产品详细介绍上海景瑞全自动录播系统使用混合定位,其中： 老师：图像跟踪定位 学生：声音跟踪定位 通过图像分析确定老师的位置，实现定位。特点： 1. 通过判断老师的走动速度，自动调节云台摄像机的转动速度，画面平滑无抖动； 2. 通过老师的手势识别，判断是否在板书，给予板书特写； 声音定位： 不同于图像定位是基于身高的判断，声音定位可以更准确定位学生位置： 1. 适用于任何场景，它可以在学生不起立、全起立、阶梯教室等开放的场景下准确定位发言学生的位置，快速给予学生特写镜头； 2. 美观简洁：图像识别需要在教室四周部署多个辅助摄像头，而声音识无需部署任何辅助摄像头，教室整体美观简洁。

同济大学吴志强副校长指导科技园以最快的速度开发完成并部署上线“天骄系统”，取代原有的人工操作模式和流程。入驻企业人员信息的采集、收发、汇总、统计、分析和上报等各项工作，以及园区人员的入园登记、出园登记工作，全部在“天骄系统”中完成。“天骄系统”上线后，园区所有入驻企业员工在手机端登记每日健康状态，只需要不到10秒就能完成。对健康登记信息中有异常情况（主要指发烧、咳嗽）的人员，管理后台可以做到及时发现、及时跟踪并持续关注，大幅提升了疫情防控中人员管控工作的效率。同时，“天骄系统”彻底解决了人工操作模式下存在的数据规范性差、数据质量不高、数据不能实时共享等问题，为科技园各分园（基地）工作人员的数据统计、查询及汇总工作提供了极大便利，大幅度提高了工作效率，有效提升了基础数据的规范性和准确性。“天骄系统”实现了园区入驻企业员工入园及出园的自动读码、身份核验和通行语音提示等功能，极大地提高了企业人员进出卡口的通行效率，减轻了园区工作人员的管控压力，为园区以及园区入驻企业守牢复工复产第一道安全闸门，从而可以帮助企业有序、安全地复工复产。 同济科技园不断创新，在系统中又增加了实时监控功能模块“天骄湾实时大数据监控平台”（以下简称“天骄系统监控平台”）。 天骄湾实时大数据监控平台 

100万投资项目集、7000万公司库，自带数据基础标的信息一键入库，关注赛道智能推荐数据中台按需定制，助力投资决策全维度金融数据API，按需定制深度清洗数据

产品特点 1. 一体化硬件设备，非PC架构，嵌入式Linux操作系统，高度集成图像识别跟踪、自动导播、直播、采集录制、视频统计等系统模块。图像识别跟踪无需额外安装任何跟踪辅助摄像机，利用全景摄像机即可进行图像分析，即可支持低龄学生、身高差大的班级。 2. 视频采用H.264 High Profile 4.2编码方式，纯硬件DSP方式采集高清视频及VGA信号，支持8路视频信号输入（内置4组高清摄像机信号输入模块以及2组电脑信号输入模块，2路DVI视频信号输入模块），信号类型支持HDMI/VGA/HD-SDI/DVI/IP。音频采用AAC高清编码方式，支持1组6.35mm立体声音频输入接口和2路音频RCA立体声音频输入接口，2路音频RCA立体声音频输出接口。 3. 配备两路千兆网络接口，减轻网络负载压力；内置VOD点播模块，无需安装插件，可通过网络进行视频文件在线点播，可提供至少50路的公网在线直播。 4. 内置远程视频互动模块，不需要任何辅助设备即可支持4方课堂视频互动专递。支持升级系统软件为互动录播系统，录播主机在主讲教室可带三个点的互动听讲课堂，可任意切换主讲和听讲。 5. 主机自带2T硬盘空间。文件管理数据库可对课件进行管理，在嵌入式设备上录制信息、课件名均以中文存储，课件查询方便快捷。并带有自动上传及定时上传到额外指定的FTP资源服务器的功能，支持NAS网络存储。 6. 采用最先进跟踪算法，通过人脸轮廓检测方法，准确率达到90%以上；支持跟踪识别屏蔽功能，支持站立坐下、左右、前后宽动态识别技术，支持站立时间设置、跟踪面积识别等跟踪特点。

产品详细介绍

产品详细介绍 u 三路麦克风输入 u 麦克风独立调节 u 线路立体声输入 u 录音立体声输出 u 外接4-16Ω喇叭 u 高、低音调节 u 话筒48V独立切换 u 话筒反馈状态独立切换 u 供电方式：AC220V/50Hz u 反馈移频量：5Hz±1Hz u 输出功率：100W u 频率响应：非反馈移频状态：20Hz ～ 20kHz       反馈移频状态：150Hz ～ 15kHz

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。