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超高分辨率图像增强与显示芯片
Ø  成果简介:超分辨率图像重建技术是近年来发展迅速的图像处理新技术,其目的是超越成像传感器、成像和信道的分辨极限,利用所获低分辨率图像,实现高分辨率图像的重建。超高分辨率图像增强与显示芯片项目利用超分辨率图像实时处理技术,实现从一幅或多幅低分辨率视频图像处理获得高分辨率图像,在图像被放大的同时增强图像更多的细节,提高图像的清晰度和分辨率,实现摄像传感器的低分辨率与显示器高分辨率之间的匹配,解决目前图像获取与显示分辨率不匹配的瓶颈问题,在现有图像获取技术的基础上提高显示器的画面质
北京理工大学 2021-04-14
一种动态直接呈现图像的方法和系统
本发明公开一种动态直接呈现图像的方法和成像系统。本发明通过将微观量子理论推广到宏观物质,提出了广义量子理论,并基于广义量子理论提出一种动态直接呈现图像的方法。所述的方法通过生成感应环境场,使感应粒子与感应物质感应,感应粒子自组织运动,形成感应粒子密度分布,最终感应粒子密度分布与感应环境场达到平衡状态时,感应粒子的密度分布状态动态实时直接呈现图像。进一步地,本发明还提供一种成像系统,该系统包括感应环境场生成模块和图像显示成像模块,感应环境场生成模块中的感应物质与检测对象作用,形成感应环境场;感应环境场使图像显示成像模块中的感应粒子自组织运动,其密度分布状态动态实时直接呈现图像。
浙江大学 2021-04-13
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法,本方法引入了噪声识别的基本思想,分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度,考察当前像素受噪声干扰的程度,采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素,最后根据判断结果进行降噪,实现对红外图像的降噪。本发明计算量小, 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息,更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学 2021-04-13
韦斯科技WIS智能图像跟踪系统V2.1
产品详细介绍系统概述: 本系统采用最先进的图像(人脸、色彩、物体移动趋势等多种方案联动)跟踪方案,其优势部分在于其跟踪策略的组合及配置(多位优质课专家参于设计,并在数千堂实况课实时测试更新),配合其它厂家的录播主机可满足智能跟踪系统的需求,学生和教师跟踪主机可分别单独使用,同时使用可以达到最佳的无人值守的学生及教师跟踪轨迹,是目前教育市场上最佳的图像跟踪方案,此方案的跟踪策略完全由主机智能分析完成,兼容市面大部分主机厂家录播主机,不需要录播厂商或系统集成商二次开发。 教师跟踪主机(型号:WIS-ITRACE-T01): 学生跟踪部分(型号:WIS-ITRACE-S01):     功能简述: l         平滑的教师跟踪、清晰的板书跟踪、准确的学生跟踪; l         自带窗口化调试工具,安装调试及使用调试,有基本电脑常识的老师即可设置; l         满足教学PC的鼠标键盘移动侦测响应; l         灵活的摄像机拉近拉选,可用鼠标的滚轮来按制,像操作窗口滚动条一样拉近拉选; l         简单的云台控制,实现平滑的画面感且可设定移动速度 l         快捷的场景切换,可预置远中近和全景四个场景,由快捷按钮一键实现 l         方便配合云台的预置位,而且可以用鼠标光标直观控制,人机操作方便   系统特点: 1、  教师跟踪模式:智能图像识别,直接对录制视频图像进行分析,老师讲课时无需佩戴任何定位设备,也无需安装任何红外、超声波、射频发射器以及图像辅助定位摄像机,实现常态化教学(含板书跟踪、鼠标移动侦测); 2、  学生机跟踪模式:由一台广角全景定位摄像机和跟踪摄像机组成,定位摄像机监控整个教室内学生起立和举手动作并控制跟踪摄像同进行追踪和定位,准确度较其它跟踪方案高,且安装简单; 3、  跟踪距离:2M~50M(视摄像机的焦距能力而定); 4、  跟踪角度:0~355度; 5、  最小跟踪目标:≥4*4像素; 6、  抗干扰能力:采用领先的人体特征跟踪算法,完全不受光线、声音、电磁等外在的环境影响; 7、  定位与实时:自动识别目标位置,定位精确,多种跟踪策略可选,并可自定义跟踪策略; 8、  标准1U机架式设备,功耗低,稳定性强,兼容性强,标准化云台接口,支持多种云台设备; 9、  支持高清摄像机的方案;   方案的对比   智能图像跟踪系统 红外跟踪 超声波 图像流畅度 流畅 不流畅 不流畅 定位准确度 误差<2% 误差>10% 误差>20% 抗干扰性 强 太阳光,热光源都会差生干扰 有辐射,对人体有害 安装难易 简单,只装摄像机,安装调试半天 复杂,还要安装发射和接收,一般2-3天 复杂,安装接收和发射,一般2-3天 产品升级 容易,更新主机即可 困难 困难 系统组成部分 跟踪主机独立完成 需辅助设备 需辅助设备 实时跟踪,目标跟踪 350度跟踪目标,不会丢失,跟踪流畅 角度受限,有盲区 角度90度左右,有盲区   主机参数: l         通迅、管理、扩展接口:RS232 l         视频接口:CVBS l         电源:AC 5V   主机应用: l         精品录播课程 l         多媒体教学 l         校园电视台 l         手术示教 l         微格教室 l         优质课评选 l         各种会议 l         指挥调度  
北京韦斯达通科技有限公司 2021-08-23
一种基于点线对偶的图像匹配方法
本发明公开了一种基于点线对偶的图像匹配方法,包括:从参 考图像 R 和目标图像 S 中分别提取直线,以得到参考直线集合和目标 直线集合,分别将参考直线集合和目标直线集合中所有的直线段从图像 空 间 映 射 到 对 偶 空 间 , 以 得 到 参 考 对 偶 点 集 共有 m 个对偶点, 以 及 目 标 对 偶 点 集共有 n 个对偶点,分别将参考对偶点集和目标对偶点集中邻近 的对偶点进行融合,以得到新的参考对偶点集和新的目标对偶点集, 估计新的参考对偶点集和新的目标对偶点集之间的旋转变换参数,估 计新的参考对偶点集和新的目标对偶点集之间的平移变换参数。本发 明等效地把图像空间中断裂破碎的多条直线段重新融合为一条直线 段,提高了匹配效率和稳定性。 
华中科技大学 2021-04-11
离心泵振动故障融合诊断方法及振动信号采集装置
一种离心泵振动故障融合诊断方法及振动信号采集装置,其特点是:它通过离心泵振动信号采集装置采集离心泵的正常状态,质量不平衡,转子不对中和基础松动振动信号;利用小波包分解,重构技术实现离心泵振动信号的特征量提取,并将特征向量分别输入子模糊神经网络I和II,由模糊模式识别子系统预处理后代替相应的传感器信度函数分配的相关系数,整个子模糊神经网络包括数据模糊化层,输入层,隐含层和输出层,利用D-S证据理论的组合规则,求得融合后信度函数分配,从而实现离心泵的正常,不平衡,不对中和基础松动状态的融合诊断.其方法科学合理,诊断效率高,诊断结果准确;信号采集装置具有结构简单,性能可靠,信号采集全面,真实有效优点.
东北电力大学 2021-04-30
一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路
本实用新型涉及一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路,该电路主要包括稳压电源、参考电压为4.5V的电池、运放单元、非门、与非门、触发器、微处理器、AD转换电路、采集数据传感器电路及电子模拟开关电路;该电路工作时,电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6;电容C1、C2、C3;比较器03和04组成干扰信号提取电路;析出电源输入端的干扰信号;通过与非门和RS触发器,输出复位控制信号,控制微处理器和传感器电路在干扰信号期间同步复位,使09模块TS5A3166在干扰信号出现期间切断模块12的电源。该复位电路连接简便,易于理解,当稳压电路输出端出现干扰信号时,电路提取这个干扰信号控制微处理器和传感器电路同步复位,避免对后续电路的影响,有效提高了系统的可靠性。
江苏师范大学 2021-04-11
一种采集水稻田土壤样品的新型土钻
本实用新型公开了土壤研究器材技术领域的一种采集水稻田土壤样品的新型土钻,包含钻杆、套环、推动器、铁片和钻头;所述钻杆的底端与钻头的顶端固定连接,所述钻杆上设置有套环,且通过螺栓活动连接,所述钻头内壁的下端设置有铁片,所述铁片上固定设置有推动器,所述钻杆和钻头上均设置有刻度;本实用新型结构简单,使用方便,不但可以方便的取下用土钻所取得的土壤样品,又能清晰地分出土壤样品的层次。
青岛农业大学 2021-04-11
一种地质勘探用无人机采集装置
本实用新型公开了一种地质勘探用无人机采集装置,包括无人机采集装置本体,所述无人机采集装置本体的顶部活动连接有旋转扇,所述旋转扇的数量不少于三个,无人机采集装置本体底部的中心处固定连接有固定座,固定座底部的中心处固定连接有电动伸缩杆,电动伸缩杆的底部通过固定块固定连接有活动板。本实用新型通过固定支杆、钩爪、电动伸缩杆、活动板、钩爪固定板、滑槽、第一转轴座、滑套和竖杆的配合使用,达到了对样品的抓取更加牢靠的效果,解决了传统无人机采集装置在对样品抓取时不牢靠的问题,能够保证所采集的样品不会脱落,从而大大提
安徽建筑大学 2021-01-12
一种田外采集水稻田土壤样品装置
本实用新型公开了一种土壤研究器材技术领域的田外采集水稻田土壤样品装置,包括伸缩横杆、套环、固定螺母和钻头;所述伸缩横杆上活动设置有套环,所述套环的上端设置有固定螺母,所述固定螺母的底部与钻头螺纹连接;本实用新型通过采用不同规格的钻头,能够方便快捷的采集不同深度、不同位置的土壤样品,有利于土壤样品的获取,从而减小了直接下田取样对试验稻苗的破坏以及人工采集困难的问题。
青岛农业大学 2021-04-13
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