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高分辨图像采集卡,X光专用图像采集卡,专业图像采集卡,专业黑白图像采集卡
产品详细介绍光专用图像采集卡,专业图像采集卡,专业黑白图像采集卡   高分辨图像采集卡,X MV-M系列高分辨率、高速黑白图像采集卡 MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡适用于采集标准和逐行非标准黑白视频信号源、采集输出高精度、高速黑白信号的设备或摄像头信号,特点是采集黑白信号的清晰度和分辨率更高,采集频率更大,信噪比更高,图像采集的实时性更强,性能更为稳定。 【技术特点与指标】 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡视频输入标准视频信号和逐行非标准黑白视频信号。 ● 多路视频输入软件切换,可采集单场/单帧/连续帧。 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡采集分辨率为768*576,1024*1024,1280*1024,1600*1200。 ● 支持硬件任意开窗,二级缩放,硬件翻转 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡有类似内存映射的功能,多个应用程序/进程可以共享其采集的图像数据; ● 信号接入丢失感知,无信号不蓝屏、死机 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡硬件控制帧率流量,可在实际使用中和其它采集卡配合,更有效提高PCI带宽的利用 ● 支持RGB32、RGB24、YUV422、RGB8等采集格式 ● MV-M系列高分辨率高速高速黑白图像采集卡编程完全使用微软提供DirectShow / VFW接口,也可提供基于VC、VB、Delphi等演示程序和源代码。 ● 行场频全自动检测:具有全自动行场频自适应能力和信号自检测能力,信号源信号变化不需用户调节,完全适合无人值守应用 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡可外触发(低电平沿)硬件采集控制,具有高带宽输入,数字抗混迭滤波技术。 【开发工具】    ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡操作系统支持:Windows 2000、XP、Vista。    ● SDK支持:VC、VB、Delphi,提供演示程序及演示程序源代码!     ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡驱动支持:DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL。 【产品型号】 ●MV-M1000 高分辨率、高速黑白图像采集卡(最大点频170M) ● MV-M2000 高分辨率、高速黑白图像采集卡(最大点频220M) 【应用领域】 ●各种标准/非标准逐行、隔行的摄像头,X光机、CT、核磁等医疗设备。       【联系方式】     维视数字图像技术有限公司(北京) 电话: 010-51296530/ 64633715/ 51391385/ 13522851886 / 13811069287 QQ:   911109928 / 911011355/ 499848465/ 505845135/ 911644185 Email::weixuemv@126.com /   tuxiangmv@126.com 西安::029-82306717   Email:xamv123@126.com 深圳:0755-25907440    Email:Shz@AFTvision.com 上海:13917389523     Email:xamv123@126.com 更多产品,请登陆我们的网站:http://www.mv186.com 注:产品价格请以咨询为准
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
高校智慧资助系统
建设智教智慧资助系统,通过其高效协同的后台分类处置能力,把高校学工资助事项进行整合和业务流程的约简化处理,运用大数据打通“最后一公里”,将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务,实现高校学生资助工作的无纸化办公,让学生真正实现“最多跑一次”。 管理员可以灵活设定经困生等级(比如一般困难、困难、特别困难等)。 管理教师可以根据学校的经困生管理办法灵活设定经困生认定条件,在对应的条件下可以设置多条困难条件类型及对应的权重值、限制条件。 管理员可以灵活设定经困生申请计划,包括起止时间、对应认定条件、申报条件参数设置、申报对象。 学生通过移动端进行在线填写经困生申请材料,提交后系统可根据管理员设定的经困生等级条件自动给审核人员推荐申请经困生等级并可以手动调整,学生提交后可以实时查看审核进度。 班主任可以根据系统推荐的经困生等级自行根据实际条件进行手动确认等级,并保留推荐等级和班主任确认等级查询痕迹。 经困生认定条件需具备权重分配方案和认定版本的统一联动管理。 二级学院可以根据权限设置批量打包下载学生上传的经困生证明文件,并以学号+姓名方式保存。
吉林省智教软件有限责任公司 2025-05-16
高校报修管理系统
智教高校报修管理系统优化校园设施维修流程,提升服务效率与质量,满足学校师生及后勤管理部门的需求,维修完成后,能对维修服务质量(如维修效果、维修人员态度)进行打分评价,并可填写反馈意见,以便学校改进服务。 教师、学生可以通过手机端,点击报修服务、我要报修后,可以根据实际报修情况进行问题描述、上传图片等。学生可以实时跟踪维修进度,并对维修结果进行线上打分、评价。
吉林省智教软件有限责任公司 2025-05-16
基于单目镜头的车辆图像检测、跟踪与测距系统
北京工业大学 2021-04-14
基于 FPGA 和多核 DSP 的图像传输及处理系统
本发明公开了一种基于 FPGA 和多核 DSP 的图像传输及处理系统,包括 PC、PCI 桥、双通道切换开关、FPGA、多核 DSP、晶振、电源以及两存储器;PC 通过 PCI 桥连接 FPGA,FPGA 连接双通道切换开关,双通道切换开关连接两存储器和 DSP,DSP 通过 HPI 接口连接 FPGA,电源分别连决 FPGA 和 DSP;PC 将图像数据通过 PCI 桥传送到 FPGA,FPGA 对图像数据进行 FIFO 缓存。本发明通过乒乓的方式将连续图像数据在两存储器之间轮番交替存储并交替送至
华中科技大学 2021-04-14
基于耳内图像的耳科疾病智能辅助诊断系统
本项目通过收集本院耳鼻喉科6066张正常人、分泌性中耳炎、急性化脓性中耳炎活动期及化脓性中耳炎静止期耳内镜图像。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 徐倩慧 中山大学医学院 2017.09~2022.06 童钊鹏 中山大学孙逸仙纪念医院 2021.09~ 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 蔡跃新 中山大学孙逸仙纪念医院 副主任医师 耳鼻喉头颈外科 四、项目简介 本项目通过收集本院耳鼻喉科6066张正常人、分泌性中耳炎、急性化脓性中耳炎活动期及化脓性中耳炎静止期耳内镜图像。通过模仿医生诊断的注意力机制,将获取局部关键特征的局部分类器与获取全局特征的主分类器有机结合,构成深度学习的主框架。通过计算AUC等统计学指标来评估模型的性能,并与两位副主任医师、两位主治医师进行人机对比来进一步评估模型的性能,同时通过热图显示深度学习模型在耳内镜图像不同区域的权重,以判断深度学习关注的区域是否与临床医师一致。该深度学习模型可获得整体93.4%的准确率,区分正常人与分泌性中耳炎的AUC为0.99,而区分化脓性中耳炎活动期与静止期的AUC为0.94.模型的准确率要高于两位主治医师,达到副主任医师的水平,同时热图显示深度学习模型定义的关键区域恰好是临床医生做诊断的区域,如化脓性中耳炎鼓膜穿孔区域,分泌性中耳炎的光锥区域。同时,同时,本项目还将深度学习模型的技术落地,自主研发出研发便携式可拍摄与自动诊断的耳镜设备。
中山大学 2022-08-10
一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法与系统
本发明公开了一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法和系统,将事件最优重组问题建立在保持事件之间的时序关系的基础之上,将事件重组的问题转换为迭代判断当前事件与已发生的事件之间的轨迹相关程度以及已发生事件的疏密程度的方式来解决。通过迭代最后得到事件重组后每个事件发生的时间点,选取适当的背景图像与事件特定时刻的目标图像进行拼接得到最终的摘要视频。该方法能够避免现行的动态视频摘要生成方法中不能完全包含原始视频中的
华中科技大学 2021-04-14
视频与图像理解
研究视频与图像的视觉特征表示与特定对象的视觉跟踪 和识别,分析视频结构化语义信息,综合视频与图像检索、 动作识别与行为分析、视频目标跟踪等技术,进而解决视频 与图像理解的难题。
浙江工业大学 2021-05-06
图像目标定位
成果与项目的背景及主要用途: 基于最大整体相似性的超像素网格,随着当今拍照设备像素不断提高,同时 照片数量成几何级数增长,在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介: 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体,也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示: (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 (注:红色框出的部分为算法定位并分割出的结果) 算法在图像快速目标定位上:快!准!狠! 
天津大学 2021-04-11
智能图像信息萃取
 自然场景下的文字识别更加贴近于生活和生产中的需要,可以运用到许多领域: 1.    将自然场景下的文字识别应用到试卷批阅与作业批改的过程中。通过自然场景下的文字识别技术,将试卷和作业中的答案提取出来,然后依据语义分析等技术实现对整份作业试卷的批阅,使老师有更多的精力和时间投入到日常教学任务中。 2.    将自然场景下的
南京大学 2021-04-14
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