产品详细介绍V-HUB道路环境与车辆数据采集系统GPS道路环境与车辆数据采集系统基于GPS定位的道路交通环境与车辆数据采集系统是一种功能强大的仪器。它是基于新一代的高性能卫星接收器，其中主机主要用于测量汽车移动时的速度和距离，并且能够提供横纵向加速度值，减速度，时间和制动、滑行、加速等距离的准确测量。外接各种模块和传感器可以采集油耗，温度，加速度，角速度及角度，转向角速度及角度，转向力矩，制动踏板力，制动踏板位移，制动风管压力，车辆CAN接口信息等其它许多数据。由于它的体积较小及安装简便，其非常适合汽车综合测试时的使用。由于系统本身带有标准的模拟及数字模式的CAN总线接口，整个系统的功能可以根据用户的需要进行扩充。主要特点全套测量系统体积极小，安装简便迅速能完成国家标准要求的汽车动力性，经济性，操纵稳定性，制动性能等实验制动触发形式多样，使试验更加方便高精度、高可靠性，高耐振、抗冲击性能确保测试质量大容量紧凑式闪存卡（CF卡）即时存储数据，以便事后处理可扩展连接其他各种传感器等在线显示4个测量参数各种测量或采集到的参数可以实时显示可根据要求设定各种不同的试验条件进行试验制动触发形式多样，使试验更加方便WINDOWS操作界面的设定和分析软件，使用方便高精度、高可靠性，高耐振、抗冲击性能确保测试质量用GPS非接触式速度和距离测量现场即时打印功能，打印各个测量或采集到的参数，实现现场数据阅读大容量紧凑式闪存卡（CF卡）即时存储数据，以便后处理可扩展连接其他各种传感器绘制轨迹图，圈数定时参数能以标准的形式测量下列参数速度、距离、时间、位置、方向、高度、横向加速度、纵向加速度、垂直速度、与中心线的漂移、转弯半径用其它的硬件可测量的参数包括外部数字触发、温度、模拟电压、CAN 总线信息、偏航率、滚动角、倾斜角、滑行角度量程及精度序号 测量参数 量程 精度1 距离 -- 0.05%2 速度 0-1600公里/小时 0.1公里/小时3 时间 -- 0.001秒4 燃油消耗（实时显示） 0.3-120升/小时 ±0.2%5 X，Y，Z三轴向加速度 ±1.7g 1mg6 角速度（侧倾，俯仰，横摆） ±150°/s 0.1°/s7 转向力矩 ± 50Nm ±0.5Nm8 转向角 ±1250° 满刻度时0.1°9 温度 —— ——10 制动踏板力传感器（带实时显示器） 0-1500N 0.5%11 制动踏板行程 0 - 300 mm 0.1 mm12 制动管路压力 0-200 Bar 0.25%13 发动机转速 0-10000转/分钟 ±1转/分钟可进行的试验：滑行试验油耗试验爬陡坡试验最高车速试验加速性能试验制动性能试验操纵稳定性试验最小稳定车速试验最小转弯直径测量实验　　制动踏板力测量实验制动踏板行程测量实验制动管路压力测量实验汽车防抱制动系统性能实验温度测量实验里程，速度表校验等其它试验可满足的国家标准：oGB/T 12545 - 1990 汽车燃料消耗量oGB/T 12547 - 1990 最低稳定车速oGB/T 12536 - 1990 汽车滑行试验oGB/T 12543 - 1990 汽车加速性能oGB/T 12539 - 1990 汽车爬坡性能oGB/T 12544 - 1990 汽车最高车速oGB/T 12676 - 1999 汽车制动系统性能oGB/T 6323 - 94    汽车操纵稳定性试验方法oGB/T 12540 - 90   汽车最小转弯直径测定方法　oGB/T 13594 - 92   汽车防抱制动系统性能要求和试验方法规格GPS采用功能强大的全新的GPS引擎,可以提供以20-100Hz的更新率更新所有GPS参数包括速度,角度和位置，速度和角度是通过对GPS载波信号进行多普勒转换进行计算以提供高精度。模拟量输出2 x 16位模拟量输出可以通过用户配置输出速度或者其他GPS参数,用户用户其他的数据采集设备,输出电压范围为0到5V直流，分辨率为76 μV 每位。数字量输出有两类数字量输出，一个频率/脉冲输出对应于速度，第二个输出显示当前的数据采集状态。速度脉冲输出用户定义，可以改变每米的脉冲数，以仿效大部分其它类型的速度传感器。数字量输入两个数字输入，第一个用于制动触发器或事件测定并且连接到一个16位的事件定时器，可以使制动触发器时间的校准精度达到12μs。 第二个数字输入用于采用手持开关控制的遥控速度采集控制。CAN 总线两个单独的CAN总线接口，可以从外部模块接受数据，例如温度模块或频率模块，同时可以将GPS CAN数据传输到另外一个总线上。还可以从另外一个CAN总线源（例如车载CAN总线）中记录8个CAN信号。当需要从另外总线中记录数据的时候，可以从工业标准CAN数据库文件（.DBC）中下载数据。RS232 串行接口RS232 接口用于配置和输出GPS实时数据。必须要注意的是如果系统以高于20Hz的速度存储数据到CF卡中时，由于电脑串行口带宽只能到20Hz，以实时传输到软件中串行数据受到限制。这样要获得最好的精度，所有20Hz以上的测试必须在离线模式下对CF卡中的数据进行分析。CF卡接受1型的CF卡用于记录数据，数据以标准PC格式存储，允许快速的通过读卡器进行数据传输。文件格式位ASCII 文本格式，可以直接载入到VBOX.EXE软件中或者导入Excel和其它第三方软件中。

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。

基于真实成像模型，图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法；对弱纹理目标的高清重建，对超精细纹理的精确预测与重建。

上世纪80年代，日本富士公司初率先在世界上推出第一套CR系统(计算机X射线影像仪Computed Radiography)，它是用成像板(Imaging Plate，简称IP)替代传统的胶片进行感光并存储，再把储存于IP上的感光信号用激光扫描方法转换成电信号并进行数字图像处理的一种技术，实现了胶片数据化，为放射科无片化及医疗影像计算机联网打下了扎实的基础，为进入远程影像资料会诊开辟了道路。CR系统能直接生成数字图像，使其不再经过显影、定影、水洗技术流程，从而节省了大量的劳动力和精力；CR系统生成的数字图像大大的减少了存放X线胶片的空间，保证了图像的质量，也便于图像的存储、查找，从而结束了图像查询缓慢、易错、保存质量不高的时代，方便对病人资料进衍管理。正是由于它的这些优点，CR技术才得以在医学中广泛应用。 CR图像在生成、传输和扫描进入计算机时，会受到医学影像设备、媒质的实际性能、以及接收设备的限制，这些因素引起图像质量的退化。退化的X射线数字图像质量不能达到直接用于实体造型的要求，从而影响了医生的准确诊断。影响CR系统成像的因素主要有X射线散射、噪声以及人为因素，其中人为因素是指X射线的用量不足或过量。一般来说，由于X射线散射、噪声引起的图像退化很难避免，而且一直存在，因此本项目主要考虑人为因素引起的图像模糊问题，利用图像增强技术对模糊图像处理，方便医生诊断。 以下是模糊大剂量CR图像、模糊小剂量CR图像以及可以用于诊断的标准CR图像显示效果：

一、主要功能和应用领域： 随着光照颜色的不同（如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同；室内外不同颜色的灯光等），用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像，其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响，得到颜色保真的图像（图1）。 本成果的应用领域非常广泛，比如可以内置在数码相机或数码摄像机中，实现对所拍摄影像的实时颜色矫正；也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理（如内置在数字电视中）。 图1. 技术功能展示。对于给定的色偏图像（左），本方法的颜色矫正结果（右）与真实结果（中）非常接近。 二、特色及先进性： 算法简单，处理效果好。与目前数码相机及数码摄像机中普遍采用的颜色矫正（即白平衡）方法（如Grey-world或White-patch方法）相比，计算效率相当，但可以处理空间不均匀光照颜色影响，处理效果在统计意义上具有显著的改进，得到颜色更为保真的影像。 三、技术指标： （1）处理效果显著优于目前数码设备中普遍采用的技术，颜色保真度比目前常用的Grey-world和White-patch方法平均提高90%以上。 （2）通过算法优化和硬件加速，可以实现对图像和视频的实时处理。 四、能为产业解决的关键问题： 实际场景（如街道、室内）的外界光照颜色复杂多变，本技术可以提供更为高效的影像颜色矫正技术。颜色高保真对于视觉欣赏，以及复杂的计算机视觉应用（如目标识别）均具有重要价值。

随着光照颜色的不同（如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同；室内外不同颜色的灯光等），用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像，其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响，得到颜色保真的图像。 本成果的应用领域非常广泛，比如可以内置在数码相机或数码摄像机中，实现对所拍摄影像的实时颜色矫正；也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理（如内置在数字电视中）。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

一种法布里珀罗干涉圆环图像处理方法，属于光谱测量图像的 处理方法，用于将法布里珀罗干涉圆环图像转换为精确、低噪声的法 布里珀罗干涉光谱图像。本发明顺序包括确定圆心坐标步骤、数据折 叠步骤和平滑降噪步骤。本发明数据折叠步骤中，充分利用了法布里 珀罗干涉圆环图像上所有像素的信息，法布里珀罗干涉圆环图像上非 X′轴上的像素到原点 O′的距离不全为正整数，所得到的法布里珀罗 干涉光谱图像精度达到了亚像素，经过平滑降噪步骤后，降低图像噪 声，图像信噪比高。

本检索方法包括以下步骤：1.确定主颜色模糊隶属度函数和纹理模糊 隶属度函数；2.选取拟检索图像的主颜色特征块；3.根据主颜色模糊隶属 度函数和主颜色特征块，提取主颜色模糊直方图特征，得到主颜色特征向 量K；4.选取纹理特征块；5.根据纹理模糊隶属度函数和纹理特征块，提取 纹理模糊直方图特征，得到纹理特征向量TK；6.综合主颜色特征向量和纹 理特征向量，得到表达图像检索特征的综合向量Key＝[K,TK]；7.以拟检索 图像的图像检索特征为索引，与图像库中的图像进行匹配检索。