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中国科大建立高温高压富水条件下岩石熔融温度测定新技术
中国科学技术大学地球和空间科学学院倪怀玮教授研究团队通过实验技术创新，建立了用电导率突变在高温高压富水条件下原位确定岩石熔融温度的方法，为解决关于地球俯冲带熔融条件的争议奠定了基础。
中国科学技术大学
2022-06-02
匹配泵环形压水室的高效非对称导叶体及优化设计方法
项目简介 为了提高泵内导叶体的效率及稳定性，本成果基于流体动力学理论，打破传统的叶 片沿圆周方向均匀布置方式，提出了一种叶片沿圆周方向非对称布置的导叶体及设计方 法。属国内首创项目。该成果经计算流体动力学计算验证，并申请了专利，专利号： 201320001584.5。 性能指标 根据导叶体出口过流断面上流体沿水泵旋转方向流量增加这一特性，通过逐渐增加 叶片之间的角度，重构每一流道的过流能力，
江苏大学
2021-04-14
可降解纤维基纳滤及反渗透膜处理中水回用技术
项目背景：1.由于限塑令的提出，高分子膜材料的应用领域 也势必会受到限制，纤维基膜材料具有可降解性，目前常用的是 醋酸纤维素，纤维膜存在耐溶剂性差、抗氧化性能差，易水解， 易压密，抗微生物侵蚀作用较弱等。2.在海水淡化方面，改变纤 维素膜的亲水性，使其表面成为超疏水表面，当高浓盐水蒸发， 吸附到膜表面，然后会因为超疏水而不能在膜表面吸附，从而滑 落收集，可以说是海水淡化、工业废水处理的新思路.
所需技术需求简要描述：1.制备出具有高通量、高湿压强度， 耐污染、耐溶剂的可降解纤维素基反渗透膜材料，该材料对钠离 子的截留率为 95%以上。 2.制备具有超疏水表面的纤维素基膜 材料，接触角超过 150°以上，膜材料的生物降解率达 90%以上。 3.膜组件的设计，降低膜组件的成本，改善膜组件组装过程中的 设计工艺，提高膜组件
对技术提供方的要求:要求拥有纤维素材料、工业废水处理 的背景，能够提供纤维素膜制备及改性的技术支持能力的研发团 队。
青岛中宇环保科技集团有限公司
2021-09-03
高浓度难降解工业废水超临界水氧化治理成套技术与装备
目前国内染料厂、农药厂、制药厂、造纸厂、化工厂、食品厂等，每年排放的高浓度难降解废水约30亿吨左右。对这类高浓度难降解工业废水的处理一直是困扰国内环保界的难题。超临界水的特殊性质使其在有机废水治理方面所具有的无可比拟的优点。
现已成功完成一套固定式和一套撬装式超临界水氧化装置。采用自主建造的超临界水氧化反应器，分别对造纸黑液、印染废水、碱渣废水、农药废水、垃圾渗滤液、化工废水、印染厌氧污泥和PTA残渣等进行了测试，在进口COD（化学耗氧值）几万mg/L条件下，可保证出水COD浓度不高于60mg/L，并析出无机盐。
南京工业大学
2021-01-12
HEVC高效视频编解码器及图片编解码器
项目简介 当今社会，随着多媒体技术的不断发展，图片视频已经成为了人们获取信息的重要来源，图片视频的数据量出现爆发式地增长。面对大量的图片视频信息，如何高效的存储和传输成为一个重要的问题，在这样的背景下，HEVC视频编码标准应运而生。HEVC(High-Efficiency VideoCoding)是ISO/IEC和ITU-T联合制定的最新视频编码标准，该标准进一步优化了前代视频编码标准H.265，并进一步创新，最终在相同的主观质量下比前代标准H.264提高一倍的压缩率。 HEVC视频编码标准虽然在相同的主观质量下提高了一倍的压缩率，与此同时编码过程中所需的计算量大幅提高。过高的计算量严重的阻碍了HEVC标准产业化的过程。本项目通过一系列技术高效的实现了HEVC视频编码标准下的编解码器以及图片编解码器。项目设计了快速率失真优化框架、高性能并行框架以及高效全平台支持框架，生产出高效的编解码器。 本研究室在视频编码技术上有多年的积累，在率失真优化上有深厚的理论基础。同时，在视频编码标准的实现上，本实验室也积累的丰富的经验，设计并实现了高效的HEVC视频以及图片编解码器。应用范围 虽然目前H.264仍然是主要的视频编码标准，但是HEVC必将很快取代H.264的行业地位。随着高清视频的普及，以及超高清视频的出现，如何在保证视频质量的情况下，提高压缩率减少成本，成为产业界必须要考虑的问题，HEVC视频编码标准必将得到广泛应用。项目阶段 本实验室在视频图像编解码器上进行了多年的研究，对于编解码的过程进行了透彻的分析，设计出快速的率失真最优化模型以及高效的并行框架，最终开发出高效视频编解码器Lentoid以及高效图像编解码器LentP。经过测试对比，Lentoid和LentP与市场同类产品相比均具有可观优势。目前本项目已经完成原型系统开发，有待进一步完善。知识产权 本实验室在高效编解码器的上进行了大量的研究，在编码快速码率失真优化RDO算法，高性能并行框架以及高效解码方案上的研究成果均已在相关领域的顶级会议以及期刊上发表，同时申请了大量的专利。合作方式 合作开发、技术转让、技术许可。
北京大学
2021-04-11
HEVC高效视频编解码器及图片编解码器
当今社会，随着多媒体技术的不断发展，图片视频已经成为了人们获取信息的重要来源，图片视频的数据量出现爆发式地增长。面对大量的图片视频信息，如何高效的存储和传输成为一个重要的问题，在这样的背景下，HEVC视频编码标准应运而生。HEVC(High-Efficiency VideoCoding)是ISO/IEC和ITU-T联合制定的最新视频编码标准，该标准进一步优化了前代视频编码标准H.265，并进一步创新，最终在相同的主观质量下比前代标准H.264提高一倍的压缩率。 HEVC视频编码标准虽然在相同的主观质量下提高了一倍的压缩率，与此同时编码过程中所需的计算量大幅提高。过高的计算量严重的阻碍了HEVC标准产业化的过程。本项目通过一系列技术高效的实现了HEVC视频编码标准下的编解码器以及图片编解码器。项目设计了快速率失真优化框架、高性能并行框架以及高效全平台支持框架，生产出高效的编解码器。 本研究室在视频编码技术上有多年的积累，在率失真优化上有深厚的理论基础。同时，在视频编码标准的实现上，本实验室也积累的丰富的经验，设计并实现了高效的HEVC视频以及图片编解码器。本实验室在视频图像编解码器上进行了多年的研究，对于编解码的过程进行了透彻的分析，设计出快速的率失真最优化模型以及高效的并行框架，最终开发出高效视频编解码器Lentoid以及高效图像编解码器LentP。经过测试对比，Lentoid和LentP与市场同类产品相比均具有可观优势。目前本项目已经完成原型系统开发，有待进一步完善。虽然目前H.264仍然是主要的视频编码标准，但是HEVC必将很快取代H.264的行业地位。随着高清视频的普及，以及超高清视频的出现，如何在保证视频质量的情况下，提高压缩率减少成本，成为产业界必须要考虑的问题，HEVC视频编码标准必将得到广泛应用。
北京大学
2021-04-11
一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去， 得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围，在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。
华中科技大学
2021-04-11
HEVC高效视频编解码器及图片编解码器
当今社会，随着多媒体技术的不断发展，图片视频已经成为了人们获取信息的重要来源，图片视频的数据量出现爆发式地增长。面对大量的图片视频信息，如何高效的存储和传输成为一个重要的问题，在这样的背景下，HEVC视频编码标准应运而生。HEVC(High-Efficiency VideoCoding)是ISO/IEC和ITU-T联合制定的最新视频编码标准，该标准进一步优化了前代视频编码标准H.265，并进一步创新，最终在相同的主观质量下比前代标准H.264提高一倍的压缩率。 HEVC视频编码标准虽然在相同的主观质量下提高了一倍的压缩率，与此同时编码过程中所需的计算量大幅提高。过高的计算量严重的阻碍了HEVC标准产业化的过程。本项目通过一系列技术高效的实现了HEVC视频编码标准下的编解码器以及图片编解码器。项目设计了快速率失真优化框架、高性能并行框架以及高效全平台支持框架，生产出高效的编解码器。 本研究室在视频编码技术上有多年的积累，在率失真优化上有深厚的理论基础。同时，在视频编码标准的实现上，本实验室也积累的丰富的经验，设计并实现了高效的HEVC视频以及图片编解码器。
北京大学
2021-02-01
一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法，包括以下步骤：S1 获得视频图像的静态显著性图；S2 根据连续的视频帧提取场景的光流向量场；S3 通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块；S4 通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量；S5 规范化差异性能量，获得运动显著性值并生成运动显著性图；S6 将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图，即可实现对视频图像的显著性检测。本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果，特
华中科技大学
2021-04-14
一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去，得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相加得到最终
华中科技大学
2021-04-14