本项目利用图像识别技术和运动目标检测定位技术，采用高新能、快速硬件组合（ARM+DSP+FPGA）方式构建运动目标自动识别系统，设计图像的非线性变换，二值化，自适应阈值值分割、模糊边缘识别和区域连通性分析等算法，对机车前方行人进行检测报警，提高了井下电机车运输安全性能。软件设计采用基于嵌入式实时操作系统的多任务设计模式，使得监测系统的实时性、可靠性更高，为行人监测系统的不间断运行提供了可靠的保障。

本项目在 2 项国家自然科学基金项目和国家"863"计划海洋重大专项连续 3个五年计划滚动支持下，历经 10 多年产学研联合攻关，研究并掌握了基于稀疏换能器阵列的三维成像规律，发明了适用于近场和远场条件下的换能器阵列稀疏方法，解决了换能器阵元数量巨大所导致的高系统复杂度难题；研究了波束形成算法的计算机制，发明了分布式子阵波束形成实时处理算法和动态三维图像构建方法，实现了水下高分辨率三维场景的实时成像；发明了基于大规模 FPGA 的并行处理系统架构，实现了 128×128 个波束信号的高速实时计算，成功研制了高分辨率相控阵三维声学摄像声纳系统，为我国海底探测和水下安防等提供了一整套高端先进的探测手段。本项目的成果打破了国外的技术垄断，填补了国内空白，作为国家重大科技成果参加了“十一五”国家重大科技成就展。本项目共申请国家发明专利 18 项，其中授权 14 项；获得美国发明专利授权 2 项；获得软件著作权 3 项；发表 SCI/EI论文 16 篇；经由两位院士和其他专家组成的专家组鉴定，项目总体技术水平达到国际领先，为行业进步起到重要的推动作用。

本发明公开了一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，该方法首先区分感兴趣区域和背景区域，然后对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域(VOI)和背景(BG)两部分，在进行DVC计算时只计算VOI内的计算点的位移和应变；计算位移时，子体块间的相关性匹配仅仅针对VOI部分，计算应变时，只利用VOI内的位移点来求解应变。此外，本发明通过区分子体块还有应变计算窗口内的连通域个数，只利用子体块或者应变计算窗口内的主连通域去计算位移和应变，进一步提高了处理复杂轮廓或者边界时计

本发明公开了一种群集运动实验数据采集方法及系统，方法包括以下步骤：在实验场景中采集群集运动目标的视频；从当前视频帧中提取目标运动区域；对目标运动区域滤除背景；将滤除背景的目标运动区域与目标灰度阈值进行比较，判定大于目标阈值的像素点为可疑目标像素点，将邻近的可疑目标像素点视为一个可疑目标；将可疑目标与预定目标长度、宽度和面积阈值进行比较，判定可疑目标为个体目标、多目标重合、非目标中的一种；根据历史目标位置、速度和

1.痛点问题 癌症是目前严重威胁人类生命健康的疾病之一，基于单细胞测序技术研究肿瘤的微环境和异质性，对于理解肿瘤的机制、优化肿瘤的用药方案具有重要意义，而如何对肿瘤单细胞数据进行全面深入的分析，还面临很多挑战。 肿瘤样本具有其独有的特点，在样本制备和单细胞分离过程中，其细胞应激反应大、坏死细胞多，为肿瘤单细胞数据的质量控制带来了挑战； 肿瘤单细胞数据分析有其独有的核心问题，比如复杂的微环境和高度的异质性，而如何充分考虑这些难点，并从信息学的视角进行深入研究，有待建立全面、自动的分析框架； 肿瘤单细胞数据的分析，对科研人员的编程能力和分析经验要求很高，亟需自动化、智能化的软件平台来降低数据分析的门槛，提高研究的效率。 2.解决方案 本项目围绕肿瘤单细胞转录组数据成果的技术核心点包括： 1)针对肿瘤单细胞实验过程中应激反应大、坏死细胞多的问题，提出了全面、精细的数据质量控制方案； 2)涵盖了常规的单细胞数据分析流程（数据标准化、降维、聚类、差异表达分析）； 3)创新了肿瘤微环境细胞类型辨识和细胞恶性估计等方面的研究方法； 4)从重要表型（细胞周期、干性）、基因集（已知的和潜在的）两方面深度解析了肿瘤内部的异质性； 5)提出了考虑肿瘤间异质性的批次效应校正方法； 6)构建了自动化、智能化分析的软件平台，能够自动生成全面、直观的分析报告。 基于本项成果产生的产品、服务或解决方案： 1)自动化、集成式的肿瘤单细胞转录组数据分析软件scCancer； 2)针对软件使用和分析结果解读的服务； 3)针对更个性化数据分析需求的咨询与服务。 3、合作需求 团队要求：合作方和团队需要对肿瘤单细胞测序方面有较多的实践经验，能为本项目的应用与落地提供条件； 资金需求：合作方可为团队提供资金支持项目的维护与更新。

产品详细介绍 图像采集卡,工业图像采集卡,高清图像采集卡陕西维视数字图像技术有限公司专业研发生产图像采集卡,工业图像采集卡,高清图像采集卡,采集卡、图像采集卡、图象卡、图像处理、视频采集卡、视频卡、USB图像采集卡、外置图像采集卡、外置图像采集盒、PCMCIA笔记本专图像采集卡、PC104嵌入式图像采集卡、RGB分量图象采集卡、黑白高清图像采集卡、工业图像采集卡、医疗专用图像采集卡、交通专用图像采集卡、专业图像采集卡、工业检测图像采集卡、机器视觉专用采集卡。MV-350医疗高清图像采集卡                                                             高清图像采集卡医疗高清图像采集卡9位A/D处理，图象采集分辨率:768×576最大采集和显示分辨率1024*768，支持640*480清晰度录像 支持PAL，NTSC彩色或黑白视频输入，两路AV及一路Y/C输入，软件切换医疗高清图像采集卡可在图象上实时叠加时间、汉字等，由硬件实现实时镜象、顶底倒置功能支持任意尺寸的图像采集、显示的裁剪与比例缩放模式医疗高清图像采集卡支持单场、单帧、连续场、连续帧的采集方式。 支持VFW、DirectShow，提供DEMO源程序及SDK二次开发函数库，可使用VC、VB、Delphi进行二次开发。医疗高清图像采集卡广泛应用于生物识别、病理显微、医学内镜、细胞图谱、医学图像分析、红外成像等医学影像图像采集和处理MV-400高精度、高速图象采集卡高速图象采集卡9位A/D处理，图象采集分辨率:768×576，                            独特的视频输入滤波技术端口，极大地提高了图像采集的清晰度和显示速度更适合于高精度、高速运动图像采集、处理，图像采集分辨率可达1024*768。支持PAL，NTSC彩色或黑白视频输入，两路AV及一路Y/C输入，软件快速切换高速图象采集卡硬件支持图象在水平/垂直方向任意缩小及开窗；水平清晰度可达500电视线以上；提供本公司独有的图像处理和优化压缩算法，图像采集的同时可720*576高清晰度录像。高速图象采集卡可在图象上实时叠加时间、汉字，可实时采集单场、单帧，任意间隔以及连续帧的图象采集高速图象采集卡硬件兼容性能好，工作稳定可靠，底层程序稳定，功能丰富、开发简便、便于程序移植，供货稳定，无需担心停产高速图象采集卡支持VFW、DirectShow，提供DEMO源程序及SDK二次开发函数库，可使用VC、VB、Delphi进行二次开发。广泛应用于工业检测、工业测量、机器视觉、智能交通、科学研究、图象分析及其它高精度工业图像处理分析领域。MV-600高精度工业图像采集卡高精度工业图像采集卡位A/D处理，图象采集分辨率:768×576；最大显示分辨率1024*768。支持PAL，NTSC彩色或黑白视频输入，两路AV及一路Y/C输入，软件快速切换独具的4线3D梳状滤波器能自动消除噪点,使它的图像更清晰、色彩更艳丽高精度工业图像采集卡更适合于工业现场高精度图像采集、处理，图像采集分辨率可达1024*768。高精度工业图像采集卡硬件支持图象在水平/垂直方向任意缩小及开窗，水平清晰度可达500电视线以上可实时叠加时间、汉字，可实时采集单场、单帧，任意间隔以及连续帧的图象采集；高精度工业图像采集卡提供本公司独有的图像处理和优化压缩算法，图像采集的同时可720*576高清晰度录像。带硬件触发接口、用户可以自定义加密保护自己的知识产权、提供本公司部分图像处理算法功能高精度工业图像采集卡广泛应用于工业检测、工业测量、智能交通、医学影像、工业监控、仪器仪表、机器视觉等领域。MV-750高精度图像采集卡9位A/D处理，图象采集分辨率:768×576；最大显示分辨率1024*768支持PAL，NTSC或黑白视频输入，两路AV及一路Y/C输入，软件切换可实时叠加时间、汉字，可实时采集单场、单帧，任意间隔以及连续帧图象；可由硬件实现实时镜象、实时顶底倒置功能，提供部分图像处理算法可在图象上实时中文叠加 OSD、实时视频预览、区域可调的运动检测引擎，支持网络传输功能。提供外部控制接口，可以通过外触发(如脚踏开关等)控制图像采集等功能；提供本公司独有的图像处理和优化压缩算法，图像采集的同时可720*576高清晰度录像。提供VB、VC、Delphi等二次开发包，开发示例的源代码，可以方便快速的开发自己的应用系统。广泛应用于安防监控、视频会议、工业检测、智能交通、医学影像、工业监控、仪器仪表、机器视觉等领域。MV-800 10Bit工业高清图像采集卡10位A/D处理，图像质量更高，清晰度更好，图象采集分辨率:768×576两路AV及一路Y/C输入，软件切换,支持PAL，NTSC彩色或黑白视频输入工业高清图像采集卡采用多层滤波，画面分辨率更高，色彩更加丰富艳丽，图像采集的实时性能更强工业高清图像采集卡可在图象上实时叠加时间、图形,支持单场、单帧、连续场、连续帧的采集方式。支持单机多卡,提供部分图像处理算法工业高清图像采集卡提供VB、VC、Delphi等二次开发包，开发示例的源代码，可以方便快速的开发自己的应用系统。广泛应用于工业检测、智能交通、医学影像、工业监控、仪器仪表、机器视觉等图像图像质量要求更高的领域。

"本发明公开了一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法，采用数字图像处理技术分析相机拍摄的轨道图片并检测其钢轨光带是否发生异常；利用图像增强、边缘检测、直线检测等方法初步定位图像中钢轨区域；然后通过模式识别、图像分割、阈值处理等方法提取出钢轨顶面光带区域；最后，对所提取的钢轨光带区域进行统计、分析并识别出其是否发生异常。本发明可以高效、自动、智能的检测钢轨平稳性，有效地降低人力投入、减少检测时间，并保障检测的准确率，使得列车在高速运行时的安全得到有效保障。 "

天津市大学软件学院是市委市政府批准设立的隶属于天津市教委具有独立法人的事业单位。学院2008年9月奠基，2010年10月正式启动。学院以软件产业发展的人才需求为导向，以建设国内一流、国际先进的“软件人才培养基地”和“高质量产教融合平台、高水平成果转化平台、高效能社会服务平台”（简称“一基地三高平台”）为目标，将教育链、产业链、人才链、创新链有机串联，打造了从工程实践到创新创业的软件人才培养生态系统，走出了一条政产学研用相结合的软件人才培养新路。   学院率先在全国提出“教学与产业相融，学校与企业互动”的产学合作协同育人理念，依托79所本科院校组成的“高校联盟”和150余家协同育人企业组成的“企业联盟”及300余家行业用人单位，形成高校办学资源和产业行业资源开放共享、高校学科与产业深度融合、高校与企业共同发展的发展格局，有效解决了信息技术行业实践教学资源孤立分散的问题。学院先后获批滨海高新区软件人才培养基地、天津市青年就业见习基地、天津市外国留学生实习实践基地、天津市专业技术人员继续教育基地、市商务局公共培训服务平台、天津市自主就业退役士兵适应性培训基地，承担了区域营商环境和产业人才“蓄水池”职能，培养了大批软件人才和各类专业技术人才，年常驻在校生7000余名，年实训人次稳定在10000人次左右。设立天津场外交易市场（OTC）高校板服务中心，牵头成立天津市虚拟现实和增强现实应用技术应用协会、天津市科学与艺术学会，引进天津市大数据协会，成立天津市软件行业协会人才工作专业委员会，更好地为产业服务。入选“天津市半导体集成电路人才创新创业联盟”和“天津市电子信息与大数据人才创新创业联盟”两个联盟，为软件及信息技术服务产业发展提供了有力人才支撑。京津冀协同发展十周年之际，学校被京津冀三地政府授予“京津冀软件人才培养基地”称号，已与60余家企业、13所高校签订“京津冀软件人才培养基地”协议，助力京津冀协同发展。       （一）打造高质量产教融合平台，有效解决产教“两张皮”问题 学院集合全市优质科技、教育、行业资源进行平台建设探索并实践政府引导的产教深度融合培养信息技术产业人才的管理体制和运行机制，实现了产教共同体在协同育人过程中的同频共振。学院现拥有1个国家级工程实践教育中心、1个国家级众创空间、2个国家级大学生实践教育基地、140个校企共建专业实验室、项目实训室和创新中心，与奇安信、麒麟软件等14家信创头部企业建立了深度合作关系。       （二）打造高水平成果转化平台，校企协同助力创新策源能力提升 学院持续推进产教深度融合，先后推出“协同创新计划”和“天软创业育成计划”，建设了国家级和市级众创空间“天软·创魔方”“中北·天软创业学院”、市级大学科技园“天软信创大学科技园”三个园区，构建了“校企协同开发-校企协同研发-产学研协同攻关”三层校企协同创新模型。同时，构建了科技资源成果库与产业需求项目库，精准服务各兄弟院校师生技术创新，并努力促进高质量创新成果转化为新质生产力。 （三）打造高效能社会服务平台，城校共生促区域经济提质增效 学院通过“管家+专家”的众创空间管理服务，以及自研的“十步问道创业成长力模型”创业辅导方法论，帮助来自天大、工大、师大、理工、城建等高校的数十家大学生初创公司开启了创业之路。通过“先联合培养人才，再落地注册”的高等教育服务区域产业路径，直接促成了中汽数据从北京亦庄迁徙落户天津西青，带动洪荒科技、齐物科技等一批产业链上的初创企业快速发展。

设计并实现了一个图像半自动标注系统，以减轻自动驾驶场景中图像数据标注的工作量。该系统打通图像自动标注流程，利用基于深度学习的目标检测方法对图像中的交通目标进行预标注，随后交于用户检查标注结果，并自动整理输出图像标注数据。此外还开发实现了大量实用的图像标注功能，以支持用户进行图像标注，例如2D目标标注、交通标志标注、车道线标注、车灯标注、施工区域标注、目标跟踪标注、2.5D目标标注、停车位标注等。该系统投入使用后大幅提升了图像标注工作的效率，道路交通目标的平均标注速度相较于手工标注提升了115%。 相关技术指标：自动标注系统的平均标注速度为280张/人天。标注算法的漏检率为6.2%、准确率为92.3%、贴合率为81.2%。 技术指标满足系统设计要求，实际效果令人满意。 技术创新点： 1）实现了标注流程的半自动化，大幅减轻在标注流程上的工作量。 2）在标注功能上，相比已有可获得的工具，在交通目标的类型及标注特性上有了较大扩充。 3）在标注性能上，应用了成熟、领先的目标检测算法和机制如ResNeXt、注意力机制、Focal Loss、GIoU Loss等，并进行若干改进，设计了定位置信度模块、倒金字塔注意力模块、稀疏结构注意力机制等，显著提升了模型的检测效果，特别是小目标以及全局性关联目标检测性能。