产品详细介绍           全频带全双工自适应回声消除技术；           全频带动态自适应降噪技术，降噪电平最高达18dB；           智能混音和话筒优选技术；           MIC-INPUT网口麦克风输入接口，可接入1路无线麦克和2路有线麦克；           2路平衡式话筒输入，支持48V幻象供电，采用凤凰端子；           4路平衡式线路输入，采用凤凰端子；           6路平衡式线路输出，采用凤凰端子；           采样率48kHz，A/D和D/A、24-bit；           自适应算法，简单通过拨码开关选择不同功能；           每路输入、输出均可单独增益调节；           支持采用网线、无线传输音频信号；           支持无线麦、有线麦闪避功能，确保无线麦、有线麦均有声音输入时，突显无线麦声音。            MC220E是教育常态化录播和远程互动系统配套的远讲语音回声消除，内置高品质全频带自适应回声抵消、数字降噪、混响抑制等语音处理算法；支持采用网线、无线传输音频信号，使安装异常简便，只需通过简单连接即可使整个系统达到极好的远程互动音频效果，满足双师课堂、远程教育及网络会议的高音质音频需求，并提供优质的前端采集音频供录播系统使用。 参数 值 频率响应 (20Hz~20kHz @ +4dBu):   麦克风通道 +0/-2dB 线路输入通道 +0/-0.5dB THD +N (1kHz @ +4dBu):   麦克风通道 < 0.009% 线路输入通道 < 0.007% 等效噪声 < -84dBu(20Hz~20kHz@22dB) 动态范围 > 105dB(20Hz~20kHz@0dB) 最大输入电平：   麦克风通道 -2dBu 线路输入通道 20dBu 最大输出电平（平衡） 20dBu 最大增益   麦克风通道 50dB 线路输入通道 0dB 输入阻抗   麦克风通道 2.2千欧姆 线路输入通道 20千欧姆 输出阻抗 400欧姆 采样率 48kHz A/D-D/A转换器 24比特 幻象电源 +48 VDC

本发明公开了一种视频测距的海洋平台起重机升沉补偿控制系统试验台。包括液压油源，液压控制阀，控制手柄，液压绞车，直接泵控式电液升沉补偿装置、控制计算机，工业摄像机，机架，模拟负载，六自由度平台，配电控制柜和张力传感器。本发明它可方便的进行利用视频测距的海洋平台起重机升沉补偿运动控制系统的测试、常规海洋平台起重机操作过程的模拟与测试，通过对钢丝绳张力的检测，可判别利用机器视觉的海洋平台起重机升沉补偿运动控制系统的控制性能优劣，并与常规海洋平台起重机进行对比，进行利用机器视觉的海洋平台起重机升沉补偿运动控制系统的控制策略研究，该试验台结构紧凑，使用方便，具有广泛的实用性。

本发明公开一种多模态信息融合的足球视频事件检测与语义标注方法，包括：利用潜在语义分析方法检测互联网赛况报道文本描述语句的事件类型；检测足球视频中级语义对象，划分场地区域并进行攻防转换析，确定视频事件片段的边界；根据中圈和哨声检测结果确定比赛开始时间，利用贝叶斯网络实现攻防片段的初始语义分类；在文本描述中的粗粒度时间信息的约束下，根据文本和视频片段的语义同步文本描述和视频事件，实现足球视频事件的语义标注。本发明方法融合互联网文本信息和视频内在视听特征分析足球视频，提高了视频事件及其边界检测的准确率，实

一种具有运动自适应性的视频删帧取证方法，包括生成去除 P 帧帧内预测模式的编码器；利用改进 的编码器对待检测视频进行去帧内编码预处理，得到预处理后的视频序列；对预处理后的视频序列中 P 帧运动残差数据的波动强度进行量化，得到波动强度序列；根据波动强度序列定位得到删帧点候选帧的 集合，利用颜色均衡和平均梯度去除集合中的光照突变干扰帧和聚焦抖动干扰帧，得到最终的检测结果。 本发明通过将残差波动程度量化，去除中低运动处的主要干扰帧并定位篡改所在帧；通

本成果为获得发明专利授权的专利成果。该成果可应用于视频监控、传感网络等领域。

1.0 本视频监控设备终端接入管控系统输入用户名密码即可登陆主界面，进入系统显示，可远程监控和系统操作。2.0 点击主界面中远程平台控制按钮，可以对监控设备进行远程操作，可以变焦、对焦、光圈设置以及雨刮，即镜头上面出现污渍；可远程调色；用户可以根据自身需求自行选择切换通道。通道1到通道16一个十六个监控设备遍及整个监控区域，可以进行全方位无死角的行人检测。3.0 监控可正常接收图像、分屏、监控点报警。

本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法，包括如下步骤： 1、在收费站的收费广场布置摄像头，采集车辆在收费广场的行驶视频； 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪，获取每一帧图像中车辆的位置坐标； 3、利用车辆的M帧图像数据，计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突，计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk；如果发生变道冲突，计算车辆转向模型时间指标Tpet； 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理，统一为交通冲突评价指标STC，根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化，对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。