产品详细介绍 1、根据人体基本结构,将安检门探测区划分为6个相互重叠的网状探测区域。采用单一频率激励技术，并在探测区内形成十分均匀的垂直磁场密度，穿透力强，探测灵敏度高，并消除了探测区域的“弱区”和“盲区”。 2、六组探测区域均可进行100级灵敏度的调整，可根据实际应用状况，预先设定灵敏度的级别，并可对整体灵敏度进行相应的设置。可在排除皮带扣、钥匙、首饰、硬币等物品，检测到管制刀具和枪支或金属物品。 3、 对各种使用环境的电磁干扰（EMI），对整个系统进行了电磁兼容设计（EMC），并对违禁物品采样信号使用DSP处理流进行相关运算和滤波，从而使得整套设备具有极强的电磁抗干扰能力，并有抗震动设计，门体晃动的时候可以不误报。 4、双侧对射红外扫描，迅速捕捉感应信号，杜绝人体通过时因感应滞后造成的探测失误，并自动统计通过人数。 5、可设定多组工作频率，使得多台设备并排相邻工作时，互不干扰。 6、预留的通讯接口采用了防雷设计（ESD），并可用R485连接到计算机控制界面，对设备灵敏度进行调节，并显示通过人数、报警人数和报警区域，对报警情况有历史记录。 7、可自行在控制面板上修改密码及调节灵敏度，也可通过遥控器对门体进行控制。 8、双侧两对红外对射进行扫描，迅速响应相关的探测信号，复位速度极快，可进行大流量的检测（60~70人/分钟，如不报警，通过人数还可加倍），并对通过人数进行统计，可对相应方向的人数进行统计（即入门统计，出门统计不计），统计人数准确。 9、拥有多种选择的声光报警方式，便于识别。 10、使用人可修改参数，增设密码保护。 11、对人体无害: 对人体内的心脏起博器、孕妇、磁性软盘、磁带、录像带等无害。 12、门体采用特珠材料制成，表面耐磨、耐腐蚀、防水、防潮和防火，并且不变形。 13、门体颜色有黑、白、红等到，如客户订单数量大也可按客户要求选用门体颜色。 14、采用符合当前适用环境的所有国际安全标准 l 技术标准： 电器参照EN60950安全标准执行 辐射参照EN50081-1标准执行 抗干扰参照EN50082-1标准执行 严格执行现行通过式金属探测器国家标准 符合标准: GB15210-2003《通过式金属探测门通用技术规范》 l 技术参数: 外接电源：90V —250V 50/60Hz  功耗：35W 工作环境：-20摄氏度— +45摄氏度  运输全重：约95kg 整机重量：约90kg 工作频率：根据安装环境自行调节 外形尺寸：(mm)2220(高) x 820(宽) x 522(深) 通道尺寸：(mm)2000(高) x 700(宽) x 522(深)

本发明公开了一种基于线结构光的水下目标三维重建技术。本方法有效降低了由于水中悬浮物、海水对光的吸收和散射、非均匀光场等对探测精度的影响，完成了大角度、远距离的水下目标三维信息提取，实现了水下远距离、高精度、实时的目标三维探测。水下目标三维探测技术可为海洋资源开发、水下工程建设和水下军事应用等领域等所需的水下探测技术提供重要的方法和参考。可以为人类提供合适的观察通道，将水下被探测目标的外型显示为人眼可判断的图像或视频信息，以此来完成对水中信息的收集或者为下一步的研究及应用提供有价值的基础数据信息。

研发阶段/n本发明公开了一种快速定位对等网络目标节点标识的方法，涉及计算机网络、分布式计算机和算法设计与分析的交叉技术应用领域。该方法在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。从而能够尽可能解决上层的逻辑覆盖图与底层物理拓扑图的不匹配的问题。此外，把哈希表中的对等点分成普通节点和记录节点，记录节点负责记录普通节点的查询路径，供查询相同关键字的节点参考，减少了资源定位时间，从而使得系统响应时间相应地减少，网络速度加快，查询延时降低，信息查询效率得到了进一步的

本发明公开了一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法，步骤为：①利用光学成像探测系统获取气动光学模糊图像 g，图像大小为M*N，作为观测图像；②对气动光学模糊图像 g 进行校正增强，得到的初始校正图像<img file=""DDA00002538750100011.GIF"" wi=""57""he=""59"" />③对初始校正图像<img file=""DDA00002538750100012.GIF" " wi

本发明公开了一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法，该方法首先为动目标三维几何建模并将目标按区域划分；之后建立目标温度分布模型，计算不同观测角度下目标表面各点的温度；然后建立红外大气传输模型，计算大气透过率及大气路程辐射；之后设定测量系统及动目标的各参数；再利用已建立的目标温度分布模型及红外辐射传输模型计算动目标像方的辐射能量；最后分别计算点目标及面目标的红外辐射能量并绘制相应的辐射光谱曲线。本发明技术方案方

1.痛点问题 本项预期成果是解决复杂场景中目标三维数据重建、驱动的关键技术。 针对实际应用中复杂运动场景，例如刚性运动的交通工具，变形移动行人等，传统的运动结构恢复方法在进行场景深度求解时无法确定每个单元结构的相对尺度，导致无法对复杂运动场景进行重建。在现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2.解决方案 本项目成果提出了一套面向目标、人体深度数据重建技术，有效实现对复杂运动场景下人、物的深度重建与驱动，有效解决现实场景目标的数字化模型生成与虚拟场景下的驱动映射问题。提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息，基于超像素关系分析的深度重建方法，包括目标超像素分割，图像帧匹配，运动关系判定，通过时序传播与概率模型更新实现实时深度重建，提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度。构建了基于深度卷积神经网络的目标实例检测与位姿估计框架，从目标对象观测图片提取其分割掩码并不断迭代更新，输入深度卷积神经网络进而得到目标6D位姿估计并进行迭代改进，从而实现目标在动态复杂场景下的位姿还原，克服了在光照、姿态变化、遮挡等不良因素环境下的目标位姿不准确问题，确保了目标6D位姿估计的鲁棒性与准确性。 合作需求 寻求在元宇宙、数字城市、自动驾驶、AR/VR、机器人、制造业等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种基于感知哈希特征的视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取待跟踪视频序列的第一帧；(2)在图像中画一恰好将目标包围的矩形框，作为目标框；(3)对视频帧图像进行灰度化处理；(4)提取目标框的局部哈希特征，并对特征进行为运算化处理；(5)读取视频下一帧，并采用同步骤(3)同样的方式对图像进行灰度化处理；(6)在当前帧中，采用倒金字塔候选框搜索方法在上一帧目标相同位置附近获取候选框；(7)采用

本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。

对土壤与地下水环境质量问题，提出了污染场地因次动态调查技术方法；形成了多手段的场地风险评估方法，建立了土壤及地下水环境风险制度管控、工程管控与物理、化学、生物系列修复技术体系。在全国各地已完成污染场地调查、评估、修复方案制定和环保验收等项目40余项、场地风险管控与修复工程10余项。为工业污染场地、污染农用地及污染矿山区域提供土壤及地下水环境质量调查、风险评估以及治理修复技术，为此类项目开展环境调查、评估、管控、修复、监理、验收等的方案制定及实施。