本发明提供了一种基于可视搜索的媒体交互方法及系统，客户 端对报纸或杂志上感兴趣的内容拍摄得到感兴趣图片，对感兴趣图片 提取特征信息，将携带有特征信息的查询请求发送给服务端；服务端 预存报纸和杂志图片集及相关链接信息，接收客户端的查询请求，依 据查询请求携带的特征信息检索客户端感兴趣图片及相关链接信息， 并将查询结果反馈给客户端。本发明根据用户拍摄的报纸图片，搜索 相应电子版的报刊，为用户呈现其感兴趣的新闻报刊、相关新

产品详细介绍   北极星通公司利用智慧云与大数据技术，通过高性能流媒体系统，综合管理系统完成与各家监控系统的对接，使传统的监控系统不再封闭，轻松拓展到基于互联网的应用中。 优势： 1. 提供安全可靠、性能稳定，可扩展的“云监控”解决方案； 2. 兼容主流的监控厂家，如海康、大华、宇视、雄迈、中维、天地伟业、亚安、安讯士、派尔高、三星等设备接入； 3. 支持全终端客户端接入，包括android，ios，pc，Linux等终端设备，支持两微一端接入，支持多种ADSL，电信，移动，联通，卫星等多种网络接入途径； 4. 提供集群化解决方案，支持数万路监控接入，数万并发的多级转发能力； 5. 提供标准API接口，与第三方Web系统，OA系统，CRM，ERP，APP等系统进行对接； 6. 可部署企业内部私有（私有云），一次卖断后期收服务维护费，也可部署在公有云租用给企业使用； 7. 提供软件，嵌入式硬件，应用层支撑，支持物联网设备接入，远程调度，远程处理； 8. 多年行业积累。 技术特色： 1.智能按需从NVR或者网络摄像头取流，节约带宽； 2.适合部署在任意网络环境中，监控点无需公网IP地址； 3.可部署远程云存储中心，本地不做存储，也可以本地继续采用原来NVR或DVR存储方式； 4.可接入联动报警等； 5.可接入智能云，物联网，GPS定位等应用。 系统清单： 序号 名称 型号 数量 备注 1 云控中心 AokuMediaCenter 1套 对各个流媒体服务系统，媒体网关进行管理，提供各种管理策略，集中控制 2 流媒体服务系统 Aoku Media Server 1套 流媒体核心服务器，完成对媒体网关采集到的数据的聚合，并进行集中存储，集中发布等 3 媒体网关 AokuMediaGate N 一般一个NVR配一个媒体网关，最多能接入16个网络摄像头，完成对实时流的转发 4 定制开发 Aoku 1套 针对具体需求，提供二次开发的API接口，定制应用接口，培训安装  

系统面向企业移动应用建设，实现对移动应用、移动设备、安全策略、集成接入的统一管理，规范建设过程，共享移动应用资源，降低移动建设成本，全面支撑企业的移动应用建设、实施和运行管控，提升工作效率。

面向户外活动、体育课、文艺表演等拍摄录制应用设计的移动便携一体化录播系统：轻薄的便捷机身、全无线传输技术、箱式收纳设计，满足轻松录制、大规模点播、在线直播、远程互动等需求。

移动导播台针对现今高校、普教、职教全景式记录课堂实况的重点需求，集先进的音视频传输技术、智慧导播切换技术、无线传输技术、虚拟现实技术、三维图像处理技术等多种功能于一体，在诸多移动式录播系统品牌中的堪称翘楚！

本系统在设计中使用了先进的网络处理器技术，包括高性能的IXP2400处理器和高速千兆以太网接入能力，提供了强大的网络处理能力和可靠的运行稳定性。本系统完成的基于网络处理器硬件平台根据不同的实际需求，可以广泛应用于各种网络通信系统和网络安全领域，边缘路由器，千兆硬件防火墙和入侵检测系统，具有广阔的市场前景。

本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术

包括多个基本单元，可附加二层附加单元扩展竖向空间，满足多种功能用途；各板块间轴承铰接，单元的打开和折叠由其底部在导轨上的导轮牵引完成。每套独立的建筑系统可以由多个基本单元和/或二层单元组合，车厢头部分服务单元两角固定两侧基本单元的旋转轴承，系统完全展开平面可呈一字型、十字型、三字型；建筑单元利用电力驱动在导轨上移动和旋转，以及自身板块开合，快速完成自行建房，机械可靠性高，场地要求较低，通风保温良好，组合方式灵活，有利于不同场地快速建造大型建筑或建筑群体。

结合模式识别及语音情感感知算法，开发了应用于移动平台的语音情感识别系统，该技术具有自主知识产权。该系统能够通过移动终端采集用户的语音信号，经情感建模和识别算法处理后，实时感知用户语音中包含的六种基本情感信息（高兴、悲伤、惊讶、害怕、生气、嫌恶）。系统特点：1、融合说话人无关和说话人相关两种语音情感模型，用以弥补单一模型无法兼顾算法普适性和准确性的不足；2、具备在线及离线两种工作模式，在线模式下，移动设备可以借助服务器获得更为准确的识别结果，并且节省运算资源；3、对移动设备使用环境中的低采样率与低信噪比环境作了针对性优化，保障了识别算法在一般环境下的鲁棒性。 本系统基于北京航空航天大学模式识别与人工智能实验室的多模型融合语音情感识别技术，在移动平台上实现了对说话人情感表达的识别。其能够对说话人相关和说话人无关情形进行相应优化，对于未在系统注册的一般用户，识别准确率为76%；对于已在系统注册的用户，识别准确率可达83%，属于国内外领先水平。对于长度为2s的语音，本系统离线模式下识别时间小于0.5s，在线模式下识别时间小于0.2s。