|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
图像跟踪主机
产品详细介绍
灵活的跟踪策略
老师与学生配置不同的跟踪策略，用户只需选择不同跟踪策略,同时用户可以自行定义跟踪与
切换方案。
双板书跟踪
支持独立板书分析，支持左右两边板书特写跟踪。
多机位协同跟踪，无垃圾镜头，切换延时小
场景采用多机位协同跟踪，切换镜头的方式实现跟踪拍摄（包括教师、学生作答特写画面、
板书特写画面），不出现画面摇动、变焦等不稳定画面。
光流法柔性跟踪
特写镜头的缓和转动，使摄像头画面无拖拽镜头，人体走动跟踪更自然。
区域屏蔽和热点跟踪
避免拍摄区域的亮斑、阴影等干扰，提高系统识别效果；具有多人员识别与拍摄策略；单人
员是特写拍摄、多人员是全景拍摄。可以设置热点区域做跟踪策略。
广东紫旭科技有限公司
2021-08-23
LA-S植物图像分析系统Win8平板触控款叶面积
产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（Windows平板触控款叶面积仪）1用途：用于植物叶面积分析等2系统组成：由Windows系统的平板电脑、移动电源辅助背光源板及分析软件组成。3 技术指标配Windows平板电脑（≥10.1”/4G内存/64G固态硬盘/500万像素拍照/支持WIFI无线网络）、10000mAH的12V移动电源辅助背光源板，可野外背光照明3小时。可拍照与分析一键化操作，同时分析多片叶的叶面积、周长、长宽比、长、宽；以及单叶的叶孔洞、形状系数、锯齿数、叶柄长宽等参数，并标记叶片边缘以便核对正确性。最大测量面积为A4幅面，自动标定和自动图像校正。还可自动测定非相碰的稻谷、小麦、瓜子等普通种子的各粒粒长、粒宽、投影粒面积。可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒，自动独立标记各叶片并可保存图，分析结果可输出至Excel表。可大批量全自动分析。选配：自动对焦800万像素多关节的大景深彩色拍摄仪
杭州万深检测科技有限公司
2021-08-23
组织芯片制备仪器及自动化分析系统的产业开发
组织芯片技术可广泛应用于肿瘤生物学、分子流行病学、生物试研制、生物工程制药、中药有效成分筛选等领域。因此，各科研院校、医院、生物制药企业等都将会是成为其潜在的市场，有很大的需求量。按照保守估计，目前国内市场对组织芯片制备器具的年需求量在500-1000套之间；对组织芯片分析系统的年需求量在50-100套；对病理实时远程控制会诊系统的年需求量在50-100套
西安交通大学
2021-01-12
面向对象遥感影像分析中的尺度分割参数自动选择方法
本发明兼顾地学空间统计学和模式识别理论方法，基于统计方法提出分割前最优尺度分割参数自动选择及分割后的尺度效应评价及尺度分割参数的优化调整，提高了面向对象遥感影像信息提取和分析的精度、效率和自动化程度。
中国地质大学（北京）
2021-04-14
QR-4C型全自动碳硫联测分析仪
产品详细介绍QR-4C型全自动碳硫联测分析仪仪器主要技术参数： 测量范围：碳：0.010～6.000% 硫：0.0003～2.0000% 测量时间：45秒 测量精度：符合GB223.69-2008，GB223.68-1997标准如改变测试条件,该范围可相应扩大仪器主要特点：1、采用单片机控制，全自动操作，零点自动调整彻底消除人为误差，性能可靠，抗干扰强；2、采用国际先进的传感技术，使用进口传感器测量结果可数字显示并自动打印测试结果；3、采用气体容量法定碳、碘量法定硫；4、机箱一体化设计，美观、大方；5、通用仪器接口，便于更新升级。
南京第四分析仪器有限公司
2021-08-23
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
一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法
"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。 "
西南交通大学
2016-10-20
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。
这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。
多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。
单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。
视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。
听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。
文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。
多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。
湖南可心教育科技有限公司
2026-03-20
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
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