本发明公开了一种实时数据采集协同控制系统及其工作方法，属于自动化控制技术领域。其系统包括上位机、数字IO板和电源模块。本发明通过在设计初期引入数学模型，能够实现对复杂控制算法的精确描述，从而显著提升开发效率和系统性能；可直接从模型生成硬件平台可执行代码，避免了传统手工编码的繁琐过程，使得开发人员无需深入掌握硬件编程技术即可完成系统的建模、调试与优化，大幅减少了开发周期，提高了开发效率，并简化了系统集成过程，提升了系统的可靠性和实时响应能力；同时，系统能够在动态环境中实时感知、快速响应并进行高效决策，为复杂控制任务提供了可靠保障。

产品详细介绍 【产品简介】 MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡是基于PCI-E X1总线结构开发的四路高清实时图像采集卡，数据传输速率可达 250MByte/S，为了更好的为行业客户提供更优质的产品和服务，维视公司针对流媒体应用，多媒体视频点播、在线直播、录播，大屏幕拼接、屏幕边缘融合、工业多路图像采集处理、机器视觉图像处理分析、智能交通、电子警察、车牌识别、抓拍等领域的应用特点推出的新一代图像产品。 MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡使用第四代Philips公司非常精良的10bit A/D芯片，采用4线3D梳状滤波器能自动消除噪点、抗混叠滤波等技术，使图像清晰度更高、图像采集的实时性能更强,采样频率更高,完美解决了运动图像采集处理的拉毛、拖尾、撕裂等现象，PCI-E X1总线结构解决了PCI总线视频图像采集卡大尺寸多路图像采集拉丝的问题，使图像色彩真实，层次感好过度清晰，板卡性能稳定，免除了客户因图像采集质量不高影响整个设备性能的烦恼。 【性能指标】 l 可同时采集四路标准PAL、NTSC制式彩色/黑白信号，一槽四卡，总帧率100帧/s； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡可支持四路复合视频输入； l 采用第四代最新Philips的10bit A/D芯片，黑白方式10bit，彩色方式RGB各10bit；、 l 四路同时可采集最大分辨率为PAL：768×576×32bit×25fps，NTSC：640×480×32bit×30fps支持一机多卡； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡支持任意形状的图像采集，持裁剪与比例压缩模式； l 可实时采集单场、单帧，任意间隔以及连续帧的图象； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡亮度、对比度、色度、饱和度，画面大小比例均软件调节； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡具有软件字符图形叠加，硬件上下镜像反转功能；  l 可实现实时图像采集通过PCI-E X1总线传递至计算机内存； l 四通道实时图像采集卡支持计算机内容与图像同屏显示。； l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡采集格式：如RGB555、RGB24、YUY2、YVU9、YV12等； l 该产品为MV-800系列产品的升级产品，对于老客户开发好的系统软件不用做任何改动即可完美兼容。 l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡底层程序稳定，功能丰富、开发简便、便于程序移植，供货稳定，无需担心停产。 l 硬件兼容性能好，工作稳定可靠。可在兼容机、原装机/工控机上，甚至在高温、电弧焊接、石油勘探现场等恶劣环境下都能良好地稳定工作。 【开发工具】 l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista、Win7。 l SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！ l MV-E8100四路高清采集卡，四路实时采集卡，PCI-E四路采集卡驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 【应用领域】 l 流媒体领域：多媒体视频录播、在线直播、点播系统、大屏幕拼接、屏幕边缘融合等。 l 工业领域：生产线在线检测、机器视觉成像系统、工业图像处理等； l 科学研究：模式识别、图像采集算法研究、图像处理、建模等； l 交通领域：电子警察、车牌识别、道路抓拍；

产品详细介绍 【多路图像采集卡特点简介】 MV-E8800 PCI-E多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡是对系统开发商进行多路视频图像开发的PCI-E图像采集卡,它采用PCI-E X1总线作为数据存取通道，（独立带宽，高于PCI共享带宽模式），总线数据传输速率可达250MByte/S,实时并行处理技术使图像采集速度更快，可以采集到更多通道和更大尺寸的视频图像。解决了PCI总线视频图像采集卡大尺寸多路图像采集拉丝的问题 ，采用超强的10bit AD转换芯片,相对于8bit、9bit AD转换来说,不管是图像质量还是颜色的饱和度方面都要强很多,它具有的4线3D梳状滤波器能自动消除噪点,它的图像质量要更好. 采样频率更高,运动图像软件处理不拉毛、不拉丝、不托影,图像质量得到最大增强,性能更为稳定。 MV-E8800 PCI-E 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡用于交通路口电子警察，工业图像检测,大屏幕视频显示、多路图像同时抓拍，并提供给您方便的二次开发包（DLL），甚至还能根据用户要求直接修改底层软件，令我们的图像卡更好地配合您的系统。 【高清图像采集卡性能指标】 l       8路PAL，NTSC彩色或黑白视频信号同时输入，同时显示。  l      MV-E8800 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡用10bit高清晰度图像芯片，图像色彩更真实，清晰度更高。  l      图像分辨率最高：768 X 576 X 32BIT; NTSC 640 X 480 X 32BIT。 l      支持任意形状的图像采集。支持裁剪与比例压缩模式。 l      MV-E8800 8通道实时图像采集卡支持计算机内容与图像同屏显示。  l      MV-E8800 8通道实时图像采集卡亮度、对比度、色调、色饱和度软件可调。 l      MV-E8800 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡可在图象上实时叠加字符、图形、文字功能  l      MV-E8800 8通道实时图像采集卡支持单场、单帧、连续场、连续帧的采集方式，支持单机多卡。  l      软件功能丰富完善、开发简单方便，在Microvison图像采集卡中容易移植； l     MV-E8800 8通道多路图像采集卡 高清图像采集卡 高分辨率图像采集卡可在外部视频上叠加文字和图像，实时显示在计算机屏幕上； l      底层程序稳定，功能丰富、开发简便、便于程序移植，供货稳定，无需担心停产。 l      硬件兼容性能好，工作稳定可靠。可在兼容机、原装机/工控机上，甚至在高温、电弧焊接、石油勘探现场等恶劣环境下都能良好地稳定工作。 【高分辨率图像采集卡开发工具】 l     操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。 l     SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！ l     驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 【典型应用】 工业检测、智能交通、医学影像、车牌抓拍、工业监控、仪器仪表、大屏幕显示、机器视觉等领域。

       设备名称：专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线       设备简介：专用车自动焊接设备该生产线主要由U形斗侧板双枪激光跟踪自动焊接专机、U形斗外侧搭接双工位激光跟踪自动焊接专机、U形斗内侧龙门式双枪激光跟踪自动焊接专机以及流水线相应配套的辅助工装组成；每套设备通过线性激光跟踪系统与多轴执行机构融合，实现多种长距离搭接或角接焊缝的实时跟踪及焊接；在系统控制设计方面，针对不同工位及焊缝，制定相应的作业流程及跟踪形式，；在U形斗生产工艺要求的前提下，大大提升了该产业的自动化生产水平及产品质量；实现了焊缝的自动跟踪和焊接，了焊接效率和焊接质量；自主研发的焊缝跟踪装置，无需人工定位，可在焊缝大幅度偏差的情况下进行实时连续跟踪，利用跟踪过程中积累的信息进行的焊接，实现了智能化的自动焊接；采用激光视觉系统，实现了无人干预的情况下焊缝轨迹的实时定位与跟踪；采用多轴数控技术，研制了数字化的网格式厢板焊接自动控制系统，实现厢板焊缝自动焊接。       设备参数：跟踪模式：激光跟踪；跟踪精度：0.05mm；焊接速度：900mm/sin；输送方式：人工吊装；可接受定制化设计及生产。

成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题

本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法，包括以下步骤：获取目标运动轨迹，以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述；根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列，计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量；将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量；以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述；读取预先建立的参考矢量集合；计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量，可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息，避免了测量误差。

面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 史雨杰 电信院/自动化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀辉 电信院/机器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 刘忠跃 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073423 孟泽涛 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李杰 电气信息学院 讲师 人工智能 四、项目简介 本项目基于虚实交互技术、仿生机器狗运动控制、机器视觉、机器算法等方面展开研究。其目的在于增强虚实场景下机器狗与现实环境的交互能力，使其更快速地适应复杂地形，并借助机器视觉丰富其应用性。机器狗采用Jetson-Nano为主控板，其上运行ROS系统，采用分布式运行rosserial_arduino、rosbridge实现机器狗运动控制和虚拟场景通信的环节；利用SLAM技术精确构建地形图样，模拟人的真实视觉功能并通过图像摄取装置赋予机器狗，使机器狗能够对图像信号进行获取和识别，并通过数字化处理以实现其在多目标环境下的个体追踪功能以及对人体的姿态识别功能。