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气压监测仪
“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台
中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品
“全球抗疫，人人有责”
推出背景：
气压的大小与海拔高度、大气温度、大气密度等有关，而这些也是影响动植物的因素。
在植物光合作用与呼吸作用的研究中,有些研究者在实际测定时只注意到温度变化对测定结果的影响,没有考虑大气压的影响,因而有可能在结果计算中引入相当的误差。在进行测定时,整个测量气路是一个开放系统,其内部氧气平均压强应与周围环境中的大气压强相平衡。气压会影响植物的光合作用和呼吸作用。
植物的光合作用和呼吸作用会不会影响气压？在密闭的空间当中，随着气体成分及密度的变化，密闭空间的气压会因为植物而变化！
产品介绍
名称：气压监测仪
型号：APM-100
品牌：旭月
产地：中国
简介
应对挑战：
缺少植物样品在活体生理状态下与气压的实时数据
植物在密闭空间中的气压的实时在线记录
解决方法：
非损伤微测技术能够实时监测活体样品的动态分离子流速的变化，解决了活体样品实时检测的问题
气压监测仪能够提供环境中的实时气压变化，可以提供密闭环境和开放环境条件的监测
功能特点
1.基本功能：
1.1实时监测、记录并显示活体样品周围环境的气压与温度数值
1.2液晶屏实时显示监测数值
1.3可通过电脑、手机等终端查看和下载测量数据
2.性能参数：
2.1工作电压：5V
2.2气压测量范围：300hPa~1250hPa
2.3气压测量精度：±1hPa
2.4温度测量范围：-40℃~85℃
2.5温度测量精度：±0.5℃
2.6*短检测周期：2s
3. 软件参数：
3.1绘制数据与时间的折线图，并随时保存
3.2下载CSV格式的数据文件，可以查找到任一时间的气压数值
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10
5D 图像打印技术
该技术是利用图像处理的方法自动计算人眼感兴趣区域，再根据人眼对于图像亮度信息、对比度以及颜色特性的感知机理自动生成 2.5D 中的图像高度信息，借助于高打印重复精度的设备，可以完成 2.5D 图像的自动打印技术
上海理工大学
2021-01-12
高速 CMOS 图像传感器
已有样品/n主要技术指标：图像分辨率 800×600；量化位宽 12bit；图像帧率 1000fps；动 态范围 70dB；工作温度范围在-25℃至 85℃；芯片功耗 0.67W；同时定制的图像传 感器工艺和设计流程，具有更佳的高速图像获取能力。 高速图像传感器可应用于工业生产、农业生产、智能交通、虚拟现实、科学研 究、国防军事及其他民用领域。具体来说，高速图像传感器可应用于汽车碰撞试验、 火箭发射、弹道测试、体育赛事、目标追踪、微表情研究和高速车牌识别等领域。
中国科学院大学
2021-01-12
视频图像数据釆集卡
视频图像釆集卡通过标准的ONVIF协议与支持ONVIF协议的网络 摄像机进行数据交互。ONVIF协议是一种国际标准，目前市面上的网络 摄像机通常将支持ONVIF协议作为一种基本配置。视频图像数据釆集 卡根据釆集视频图像的要求可配置最多连接的网络摄像机数量，目前 可支持最多50个网络摄像机。可用于将多个内网视频图像传输到外网， 从而避免外网服务器无法主动读取内网摄像机的问题（缺少公网IP地 址）。本设备可用于公安视频监控单位内部视频摄像机。
南京工程学院
2021-01-12
基于内容的图像检索（产品）
成果简介：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的局限，直接对图像内容进
北京理工大学
2021-04-14
机器视觉图像处理开发平台
产品详细介绍一、嵌入式机器视觉图像处理平台 MV-VS800是一款高性能数字图像信号处理平台，具有极强的处理性能，高度的灵活性、工作稳定性和可编程性，平台功耗低、接口丰富，体积小巧，智能化程度高、拥有大量常用的图像处理软件库，是用户构造机器视觉图像处理系统的理想选择。二、机器视觉图像处理软件1、MV-MVIPS图像处理软件、HALCON机器视觉软件 2、HALCON机器视觉软件 MVIPS 机器视觉图像处理软件平台是一款高性能的工业机器视觉软件工具包，用户可以利用其快速开发图像处理和机器视觉应用软件，快速搭建自己的机器视觉应用系统，它功能强大，测量、检测、识别速度快，可靠性高。MVIPS机器视觉图像处理软件提供了图像测量、字符识别、彩色分析、缺陷检测和目标定位等多个库函数，软件开发平台具有良好的人机界面，有图像输入、程序代码、参数设置、数据输出窗口，用户可以用简单的下拉式菜单界面，在软件中只需要快速调用相应函数就可以实现自己想要的功能。三、应用领域1、缺陷检测；2、尺寸测量；3、OCR&OCV；4、颜色比对；5、匹配定位。6、其他。
陕西维视数字图像技术有限公司
2021-08-23
射频传感网实现睡眠呼吸监测的技术与系统研究
睡眠呼吸监测及其呼吸信号的检测方法
中山大学
2021-04-10