产品详细介绍       1 路 1080P/60Hz 高清 (DVI,VGA,SDI,HDMI,YPbPro，S-Video，CVBS) 信号,1 路 LPCM 音频信号,1 路模拟音频信号,1 路 SDI 内嵌音频。      

产品详细介绍     6 路标清视频信号,6 路立体声模拟音频信号。    规格参数： 输入通道: 6路CVBS标清、2个6路立体声音频 CVBS输入标准: PAL/NTSC CVBS采集输出格式: 画面大小: 176x144至720x576像素 每秒帧数: 1-30帧/秒 色彩格式: UYVY/YUY2/I420/RGB24/RGB32 音频参数: 声道数: 12声道 采样频率: 8/16/22.05/32/44.1/48/96 KHz 采样精度: 24 bit 信噪比: >= 90 db 视频处理功能: RGB/YUV转换,5-Tap画面缩放,运动自适应去隔行 板载内存: 128MB;DDR2/32bit/166Hz 插槽接口: Low-Profile PCI-Express x1 主体外观尺寸: 123mmx69mm功能特性： 画质好:采用10bit采样精度的4倍过采样AD转化器,5线自适应梳状滤波器等技术,保障了画面细节丰富,信噪比高,并大大减少了色边 音质好:采用96KHz采样率,24bit采样精度A/D转换器,实测信噪比在90db等,保障了画面细节丰富,信噪比高,并大大减少了色边 产品描述： n         小尺寸具备更高性能 符合Low Profile高度、Half Length板长标准，可以很方便地安装在2U和标准机箱内，这样一款体积小巧灵活的采集卡可同时采集6路CVBS视频和6路不平衡立体声音频，具备强劲性能。 n         高品质元件具有超强稳定性 所有芯片和电容元件使用进口高质量元件，采用6层板设计，信号品质优于同类产品，轻松通过超长时间全负荷工作，可连续工作24h x7不间断。 n         最高质量模拟信号采集 同时采集6路复合视频和6路不平衡立体声音频，每通道可达D1/30 fps，无失帧现象，兼容PAL，NTSC视频标准，并且可以自动识别输入信号的视频标准，无需手工调整。 n         PCI-E接口轻松达到高带宽 采用PCI-E接口，允许和每个设备建立独立的数据传输通道，无需向系统请求带宽，轻松达到高带宽。 n         画面任意缩放和剪裁 通过自带的AMCAP工具可对输入信号任意缩放和剪裁，满足您的个性化需求，带来更具个性化的体验。 n         高品质音视频体验 采用10bit采样精度的4倍过采样AD转化器,5线自适应梳状滤波器等技术,保证画面具有高锐利度，画面细节丰富，并大大减少了色边；采用96KHz采样率,24bit采样精度A/D转换器,实测信噪比在90db等, 高采样率和高采样精度保证采样失真最小化，高信噪比保证声音足够纯净。 n         流媒体直播 经过压缩的视频再压缩成流媒体格式会极大地降低质量，而且会耗费更多CPU，纯净的无压缩视频源能够提高互联网流媒体视频质量。支持领先的流媒体软件，无需二次开发，将视频采集成最高质量格式后再压缩成适合网络发布的任何特定格式，搭建属于自己的IPTV！ n         兼容更多软件 采用标准开发接口，基于 DirectShow Filter 的音视频采集接口，基于 DirectSound 的音频采集接口，基于 IKsPropertySet 的扩展接口，兼容更多软件，如：Windows Media Encoder、Adobe Flash Media Live Encoder、Real Producer Plus、VideoLAN for Windows。 n         灵活的多通道采集 具备SimuStream 功能，可兼容多个应用程序同时采集，不降低帧率。同一时间可将统一信号源处理为多种格式、多种比特率、多种分辨率的流媒体，减少硬件总成本，适用于IPTV，支持多种终端用户收看。  

本发明公开了一种协作环境下人机最小距离的测算方法，根据机器人各部件之间的相对位置关系与部件旋转轴线，建立机器人的广义运动模型，构建人机最小距离的机器人运动节点迭代数据集。同时通过3D视觉传感器采集人机协作空间的图像数据以跟踪并识别协作环境中的人体信息，提取人体骨骼节点数据，构建人机最小距离的人体骨骼节点迭代数据集。根据得到的迭代数据集迭代计算协作环境中人与机器人间的最小距离及对应点空间位置坐标。本发明的协作环境下人机最小距离的迭代计算方法可以实时构建精确的并易于实现的人机距离计算模型，实时的计算协作环境中的人机最小距离与对应点，用于提高机器人的安全性，可以实时高效的跟踪环境中的人机最小距离。

复杂信息系统人机交互数字界面已成为操作者获取信息、知识推理、判断决策的重要手段和操作依据。复杂信息系统人机交互界面在军事、信息安全、地理交通等诸多重要领域发挥着不可替代和非常重要的作用。该项技术首次综合信息编码、生态界面、认知摩擦、认知负荷和态势感知等关键理论和技术，构建了复杂系统信息流的功能结构模型，分析了复杂系统要素之间的层次结构和内联属性的复杂特征，提出了复杂系统“界面信息-视觉认知”映射模型的知识表征与规则推理，揭示了复杂系统数字界面从视觉信息认知到行为决策之间的映射关系，建立了复杂系统数字界面信息区块布局的空间与结构约束机制。本项技术首次融合脑电、眼动等多维度生理测评技术，提出了复杂信息系统数字界面的可用性评估体系。通过高时空分辨率的脑成像技术与眼球追踪技术相结合，共同揭示了人类在复杂系统数字界面认知各阶段的认知特性，分析了认知失误、认知困难等问题的生理学根源。该技术基于脑电ERP、眼球追踪等多维度融合的生理测评方法，对设计优化方案进行可用性评估，由此提出复杂信息系统数字界面设计的量化评估体系，提出了可实施的复杂系统数字界面设计优化方案。项目成果已成功运用到海、陆、空、航天等信息化装备上，全面提升了信息化装备的人机交互水平，保障了信息化装备整体性能和水平的充分发挥，提高了信息化装备操作绩效。取得突出成绩。应用前景广阔。

本发明公开了一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法，属于数字图像处理和控制系统交叉技术领域。本发明通过目标性分析得到目标候选区域，由于候选区域中会存在一定虚警，因此利用显著性分析得到显著区域，并将目标性与显著性相结合，剔除虚警，得到目标准确位置

目前国内外企业只能生产执行特定任务的专用无人船，应用范围窄，难于加载日益增长的智能级别的任务，不利于用户的集成开发应用。针对这一市场需求，本产品定位于研发通用型的无人智能航行器，基于实时仿真测控平台，面向感知数据融合模型解算框架，支撑复杂智能任务算法研究，支持Matlab/Simulink实时仿真测控引擎，满足高端研发环节需求。采用开放式接口，响应终端用户的定制化需求，用户可以根据自行调整配置、加载任务系统，部署到实际环境在线调试，极大提高了工作效率，缩短了研发周期。

（一）项目背景 人工智能技术快速发展，“无人车”“无人船”“无人机”等大量无人装备应运而生并运用于实战。无人装备具有“空间多维、全天候、非对称、非接触、非线性”等作战运用特点，改变了战争构成要素、作战观念、组织形态和保障模式，颠覆了行业模式，重新定义了人们的生活方式。无人装备对未来社会影响和改变必将是整体性和革命性的，存在着无限的发展和应用空间。 智慧化，是无人装备发展的必然趋势。实时感知、动态组网、自主控制、智能决策、自我学习等是未来智慧无人装备必须具备的能力，而这一切能力的赋予，离不开支持智能应用的高级综合电子及基础软件的支持。无人装备中计算系统的性能、可靠性、智能化、交互性等能力的高低是决定或制约无人装备智慧化水平的重要因素，因此，必须围绕未来无人装备的发展趋势与需求，研究满足要求的国产智能计算系统，为无人装备提供智能算力支撑。 （二）项目简介 针对未来无人装备对高性能、高可靠、智能计算能力的需要。研究了基于国产处理器、加速器和基础软件的智能计算系统，重点突破了国产器件系统安全认证、高性能、高可靠综合电子架构、异构资源统一开发环境、异构资源自适应管理、系统多级容错重构、面向领域的轻量化网络模型设计、智能应用容器化开发部署等关键技术。研制了出满足无人装备智能应用的高可靠、高性能、高可用、高安全、标准接口的国产计算系统原理样机，并通过航天领域场景验证测试。 （三）关键技术 如下图所示，围绕无人装备智能应用，需要分别从高性能、高可靠硬件构成、高效平台管理、高可用应用接入和高效算法设计开发等方面分别展开研究。平台硬件层主要包括系统硬件身份认证技术、异构硬件资源统一组件服务技术，解决系统级硬件身份认证和异构资源统一表征和管理问题，为高安全、高性能异构计算奠定技术基础；平台管理层主要包括可重构计算架构、任务资源自组织协同与动态自演化策略、面向节点协同的动态集群构建、系统多级容错模型、多目标多约束下的任务资源最优匹配算法，为无人装备智能应用提供高性能、高可靠的计算平台；高可用应用接入主要包括异构资源统一开发环境构建、系统感知的智能编译优化以及自动代码生成等内容，支撑系统综合调试，满足系统高可用要求；高效算法设计主要包括面向领域的智能应用开发流程设计、基于硬件感知的神经网络自动设计及联合压缩等技术。

本发明属于无人艇领域，并公开了一种基于云网络的无人艇监控系统，包括本地监控站、云端服务器和云终端监控站，所述本地监控站包括本地通信单元、本地显示单元和本地控制单元，所述云端服务器包括云端接收单元、云端存储单元和云端发送单元，所述云终端监控站包括终端通信单元、终端显示单元和终端控制单元。本发明能够实现无人艇本地监视与控制、数据信息云存储与云共享、远程云终端监视与控制等功能，可通过无人艇航行状态数据、环境数据和控制命令的云存储与云共享实现远程云终端与无人艇的信息交互。