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图像加密新方案
设计了一种基于金属材料(金、银等)的三重旋转对称C3超构单元的超薄非线性光学超构表面。金属纳米结构的厚度仅为30纳米厚,像素单元为500纳米 x 500 纳米。这类光学超构表面包含具有旋转对称性的单元结构,因而在可见光或近红外照明下看上去均匀。然而,如果通过一对存在夹角的C3超构单元上倍频信号的干涉相消、相长原理,可将非线性倍频强度不同的图案或文字加密于其中。然后,采用飞秒激光照明(波长为1200nm-1400nm),隐藏的图像可通过二次谐波(SHG)成像过程被读取出来。这种新型的基于空间变化的光学干涉的非线性光学超构表面为多维度图像加密、防伪和无背景图像重建开辟了新的途径和思路。
南方科技大学 2021-04-13
AICheck图像智能处理平台
AICheck图像智能处理平台是企业级一站式AI服务平台,集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体,使企业可以快速应用海量的成熟算法,降低AI算法应用与管理成本,实现端到端服务。核心技术涉及人工智能、2D/3D视觉和云计算,核心功能包括目标识别、OCR识别、瑕疵检测和目标测量。
山东产业技术研究院(青岛) 2023-05-16
基于内容的图像检索
Ø 基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术,与传统的基于文字的检索相比,其直观、高效、通用等特点,受到了越来越多的重视。基于内容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征(如:颜色、纹理、形状、轮廓、图像内容的空间关系等)和高层语义特征(是人们对图像内容概念级的反映,一般是对图像内容的文字性描述)。基于内容的图像检索突破了传统的基于关键字的表达方式检索局限,直接对图像内容进行分析和特征提取,利用这些描述图像内容的特征建立索引。目前已经
北京理工大学 2021-04-14
脉搏语音图像分析系统
该系统是与北大医学部物理教研室联合研制。涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能;结合数字图像处理技术,进行傅里叶光学实验模拟。系统可完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 《脉搏语音图像分析系统》是与北京大学医学部物理教研室联合研制开发。 该系统涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能;并结合数字图像处理技术,进行傅里叶光学实验模拟。 仪器可应用于开设“压力传感器测量脉搏”、“语音形态观测”、“数字图像的离散傅里叶变换”等多个实验,更能够让学生自主设计各类频谱滤波器,完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 系统特色: 1.  直观地展现语音、脉搏等生活中常见的信号,实现脉搏信号和语音信号的可视化; 2.  快捷地分析脉搏、语音信号的频谱构成、选频、重建; 3.  轻松地完成阿贝成像空间滤波物理研究性实验内容,以及数字图像的二维频谱分析、滤波、重建等功能; 4.  高灵敏度的采集探头对脉搏信号进行真实呈现,精确分析脉搏强度,实现科学定量地脉搏诊断。 功能模块 一、脉搏语音实验仪 二、信号分析软件 1. 脉搏信号测量分析测量脉搏波,并对脉搏信号作傅里叶频谱分析;并根据信号频谱图,进行原信号的分解以及合成还原。 教学应用: 可用于研究脉搏波的不同频率构成,通过任意分解和还原脉搏信号,分析不同频率对于脉搏图像的影响程度和变化规律。 2.  语音信号观察测量语音,并对语音信号作傅里叶频谱分析;在此基础上对原信号分解、合成、还原。 (1) 不同语音图像和频谱对比; (2) 分析同一实验者的不同音节,并进行信号的傅里叶变换,对比两段语音的时域差别和频域差别;(3) 分析不同实验者语音频谱,理解和掌握语音识别的原理; (4) 长时动态傅里叶频谱观察,进行长时间动态观察语音信号的时域图像和频域图像。教学应用:(1) 方便学生观察不同音节的语音形态,分析语音结构的细节特征;(2) 直观地反映语音信号在短时间内重复的周期变化,对不同类周期信号进行分析,研究类周期信号之间的异同点;(3) 对语音进行时-频分析,观察不同人、不同声音的频谱特征。 3.  多通道信号叠加分析 将多通道信号进行叠加,频谱分析、信号分解、分离和还原。将实验中多种信号通过传感器转换为电信号,接入外接通道,进行信号观察、检测和时-频分析。 教学应用: (1) 用标准信号进行实验分析,并与理论计算公式作对比,对傅里叶变换公式进行实验验证; (2) 根据实际需要,可以让学生设计测量各种物理量的传感器,直接输入到实验仪的外接通道,进行待测信号的测量。 4.  数字图像处理与光学实验模拟 观察黑白图片的二维傅里叶频谱,使用不同形状和参数的滤波器,对图像频谱进行低通、高通以及带通处理,对比处理后图像与原图的异同。 教学应用: (1) 将数字图像作为二维函数,通过傅立叶变换转换到频率域上,让学生根据具体需要,对频谱进行各种滤波处理,并将滤波后的频谱反变换,得到特定增强滤波处理后的图像; (2) 使用不同的图片模拟光学实验,进行空间滤波。无需到实验室搭建实际光路,就能够让学生观察到复杂的光学成像结果。 典型应用 教学中可开展的实验内容  1.压力传感器测量脉搏 压力的测量是各种测量技术中最常见的一种测量。本实验采用压电晶体式压力传感器测量脉搏波的波形及脉搏频率。 2.  语音形态观测实验由话筒采集语音信号,信号放大后输入计算机由数/模转换器转换为数字信号,经软件处理后显示在监视器上。实验中可通过观察同一人发不同音、不同人发相同音,理解语音识别的基本原理。 3.  傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验滤波器:低通滤波,高通滤波,带通滤波,自定义滤波器滤波 物屏:一维光栅滤波,二维光栅滤波, “光”字屏滤波。
安徽省科大奥锐科技有限公司 2021-02-01
图像定位主机AT2018
产品详细介绍 多人面部识别 采用多人面部识别技术,可实现学生定位、教师跟踪和板书识别等多种教学场景的拍摄。 无需定位摄像头 高集成一体化,无需采用任何定位摄像头,识别率高出市场同类产品30%以上。 身高自适应系统 可以根据师生的身高,使用人脸检测技术,达到身高自适应。 板书伴随式跟踪 可根据教师书写板书位置,板书摄像机进行伴随式跟踪。突出教师书写重点,并且自动适应长黑板及推拉式黑板;采用肤色识别算法,自动屏蔽因转身等因素造成的板书识别,提高板书跟踪的鲁棒性。 景别全自动切换 配合导播规则,可实现教学过程全自动五机位景别智能切换。无限接近专业人工拍摄手法,杜绝摄像机的转动、变焦等垃圾镜头。 零配件自动跟踪 整套系统无需借助其他配件来实现跟踪效果,环境光源自适应,教师在授课时候始终处在图像跟踪定位范围内,保证图像跟踪。
北京翰博尔信息技术股份有限公司 2021-08-23
RGB图像采集卡
产品详细介绍RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图像采集卡MV-R2000是基于PCI总线的RGB高速图象采集卡,可采集标准和非标准RGB分量摄像机和信号源,或是三个同步的独立视频源,MV-R2000分量图象采集卡适用于高精度、高分辨率的图像处理(如立体视觉等)和医学图像设备(如ECT、标准及非标准彩超等)。【MV-R2000A技术特点与指标】l RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图象采集卡 输入可为标准或非标准视频信号,可以是RGB分量式视频信号,也可是单路黑白视频信号。l     R2000A可实时采集。三路高速8位A/D。分辨率最大可达 2048×2048×8×3。l      R2000A最大点频可达60M,可采集的VGA最大分辨模式为 800X600,60场。l      具有独立三路可自动调节带宽的抗混叠滤波器。l     RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 MV-R2000分量图象采集卡采样频率连续可调。保证在不同的行频和帧频下获得方形或任意比例的矩形采样点阵。l      RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 RGB三路输入的亮度和对比度可独立调节。l      RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 MV-R2000分量图象采集卡支持RGB24或RGB32及GRAY8位格式的图像采集,适用于各种PCI或AGP显示卡。l       可自动检测信号源的行场特性。l       RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图象采集卡可支持五种同步输入方式: R带同步、G带同步、B带同步、复合同步、行场分离同步。l     RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡可采集单场、单帧、间隔帧序列采集。l RGB图像采集卡图像采集卡VGA图像采集卡流媒体采集卡外触发信号输入(TTL低电平)。l   MV-R2000分量图象采集卡支持DOS / WIN31 / WIN98 / WIN2000 / NT。【MV-R2000B技术特点与指标】l       输入可为标准或非标准视频信号,可以是RGB分量式视频信号,也可是单路黑白视频信号。l      RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡 R2000B自带帧存可准实时采集视频信号。l       RGB图像采集卡VGA图像采集卡流媒体采集卡三路高速8位A/D。分辨率最大可达 2048×2048×8×3。l       R2000B最大点频可达100M。可采集的VGA最大分辨模式为, 1024X768,85场。l      MV-R2000分量图象采集卡具有独立三路可自动调节带宽的抗混叠滤波器。l      采样频率连续可调。保证在不同的行频和帧频下获得方形或任意比例的矩形采样点阵。l       RGB三路输入的亮度和对比度可独立调节。l     支持RGB24或RGB32及GRAY8位格式的图像采集,适用于各种PCI或AGP显示卡。l      MV-R2000分量图象采集卡可自动检测信号源的行场特性。l      RGB图像采集卡 图像采集卡 VGA图像采集卡 流媒体采集卡MV-R2000分量图象采集卡可支持五种同步输入方式: R带同步、G带同步、B带同步、复合同步、行场分离同步。l        MV-R2000分量图象采集卡可采集单场、单帧、间隔帧序列采集。l        外触发信号输入(TTL低电平)。支持外触发(低电平沿)硬件采集控制。【应用领域】医疗:高频X光机、CT图象采集。A工业检测:元器件检测
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
视觉图像处理实验系统
睿景时代(大连)科技有限公司 2021-12-16
技术需求:数控技术、机电一体化技术、机械制图技术
数控技术、机电一体化、机械制图
山东台稳精密机械有限公司 2021-06-15
微型喷雾泵生产装备自动化与信息化融合技术及产业化
主要技术内容: (1)破传统喷雾泵生产设备机械结构设计,采用凸轨、凸轮机构,创新性研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备,提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨识的智能驱动控制技术,成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参数的时变性对装备电机控制性能影响问题,提高了生产装备控制的精度及可靠性。 (2)集成 RFID 与 WSN,构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络,创新性地引入混沌粒子群优化算法,优化采集网络节点部署;动态选择通信节点数目,在获得最大网络覆盖范围的同时,避免节点间的冲突,降低网络能耗,保证了生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 (3)创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。建立生产车间多目标资源优化调度模型,提出基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法来求解优化问题,并采用层次分析法进行决策,成功实现了微型喷雾泵生产全流程的精益管控,全面提高了生产质量与资源效率。 (4)创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、管理信息等数据高度融合,实现底层物联网到互联网的无缝连接;解决了常规DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以适用于中小型制造业等缺点,为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供了解决方案。 行业意义: 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技术,突破国外先进技术的壁垒,形成了自主知识产权与技术体系,项目成果提升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平,符合国家可持续发展战略的绿色制造技术,可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方向发展。 获奖情况:2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性: (1)引入凸轮、凸轨等机构,并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方法设计控制策略,从机械和控制两方面进行突破,自动化程度和生产效率高。 (2)集成 RFID 与 WSN,采用混沌粒子群优化算法优化网络节点,动态选择通信节点数目,降低网络能耗,生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性高。 (3)建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目标,采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问题,采用层次分析法进行决策,实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 (4)采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式,直接面向生产、管理全过程,开发信息集成平台,自动化和信息化融合度高、适用于中小型制造业。 技术的成熟度:相关技术已经形成产品,在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业化。 应用情况: 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品种适应性差等问题,本项目以提高生产装备的自动化与信息化水平为目的,在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、平台建设等方面已经取得了创新性研究成果,并对成果进行了提炼、集成,从2012 年开始,针对本项目整体技术展开全面推广,应用于江苏、广东等地区的10 多家轻工装备制造及使用企业。 应用实践证明了,本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显著,显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力,有利于提高我国塑料装备的设计制造智能化水平,推动了我国塑料制造业的国际化发展。 
江南大学 2021-04-13
人脸图像的智能识别和手势姿态分析的人机交互技术
作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一,生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视,生物特征识别技术应用领域非常广泛,比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。
西安交通大学 2021-04-11
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