基于数字化与虚拟现实技术的创新型地理专用教室是指以“数字化”为主导，以数字星球系统为核心，遵循教育部《中学地理专用教室建设规范》，配备常规教学类的交互地图教学系统；天文实践类的课程资源包；创新应用类的虚拟现实VR教学系统、地理AR沙盘、全息教学系统、3D地理教学系统；实验活动类的地理交互学具、地理综合实践套装；并辅以教学通用设备以及环境创设，能够把地理课本上的知识更直观、生动、全方位的精彩呈现，让学生打开传统的思维模式，以一种更加生动活泼的方式学习地理，有利于教师教学活动的开展和学生学习效率的提高。 设计思路    1）通过数字化地理专用教室构建一个平台，切实有效地突破地理教学瓶颈，使数字化地理专用教室成为地理学科的重要组成部分。    2）通过数字化地理专用教室方案的实施应用，颠覆性地改革地理学习的观念和方法，让地理知识实现O2O。    3）将云技术融入数字化地理专用教室，开启地理学科“互联网+教育”的新时代，让学生的地理学习地理教学焕发生机和活力。    4）依托数字化地理专用教室的数字化信息技术环境，促进学生的自主学习、协作学习与研究性学习。    5）通过对数字化地理专用教室的硬件、软件、资源及互联网技术的科学配置与有机整合，满足地理教师备课、教研、教学、评测及反馈的应用需求， 形成完整的教学闭环。 核心优势   一、三个率先，引领市场。     1、率先提出地理专用教室解决方案，并规模实施；     2、率先提出数字化地理专用教室解决方案，并规模实施；     3、率先提出基于虚拟现实技术的数字化地理专用教室解决方案，并规模实施；   二、市场良好的售后服务保障，教学研服务培训，让教室、设备真正用起来。     专门的服务团队，完整的服务体系 ，对客户进行实时跟踪服务，及时解决问题，并提供培训服务，教研活动服务等。   三、雄踞全国地理专用教室用户数量榜首。     地理学科的教育装备已有7000家客户，涵盖小学、初中、高中、师范院校等，具有良好的口碑和品牌效应。   四、多频次进入国家标准     其核心产品被列入《中华人民共和国教育行业标准》和《中学地理专用教室装备规范》，其技术领先难以超越。          五、商标专利技术把控，避免用户牵涉侵权盗版的专利纠纷中。     2017年11月30日，北京市高级法院下达终审判决书，维持北京一中院判决，最终裁定：     一、无锡XXX（原：无锡XX）自判决生效之日起，立即停止对该专利产品的侵权行为，立即停止制造、销售、使用、许诺销售、进口数字星球系统产品并立即销毁未销售的数字星球产品；     二、无锡XXX自判决生效之日起七日内赔偿被侵害方经济损失及合理支出费用。   六、中国教育装备行业协会《中学数字化地理专用教室装备规范》牵头单位、制定者。     2019年3月28日在北京市召开的第三批教育装备行业团体标准立项审定会议中，中教启星中学数字化地理教室装备规范被列入《第三批教育装备行业团体标准立项清单》，成为数字化地理教室装备规范制定的牵头单位和标准制定单位   七、全面构建地理生态社区微循环。     备课系统、教研平台、测评系统、教学助手和地理社区等地理教学工具的应用，能够满足数字化地理专用教室和地理产品用户基于网络的成长需求，实现教育+互联网的结合，始终贴合用户的需求，构建起地理生态社区微循环系统。

山东滨化滨阳燃化有限公司成立于2006年，是由滨化集团控股的以石油化工为主的大型股份制企业，位于中国鸭梨之乡，山东省滨州市阳信县。公司主要产品有高等级道路沥青、汽油、柴油、石脑油、燃料油、丙烯、丙烷、液化气、石油焦等，主导产品“滨化牌”沥青销售区域覆盖大半个中国，为推动我国的公路建设做出了突出贡献。       公司所有装置均采用国内先进设备及工艺，一次原料油加工能力540万吨/年。经过十年的发展，滨阳公司已发展为固定资产29亿元，总资产40亿元，13套主装置，产业链较为完备的石化企业。同时公司依托滨化集团丰富的生产管理经验以及雄厚的技术和人才优势，拥有严格的产品质量控制体系和产品质量控制措施，所有产品质量指标均处于行业领先水平。多年来，滨阳公司先后获得 “富民兴鲁劳动奖状”、“山东省诚信企业”、“山东省劳动关系和谐企业”、“山东省AAA级纳税信用单位”、“山东省企业设备管理优秀单位”、“滨州市最具爱心企业”等荣誉称号。     

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。

成果简介：超分辨率图像重建技术是近年来发展迅速的图像处理新技术，其 目的是超越成像传感器、成像和信道的分辨极限，利用所获低分辨率图像， 实现高分辨率图像的重建。超高分辨率图像增强与显示芯片项目利用超分辨 率图像实时处理技术，实现从一幅或多幅低分辨率视频图像处理获得高分辨率图像，在图像被放大的同时增强图像更多的细节，提高图像的清晰度和分 辨率，实现摄像传感器的低分辨率与显示器高分辨率之间的匹配，解决目前 图像获取与显示分辨率不匹配的瓶颈问题，在现有图

HWRX-3型红外热像仪的视频信号是模拟信号，没有提供与计算机的数字接口，这对红外热像信息的存储、回放以及处理带来了一定的不便。因此我们设计了一套用于该红外热像仪系统的数据采集卡，Windows 98操作系统下的硬件驱动程序，以及具有多种图像显示、处理功能的用户应用程序。 视频采集卡是一个建立在复杂可编程逻辑器件（CPLD）基础上的系统。总的分为四个模块：信号调整，模数转换（ADC），

本发明属于图像质量评价领域，公开了一种基于无参考的模糊图像质量评价方法，该方法首先对待评图像进行重叠双正交变换；然后对变换系数做非均匀量化，主要是对高频分量进行粗量化，对低频系数进行细量化；再对重组系数进行反量化和重叠双正交逆变换获得参考图像；最后计算待评图像与生成的参考图像之间差异，得到图像质量评价因子从而对原图像进行质量的评估。评价结果与主观评价结果有较好的一致性，可以用于对模糊图像的评价应用中，大大提高了