提出的控制方法可实现不同电网谐振环境下，电流控制器 在谐振频率

本发明提出了一种基于自适应半软阈值小波变换的多路径误差提取方法，应用于全球卫星导航系统中多路径误差的消除。首先利用卫星观测值得到双差伪距的残差值，作为待处理信号；利用小波变换对待处理信号进行多尺度分析，从中提取出待处理的多路径信号；然后使用FIR滤波器对待处理的多路径信号进行过滤，得到最终的多路径误差信号。其中，小波变换中的阈值函数采用自定义的半软阈值函数，并且采用自适应法搜索阈值点。本发明方法计算量小，计算速度快，可实施性强。还可根据不同实验环境自适应调节，以达到最好的抑制多路径误差的效果。

本发明涉及一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法，具体包括：利用传感器获取轴承振动信号，得到原始故障数据；对原始故障数据依次进行小波变换、加入高斯噪声、分块采样；并为采样后的数据生成类别标签和位置标签；基于混合注意力机制、残差结构、可学习卷积构建故障诊断模型；将采样后的故障数据划分为训练集和测试集，作为模型的输入数据进行训练，实时监控训练结果进行参数优化，同时将故障诊断结果可视化；在多种噪声条件下与现有模型进行对比实验，检验模型性能。本发明所提出方法解决了传统轴承故障诊断方法在多变噪声条件下故障识别率较低的问题。

本发明公开了一种基于子空间融合和一致性约束的准稠密匹配扩展方法。首先获取可靠的种子匹配，在种子匹配周围选定待扩展区域。然后对区域内的所有待扩展像素点进行稠密 SIFT 特征提取，并通过子空间学习将待扩展点的特征信息和位置信息进行融合。在寻找匹配时，利用一致性约束学习一个局部非刚体变换，该变换与仿射变换·748·等模型相比可以更好地描述非平面复杂场景。每一次扩展完成之后，对扩展结果进行优化，剔除不好的匹配

提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法，算法实现简单，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

本发明实施例提供了一种视频图像中提取前景的方法及装置，所述方法包括：利用根据预设数量的背景帧图像建立的高斯模型消除有前景进入的视频帧图像的背景，获得消除背景后的视频帧图像；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述预设数量的背景帧图像的信息，生成预先训练好的神经网络模型的输入参数的值；根据所述输入参数的值以及所述训练好的神经网络模型生成相应的输出值；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述神经网络模型的输出值的关系，检测出所述消除背景后的视频帧图像包含的阴影点和光照噪声点。

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异