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基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统
一种基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统，包括进行多尺度分割，并在每个尺 度下分别对颜色特征相似的邻接区域进行合并;对于每个尺度下的分割结果，分别提取每个分割区域的 视觉特征，构建当前尺度下的对象集合;对于每个尺度下的对象集合，通过对象间的特征差异计算对应 的边缘权重，并计算注意焦点在对象间的转移概率，获得注意焦点的转移概率矩阵，分别根据注意焦点 的转移概率矩阵计算注意焦点在所有对象间的平稳分布，由该平稳分布中每个对象对应的概率进一步计 算视觉显著性并归一化，获得当前尺度下的归一化视觉显著图;融合各个尺度下的视觉显著图，即可获 得该遥感图像最终的视觉显著图。
武汉大学
2021-04-13
基于图像处理的矿用电机车行人监测报警系统
本项目利用图像识别技术和运动目标检测定位技术，采用高新能、快速硬件组合（ARM+DSP+FPGA）方式构建运动目标自动识别系统，设计图像的非线性变换，二值化，自适应阈值值分割、模糊边缘识别和区域连通性分析等算法，对机车前方行人进行检测报警，提高了井下电机车运输安全性能。软件设计采用基于嵌入式实时操作系统的多任务设计模式，使得监测系统的实时性、可靠性更高，为行人监测系统的不间断运行提供了可靠的保障。
安徽理工大学
2021-04-13
一种图像压缩光学芯片的实时在线制作检测系统及方法
本发明属于光电子芯片加工制造技术领域，公开了一种图像压缩光学芯片的实时在线制作检测系统及方法。利用计算机对待压缩图像进行压缩得到第一图像，并扫描得到第一图像灰度信息，根据第一图像得到第一控制信息；超快激光器根据第一控制信息对光学芯片材料进行波导结构加工；激光器阵列根据第一图像灰度信息产生对应功率的激光并通过光纤进入至光学芯片材料；利用光功率探测器阵列接收光学芯片材料输出的激光并得到功率信息；计算机根据功率信息得到第二图像灰度信息，重构得到第二图像，根据第一图像和第二图像得到第二控制信息；超快激光器根据第二控制信息对光学芯片材料进行在线矫正加工。本发明能够提高光学芯片的生产效率、降低制造成本。
湖北工业大学
2021-01-12
格栅单板多频多辐射器天线
格栅单板多频多辐射器天线涉及一种平面天线，该天线包括介质基板（１）、介质基板（１）上的金属地（２）、辐射槽缝（３）、上辐射贴片（４）、下辐射贴片（５）和微带馈线（６）；介质基板（１）的一面是金属地（２）、格栅（２１）和辐射槽缝（３），另一面是上辐射贴片（４）、下辐射贴片（５）和微带馈线（６）的导带（１１）；金属化过孔阵列把金属地（２）与辐射贴片相连；微带馈线（６）一端是天线端口（１０），微带馈线（４）另一端开路并跨过辐射槽缝（３）并伸展一段长度。该天线是多频带多辐射器工作，各个频带独立可调，辐射特性
东南大学
2021-04-14
多架构（VDI/VOI/IDV）多融合桌面云
随着新信息技术的应用，我们走进云时代
云突破了IT基础设施的物理限制
云桌面技术的应用，让你拥有一台长在云上的电脑，本地没有主机，也看不见电脑CPU和硬盘
操作系统和应用运行所需的计算和存储能力都集中在云端数据中心
如果你是IT管理者
你是否在寻找—种高效的模式去部署、管理、维护大规模工作和学习的电脑?
你是否能灵活的、动态的调度电脑的资源配置，按需统一交付和回收?
你是否能保障电脑无故障运行的连续性和稳定性?
你是否拥有可集中管控、灵活且自由弹性扩展的平台，以满足不断变化的业务需求?
如果你是桌面使用用户
你或许希望能自由移动你的电脑，桌面和数据随身携带
你想要远程完成工作和学习任务
你想要更便捷的获得一台更高性能的电脑配置
一朵云，覆盖行业全场景桌面需求
多架构融合桌面云
传统桌面vs多架构融合桌面云
产品八大优势
产品核心技术
产品极致性能体验
武汉噢易云计算股份有限公司
2022-09-23
多屏互动
随着电子信息化的发展，移动电子设备已经深入到人们生活的方方面面。在如今的会议场景，数字多媒体的应用极大的提高了办公的效率。多屏互动系统通过实时推送开会人员个人信息和屏幕信息的功能，极大的方便了会议成员之间的交流。同时本系统提供了个性化的会议记录和会议提醒功能，方便用户记录会议信息。因此，本系统在数字化会议互动领域有良好的应用前景。 多屏互动包含客户端、服务器、控制端三个角色。服务器以“黑盒子”的方式直连LCD显示器，以中间件的角色响应控制端的控制指令，控制客户端的操作，并将客户端的屏幕共享投影至LCD显示器；客户端具备历史会议记录管理、与会信息管理、会议纪要、屏幕分享等功能模块；控制端控制客户端的屏幕分享操作，及会议资料的实时推送。其架构如下： 多屏互动系统架构图 多屏互动系统工作于局域网环境内，客户端支持Windows和Android两个版本，服务器支持Windows和Android两个版本，控制端支持Windows和Android两个版本。 客户端登陆服务器获取会议信息，服务器控制客户端的连接上限，保存实时客户端列表，并将用户信息推送至控制端。控制端控制客户端的屏幕分享，每次只允许一个客户端的屏幕共享。在会议过程中，可通过服务器实时推送会议资料。多屏互动系统工作于局域网环境内，客户端支持Windows和Android两个版本，服务器支持Windows和Android两个版本，控制端支持Windows和Android两个版本。 客户端登陆服务器获取会议信息，服务器控制客户端的连接上限，保存实时客户端列表，并将用户信息推送至控制端。控制端控制客户端的屏幕分享，每次只允许一个客户端的屏幕共享。在会议过程中，可通过服务器实时推送会议资料。
电子科技大学
2021-04-10
多屏互动
随着电子信息化的发展，移动电子设备已经深入到人们生活的方方面面。在如今的会议场景，数字多媒体的应用极大的提高了办公的效率。多屏互动系统通过实时推送开会人员个人信息和屏幕信息的功能，极大的方便了会议成员之间的交流。同时本系统提供了个性化的会议记录和会议提醒功能，方便用户记录会议信息。因此，本系统在数字化会议互动领域有良好的应用前景。多屏互动包含客户端、服务器、控制端三个角色。服务器以“黑盒子”的方式直连LCD显示器，以中间件的角色响应控制端的控制指令，控制客户端的操作，并将客户端的屏幕共享投影至LCD显示器；客户端具备历史会议记录管理、与会信息管理、会议纪要、屏幕分享等功能模块；控制端控制客户端的屏幕分享操作，及会议资料的实时推送。
电子科技大学
2021-04-10
多屏互动
随着电子信息化的发展，移动电子设备已经深入到人们生活的方方面面。在如今的会议场景，数字多媒体的应用极大的提高了办公的效率。多屏互动系统通过实时推送开会人员个人信息和屏幕信息的功能，极大的方便了会议成员之间的交流。同时本系统提供了个性化的会议记录和会议提醒功能，方便用户记录会议信息。因此，本系统在数字化会议互动领域有良好的应用前景。多屏互动包含客户端、服务器、控制端三个角色。服务器以“黑盒子”的方式直连LCD 显示器，以中间件的角色响应控制端的控制指令，控制客户端的操作，并将客户端的屏幕共享投影至LCD 显示器；客户端具备历史会议记录管理、与会信息管理、会议纪要、屏幕分享等功能模块；控制端控制客户端的屏幕分享操作，及会议资料的实时推送。
电子科技大学
2021-04-10
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