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产品详细介绍  排队机或者排队系统，正式名称为现场客户管理系统，主要为公共服务领域里面的集中办事场所提供客户流管理和统计功能。根据具体的服务内容和现场情况，现场客户管理系统主要分为两个比较大的类型：服务大厅现场客户管理系统和医院现场客户管理系统。   从体系结构来说，服务大厅排队系统要比医院排队系统简单很多，因为服务大厅的排队系统一般情况下不会和具体的服务行业有太多的联系，比较典型如银行排队系统。顾客从发号机上面取一张排队号票，然后在等候区等待柜员呼叫。整个过程没有和银行的业务系统发生联系，流程也非常简单。下面主要说下医院排队系统（诊区现场客户管理、挂号处现场客户管理系统、药房现场客户管理系统）   现在很多厂商因为没有足够的实力开发医院版排队系统，就简单得用大厅版的银行排队机搬到医院使用，其结果很难让医院满意，造成了很多问题，有的直接导致项目无法验收，给项目方和医院都造成了很大的损失。   因为医院系统的多样性，如果系统开发单位的实力不够，在项目施工过程中，会有很多的问题，如HIS对接无法顺利完成，媒体系统显示方式无法按照院方要求实现等等问题会导致项目施工无法完成，或者施工时间拖长，给医院和项目方带来无穷的后遗症，原来想规范就诊排队秩序的，最后反过来影响了医院的就诊秩序。笔者在业内这么多年，看到太多的项目因为功能无法满足要求而导致项目无法验收，不能清款，或者在项目施工完成后，麻烦事情不断，最后都到了医院要求要派一名技术员必须到医院驻扎，随时排除故障的情况。所以项目施工方在选择具体的产品的时候一定要谨慎，尽量选择那些开发实力强大的系统提供方，可以避免很多的麻烦，也别在开始的时候太轻信开发商的承若、保证之类的，很多提供商说的很漂亮，实施起来就是完全另外一回事，或者轻信那些说整个医院排队系统只需要几千元价格就能搞定的软件提供商，他们能提供的就只有银行排队机。到施工后可能连哭都来不及，呵呵，一分钱一分货，当然也有物廉价美的，你能找到5000块价格的一个医院排队系统，10万块卖给医院，呵呵，那就只能说你厉害。       如下图所示，医院现场客户管理系统（医院排队管理系统）和银行排队机有什么区别，一看就知。 朋友您好！青汉科技真诚寻求合作伙伴！！ 当今社会产品同质化严重，竞争异常激烈，排队行业也面临着重新洗牌的格局。如何掌握主动，寻求发展已成为业内企业亟待解决的课题。科技创新，研制新品乃是排队行业制胜之法宝。为顺应时局，应对金融危机，我青汉公司最新推出一款已在湖南国家电网，天津市公安局，厦门南方电网等众多高档营业厅安装使用，市场反响相当不错的高科技新产品-QQH301型壁挂式排队机，该产品系全国首创，独家生产，科技含量高，产品应用范围广，市场竞争排他性强，可操作空间大，系排队设备之换代首选产品。青汉排队机厂家真诚寻求志同道合之行内合作伙伴，解除行业壁垒，互通有无，共同分享排队设备市场需求这块大蛋糕，不知贵司意向如何。 深度挖掘客户潜力，提供科技创新产品，共创你我双赢局面！！"青汉排队"现诚挚邀您合作!!!!!! 全国统一免费热线： 4006-222-119 青汉排队机第三代超薄壁挂式排队机全国招商 招商热线:13488858092   联系人：肖霞 QQ:352616191 http://www.qhkjbj.com   

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。

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。

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。

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。

本发明公开了一种基于移动终端的网络视频和电视节目的在线查询和播放控制方法，包括：服务器端提取并存储互联网视频网站上的视频信息；服务器端利用视频信息中的视频源网页地址，获取视频源网页源数据，从而提取视频源真实地址并存储；服务器端根据电视节目预告网站网页数据编排，提取节目预告信息并进行存储；移动终端作为客户端通过网络视频提取信息进行在线查询获得视频信息，以进行在线播放，通过节目预告信息进行在线查询并遥控电视机进行电视节目播放。本发明还公开了一种在线查询和播放控制系统。本发明通过对网络上的各类视频源信息或

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

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