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

本发明公开了一种用于减小机床伺服进给系统跟踪误差的方法， 其包括如下步骤:1)对机床伺服进给系统进行建模，获得伺服进给系 统的系统模型;2)建立机床伺服进给系统的摩擦力数学模型并辨识参 数;3)利用卡尔曼状态观测器对伺服进给系统的位置变化进行预估， 根据预估的位置变化计算伺服进给系统的补偿摩擦力，根据计算的补 偿摩擦力对伺服进给系统的摩擦力进行实时动态补偿。本发明通过卡 尔曼观测器实现对摩擦力的预估，并通过对摩擦力的补偿从而达到对系统跟踪误差进行精确控制的目的，使得系统能实时观测和预估摩擦 力实时变

山东中科蔚蓝智能环保科技有限公司是专注于实验室及医疗场景污水处理解决方案的国家级科技型中小企业，致力于以智能化、定制化技术推动环保领域革新。公司立足山东，辐射全国，依托自主研发的智能环保设备与全流程服务体系，为医疗机构、科研实验室、疾控中心等场景提供高效、安全、合规的污水处理方案，助力客户实现绿色可持续发展。   公司具备卫生部颁发《消毒产品生产企业卫生许可证》，且产品在《全国消毒产品网上备案信息服务平台》备案，相关产品均经过了第三方正规检验机构检测，旗下所有产品均有PICC百万产品责任险，国家认证，官方可查。   【荣誉资质】   公司荣获了中国人民银行公示平台认定的：3A级信用企业、重合同守信用3A企业、诚信经营示范单位3A企业、重质量守信用3A企业、3.15消费者可信赖企业、中国绿色环保产品、政府采购优秀供应商等荣誉称号。   【合作案例】 公司已成功服务全国2000余家单位，包括北京信息科技大学实验室、山东农业科学院、国际供应链示范中心、呼和浩特第二人民医院、广东清远麻鸡国家原种场研发中心等标杆项目，设备稳定运行率超过8%，获评“中国实验室设备政府采购优秀供应商”、“中国医疗行业政府采购优秀供应商”。   【企业愿景】 未来，中科蔚蓝将持续聚焦智能化与绿色化双轮驱动，推动污水处理从“末端治理”向“全程防控”升级，为全球科研与医疗健康事业构筑安全屏障。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

由于地球的自传，地面的太阳电池板必须自动跟踪太阳才能获得最好的辐照效果。为此必须建立聚光和自动跟踪太阳的复杂而昂贵设备，这样无疑增加了成本。本项目不要建立复杂的自动跟踪太阳的设备，却能尽量多地聚集射角入电池表面的太阳光。为此，我们将光伏玻璃表面制备成由多个半球面构成的复眼结构，将其覆盖光伏太阳电池板表面时就可将斜照入射的太阳光尽可能多地聚集射入太阳电池表面，进而提高太阳电池的光电转换效率。模拟表明，在没有间隙排布和弦高比为2.5时效果最优，并且复眼越大优化效果越好，与常规平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%。按设计制得实际复眼光伏玻璃样品，通过一天阳光下的实际测量，得到了类似模拟的效果。本项目自主研发了由多个由半球面构成复眼结构的光伏玻璃，将其覆盖光伏太阳电池板表面时可将斜照入射的太阳光尽可能多地聚集射入太阳电池表面，具有跟踪太阳光的类似功能，提高太阳电池的光电转换效率。与常规平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%以上。

自主研发了由多个由半球面构成复眼结构的光伏玻璃，将其覆盖光伏太阳电池板表面时可将斜照入射的太阳光尽可能多地聚集射入太阳电池表面，具有跟踪太阳光的类似功能，提高太阳电池的光电转换效率。与常规平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%以上。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

本发明公开了一种交流电相位频率幅值跟踪重构方法，按照该 重构方法，对采集的交流电实际值分析出交流电的频率、相位、相序关系，其后利用二阶广义积分器、频率和相位信息得到各相实时的估 计幅值，再次估计幅值代入提出的算法，减小估计的频率和相位误差。 按照本发明实现的交流电相位频率幅值跟踪重构的方法，无需提供前 馈参考较频率，能够有效分析任何位置角频率的交流电相位、频率和 幅值，并且对于单相或三相电压、电流信号均可实现分析，而且能够 实现有效、快速的实时重构。