产品详细介绍

进入智能时代，摄像机将从“看得见”迈入到“看得深”、“看得懂”、“能预见”的多维智能感知视界。相比较传统摄像机因软硬件绑定而产生的应用局限性，华为推出软件定义摄像机理念，明确三大核心标准暨拥有专业AI芯片、开放的摄像机OS、开放的算法和应用生态，华为采用智能算法与硬件底座分离的设计理念，在硬件底座算力充足的情况，通过对摄像机前端算法的不断在线迭代与自主学习实现一次硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。软件架构开放，汇聚生态伙伴优秀算法，实现普惠AI；开放的硬件架构，可以接入各类感知终端；为客户持续创造社会价值与商业价值。 MVB（MachineVisionBenchmark）是机器视觉图像质量评价体系，从场景适应度与识别准确度两个方面对“给机器看”的图像质量进行评价，划分6个质量指标进行分析，包括清晰度、噪声、对比度、亮度、色彩还原、色彩饱和度，给出各单项的质量评价及与整体质量的相关度，用于指导图像调优。 SuperColor低照全彩成像技术是好望三大根技术之一，作为图像根技术，打造全天候极致图像体验。SuperColor作为好望的图像根技术，依托“墨子”系列镜头、“烛龙”系列Sensor、ISP算力换图像等黑科技，打造全天候极致图像体验，让人看更舒适、让机器看的更准。目前好望软件定义摄像机已有多款应用了SuperColor技术。 面对多变的需求，海量的信息和数据，AI算力成为智能视觉产品的一大重要基础，华为软件定义摄像机（Software-DefinedCamera，简称SDC）以超强算力AI芯片加持打造X、M、C、D四大系列，通过不同算力，加载不同算法，以服务于多样的智能化需求。 •X系列：超强算力AI芯片加持，以全算法合集，多算法加载，打造智能新高度 •M系列：适配单一场景智能化专业需求，打造专业级AI产品，同时支持软件定义架构，实现算法可按需定义 •C系列：轻算力，轻智能，解决不同场景下的基础智能需求 •D系列：主打分销市场，打造面向千行百业的普惠AI的系列化产品 全息感知 开放架构，多维感知，在不同场景下，助力客户快速择优上线智能新应用，智能图像识别技术，自动识别逆光、低照度、雨雾、人物、车辆等不同场景，自主调整摄像机参数，帮助客户获得最佳的图像质量，确保关键信息不丢失。同时通过“生态仓”设计，实现与物联传感器的生态互联，构建全息感知的入口。 全时智能 全时可用，持续成长，依托于专业AI芯的超强算力，用算力换图像，实现全天候的极致高清体验和智能感知，同时，专业AI芯使能自主学习能力，让SDC在交通、平安城市、园区等各类应用场景中持续优化，越用越聪明。 全景协同 按需定义，协同共享，华为充分考虑不同客户、不同场景下的摄像机智能化需求，SDC支持算法应用商城，算法可在线加载更新，具备算法持续演进能力。产品算力充足，实现1个智能摄像机带动周边N个普通摄像机智能升级，实现多目摄像机的多镜头的智能协同，有效提升企业效率。

2025年4月10日，央广网客户端以《走进代码与创新碰撞之地——天津市大学软件学院》为题对我校进行了报道。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

        5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。

前瞻性队列成员管理及问卷调查智能分析系统是针对新时期大型中心人群队列的研究设计，体现了云 计算、互联网、大数据的设计理念和时代特征