烟气黑度和大气污染联网视频监测系统是城市环境监测管理系统的一个重要组成部分，它利用安装在城区制高点的前端摄像机及监控室的视频多媒体计算机和控制器实现的监控点的手动或自动检测。系统实现了每个摄像球80个预置点(摄像球机或解码器必须带预置位功能)的烟气排放林格曼指数自动监测功能，系统可以工作在手动模式和自动扫描模式。每个预置点都有各自的参考区域和自定义的图像属性（此功能需要VCXP-C20彩色字符叠加器的支持），通过扣除背景有效地降低了误报概率。

针对行政约谈场景中存在的人工记录效率低、内容理解偏差记录、资料追溯繁杂等问题，本成果开展了基于音视频识别及语义分析的智能约谈平台的研究。基于 AI 深度学习的音视频识别框架、复杂网络理论和语义知识本体的文本语义相似度计算方法，研究音视频识别的语音转写、对话管理、计算机视觉技术和内容分析的语义理解、语义优化、情感识别方法，实现网信约谈、纪委约谈、公安审讯、监狱谈话等多种行政约谈场景下的约谈智能化和数字化。其中，语音识别转写是开展智能约谈系统研究的前提和基础，本成果训练了声学模型和语言模型，构建编码器，通过音频角色分离和声纹识别技术分离说话人声音，编码器识别解码，经过文本语义处理转写为文本。而文本语义处理是智能约谈系统提升约谈效能的源动力，成果构建了基于语义本体的自动专家导引约谈知识库，通过基于复杂网络的语义相似度计算给约谈工作人员推荐约谈问题；约谈结束后，利用融合主题特征的文本自动摘要技术快速生成汇报摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技术自动生成约谈报告。本成果研制高效、便捷的智能约谈音视频识别及语义分析平台，实现了在线约谈预约、人脸识别身份核验、语音实时转写、约谈问题智能引导提问、音视文同步显示、汇报摘要自动生成、约谈报告自动生成、约谈文件回溯、约谈大数据分析等功能。

本发明公开了一种视频摘要中事件与背景的融合方法。该方法在前景检测与目标跟踪的基础上，将事件与背景的融合问题分成事件预处理、背景帧选择、事件与背景融合三个步骤。首先对事件进行预处理，包括对事件按面积大小排序并调整局部亮度；然后，用事件投票的方式选择最优背景帧，使尽可能多的事件落在该帧背景上；最后融合事件与背景，根据当前位置的像素点在背景帧上的状态标志值和在图像块上的二值前景值选择使用泊松图像编辑方法融合或加权融合

企业在音频及视频设备上的软件编写

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产品详细介绍技术参数镜头组合：1/4英寸SONY  CCD镜头，NTSC，内层转录像素：768（H）*（V）解像度：高于470线信号/噪声比：大于50分贝镜头：F1.4-3.0/F=4.1-73.8毫米变焦:72倍放大对焦:自动/手动光圈:自动/手动快门:自动白平衡调节:自动/手动图像特技:正负转换,图像冻结镜头转换角度:90摄录范围：395*295毫米（最大）电源：160V-260交流，50/60HZ耗电量：小于35W体积：400（H）*390（D）*660（H）重量：8KG伸缩杆：伸缩量180MM侧灯：2个7W光管背光灯：内置无线图象、声音传输：载波2。4GHZUSB图象输出及控制：可达每秒30帧，兼容USB1。0，支持12MB/S带宽，使用8MB/S带宽LCD监示器：NTSC制式，4寸显示屏  

移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来，成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计，中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用，国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时，也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计，超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失，甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为，虽然这种 方式高效、易于同步检测，但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题，我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案，可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术，可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务，达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计，多重角度防护，可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术，挖掘具有通用性的恶意行为链，无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求，本系统提供自动化网络爬取功能，可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”，“数据流、控制流、网流”三层面，智能立 体分析模式，无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测，分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构，快速定位，快速甄别，快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式，可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源，标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟，自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示，并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验，可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高，超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟，测量时间短，重现性好。