本发明公开了一种面向视频编码的背景建模方法，通过在图像块的基础上选择性地进行局部背景建 模、局部背景更新、局部多重背景保持，以克服现有以帧为单位的背景建模方法中存在的背景更新的最 佳时机难以确定、特定情况下背景建模困难、对周期性背景建模效率低下等问题，从而降低背景建模的 开销，提高背景模型的预测质量，最终提高视频编码的总体压缩效率。

一种基于双目的车辆视频测速方法，包括以下步骤：步骤1、并对采集到的灰度值图像进行滤波处理，得到锐化后的灰度图像；步骤2、对灰度图像提取图像的边缘信息；步骤3、对边缘图像进行凹型模板滤波处理得到处理过的边缘系数图像；步骤4、再对边缘系数图像做差分处理将图像中灰度变化大的点突出来；步骤5、经过上面突出的点并非边缘点，将图像按初始设定的阈值进行二值化处理，达到边缘的精确定位；步骤6、利用边缘检测对原始图像进行更新，然后将更新的图像做二值化处理；步骤7、二值化后提取图像做数学形态学的优化。步骤8、采用占空比来对机动车进行分割识别，对运动车辆的跟踪；步骤9、双目校正车速。

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产品详细介绍产品型号及参数产品分为独立式和机架式两类，其中独立式音视频编码器广泛适用于个人用户或企业单点使用，可同时支持1路D1或2路CIF视频输入；而机架式音视频编码器则广泛适用于各类企事业单位多点或密集型使用，产品分为1U和5U两种，单个机架式编码器最多可同时支持8路D1或16路CIF视频输入。产品图如下： 性能参数● 采用专用媒体处理DSP芯片，可实现多路D1/CIF实时WMV9/H264视频编码算法，多路WMA9/H264和优化的ADPCM/MP3/WMA音频编码算法。● 多路标准PAL或NTSC制模拟视频输入，多路标准模拟音频输入，音频／视频同步采样。● RTC实时时钟，为视频／音频采集、编码提供标准时基。● 嵌入式TCP/IP协议栈，10/100M自适应网口，可直接接入网络。● 内置强大的OSD功能。● 内置嵌入式Web服务器。● 输出流采用标准的HTTP流协议。特性特色● 算法代码针对DSP芯片资源、板载资源作大规模手工优化，目前的版本具有码率低、图像精美、CPU负荷低的特点。● 整机功耗小、发热低。● 硬件平台经各方多种环境测试，证明稳定可靠，适合24×7不间断长期工作。产品技术参数视频参数 视频输入电性能 共2/4、8/16路CVBS模拟视频信号输入 电压幅度（VPP）：0～1V 信噪比（SNR）≥46db 特性阻抗（RL）：75±3.75Ω 传输时延：最佳120ms 图像制式：支持PAL制式 传输有效率：≥99.3% 视频通道带宽：≥4MHz 灰度等级：≥10级 图像分辨率：≥400线（D1模式下） 接口方式：BNC阴性 视频压缩方式：WMV9/H.264 图像传输码率：32kbps～4000kbps 图像传输帧率：25±3帧/秒音频参数 音频输入：8/32路单声道声音输入 音频量化支持：8～48K采样率，16比特量化 音频压缩方式：WMA9或优化ADPCM音频压缩算法/MP3 音频码率：32k～128kbps 偏置电压:≥-3.3V且≤3.3V网络 接口标准：10baseT Ethernet 100baseTX Fast Ethernet /网络通道 连接口：RJ-45功率 设备功耗：8～16/32～64W工作环境 温度范围 0±3℃～55±2℃ 恒定湿度 ≤90℃ 大气压力 86～106KPa 电源电压 187V～242V 电源频率 50±1Hz

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7