产品详细介绍4路视频采集卡、流媒体采集卡――Kylines 4400AV   一、产品简介麒麟视讯产品以其在视/音频和多媒体技术上的领先地位而被广泛认可，已经将Kylines 4400AV加入其高质量和高性能的采集卡产品线中。Kylines 4400AV 是为高性能低价位流媒体市场和视频监控产业而设计，能够同时从4个独立的视频源采集和输出4路视/音频流或者4路视频流。采用最流行的Direct show标准WDM驱动，大大方便开发工作。     Kylines 4400AV四路视频采集卡是一款针对系统集成商进行多路视频图像采集的4路实时高清图像采集卡，该产品主要针对流媒体图像采集要求，采用高速PCI-E接口，4路720*576同时图像采集。它采用实时并行处理技术，可以采集到更多通道和更大尺寸视频图象，使采集图像质量更好、采样频率更高，性能更为稳定。Kylines 4400AV采用美国 con公司的最新视频采集芯片研发而成，采集图像清晰，色彩艳丽，采用PCIEx1的传输接口，支持4路 720x675 的图像采集。没有目前其他厂家采集卡存在的一些 图像拉丝，色彩差，声音不同步等问题，适合2U机箱，4U机箱，和标准通用机箱应用，驱动采用DX架构，是目前多路标清采集的最佳选择。二、性能指标      Kylines 4400AV通道实时图像采集卡4路PAL，NTSC彩色或黑白视频信号同时输入，同时显示。      Kylines 4400AV通道实时图像采集卡亮度、对比度、色调、色饱和度软件可调。     Kylines 4400AV通道实时图像采集卡支持计算机内容与图像同屏显示      Kylines 4400AV通道实时图像采集卡底层程序稳定，功能丰富、开发简便。      操作系统支持：Windows 2000、2003、XP、Windows 7。 三、产品特点     1）PCI-E接口，支持一机多卡。      2）四路独立的视音频采集处理，视频图像可以叠加。      3）支持流媒体格式WMV9、MPEG-4、H．264等的录制与网络视频直播      4）每路独立可以调成NTSC或PAL制      5）四路复合视频输入和四路音频输入      6）每路支持最大解晰度为NTSC：720x480（30 fps）； PAL：720X576（25fps）7）支持大多数的视音频采集软件，如AMCAP，Media Encode，Real Producer等。      9）四路无压缩视音频数据DMA信道，使得四路视音频预览低CPU占用率     10）亮度、对比度、色调、色饱和度软件可调11） 高性能的模拟视频前端滤波处理能力，使效果得到低码率、高清晰无干扰的还原      12）为IPTV项目提供优秀的解决方案。四、典型应用包括：    1、网络视频直播、流媒体直播；　　2、教育课件录制、多媒体录播录像、会议录播、视频会议，远程教育培训；　　3、大屏幕拼接、电视墙行业、虚拟演播室、虚拟现实、工控、游戏机等设备；　　4、VOD系统、资料保存；5、远程视频监控、远程医疗等。 五、技术规格：   视频输入： 4路复合AV   音频输入： 4路 模拟非平衡音频   视频输出： YUV2 (4:2:2), YUV (4:1:1)   音频输出：WAV   视频监视：实时硬件的VGA overlay显示屏幕   音频监听：标准声卡   音频格式：立体声48KHz   开发支持：Direct show标准WDM驱动，VFW接口   符合标准：完全兼容PCI-E标准   支持压缩格式：Flash、WMV9、Real10、Divx、Xvid等   支持视频制式：PAL、NTSC    显示总资源：120fps(NTSC) / 100fps(PAL)   录像总资源：120fps(NTSC) / 100fps(PAL)   显示分辨率：720×576   录像分辨率：720×576采集视频分辨率尺寸： PAL NTSCQSIF  176X144    176X112SIF 352X288  352X240HD1 352X576 320X4802/3D 480X576 480X4803/4D1 544X576 544X480VGA 640X576 640X480QVGA 320X288 320X240FD1  720X576 720X480

触摸控制/视频直播/音频调节/支持在线升级/远程控制本地数字调音

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

随着社会经济的发展，医院、车站、机场等大型场所的规模和数量不断扩大，其保安巡逻 自动化需求将日趋迫切。目前依赖于人力巡逻或CCD定位监控已不能满足夜间保安的要求， 采用保安巡逻机器人实行定时、定点监控巡逻与不间断流动巡逻结合将是目前最佳的解决方 案。 为了实现保安巡逻的各项功能，使系统在总体性能上满足实时性、可靠性和方便性的要 求。远程操作计算机远离移动机器人的工作现场，操作者通过这台计算机实现对机器人的远程 操作控制，其实现的功能有：网络通信、视频的解压缩和显示、非视觉传感器信息的可视化显 示、移动机器人工作状态的显示和接收操作者通过控制设备对移动机器人下达的控制命令。 移动机器人平台由移动机器人信息处理及操作系统、道路识别系统、视频采集系统、非视 觉传感器信息采集系统和伺服驱动系统组成，其中移动机器人上位机系统实现的功能有：网络 通信、视频信息压缩、视频信息识别、非视觉传感器信息的处理、移动机器人的运动规划和运 动控制。本项目创新点如下： (1) 基于区域矢量化道路识别 对车道线进行区域矢量化，并对获取的车道线进行数学分析及建模，用以后续的自动导航 控制。 (2) 基于多信息融合的自动导航 本巡逻机器人自动导航系统采用多信息融合，结合视觉信息和GPS定位。视觉信息用来识 别车道线进行导航，而GPS可以提供必要的导航信息，对视觉信息的不足进行补充。 (3) 巡逻机器人组网及远程控制 巡逻机器人控制系统接入无线网络，可以通过控制端PC对机器人发送指令，使其按所发 送的指令自动到达指定站点。机器人之间应该也能够互相通信，这样才能够及时的避免冲撞以 及交换信息。

一种实现列车完整性远程监控的系统和方法，涉及车载设备和地面控制中心两部分。包括列尾设备和机车设备：列尾设备，用于监控列尾风压检测装置的工作状态以及列尾位置信息，包括GPRS无线通信模块；微处理器，通过接口与无线通信装置相连接；GPS卫星定位模块；安全监控模块，包括无线通信装置；微处理器，通过接口与无线通信装置相连；GPS卫星定位模块；告警装置，通信控制器，获取车载设备通过GPRS传输来的数据，向车载设备转发控制台发来的指令；地面数据库服务器，存储通信控制器接收到的数据，供控制台用户软件使用。通过上述系统，可实现列车完整性的远程监控，还可以利用GPS信息辅助列车完整性检查，从而达到保障行车安全的目的。

本实用新型公开了一种基于高光谱成像的大田害虫监控诱捕装置，包括：杀虫装置、采样装置、终端机，所述的采样装置为高光谱仪摄像头；还包括：排虫装置；输送装置；动力装置；所述的排虫装置包括：壳体，顶部设有与杀虫装置相连的入虫口，底部设有出虫口；空心芯轴，伸入壳体内；排虫轮，转动安装在空心芯轴上，外圆周面上设有排虫孔，排虫孔与排虫轮的内腔连通，排虫轮的内腔通过空心芯轴与负压装置连通；止吸阀，固定安装在空心芯轴上，可封闭欲排虫的排虫孔。可有效地克服由于害虫虫体相互重叠而导致无法精确计数和种类识别的问题；不仅可以进行计数，而且可对害虫的种类、雌雄以及虫龄进行判别，使对大田害虫虫情的预测和判别更准确。

成果简介：现代有轨电车是国家十三五规划的重点发展方 向，在全国大中型城市中将大量兴建现代有轨电车，道口安全 防护系统是用于有轨电车道口、ERT 及 BRT 快速公交系统的安 全防护与智能监控，也可应用于城市平交道口、铁道道口等交通关键节点的安全防护。 其主要功能包括：对有轨电车与城市道路交通交叉口进行 安全防护，当轨道车辆通过路口时道口安全防护系统自动启动 升起，将轨道车辆运行与道

本发明公开了一种针对复杂曲线构件的激光焊接实时在线监控 系统。该在线监控系统的硬件平台包括激光焊接头、机器人、影像采 集设备、图像处理单元、数据处理单元、反馈调节单元、机器人控制 单元。该系统的目的是通过实时拍摄焊接头与工件的相对形位，将实 际形位与规划行位比对，计算回归规划路径所需的补偿矢量，继而将 该矢量加载于机器人上以调节机器人按照预定轨迹进行焊接。

针对大规模分布式计算系统例如云计算系统、数据中心等的运维需求，研发了针对大规模计算系统的预测性监控技术。并开发了一个可扩展的监控系统。该系统的特点为：1）基于语义事件表达监控信息，开发了复杂事件处理器，可以支持用户定义针对复杂模式的事件探测组件，从而使系统能够对自动探测复杂的状态变化；2）基于发布订阅模式的事件传输网络，使得监控系统可以规模扩展，因而适应了大规模计算系统的监控需求；3）开发了多种性能预测算法和异常探测算法，实现了对计算机和应用性能的长期预测。 本项目的成果已经应用到多个企业的系统监控上。项目的成果也发表在INFOCOM、IFIP Networking，IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems, Journal of Systems and Software, Software: Practice and Experience等著名会议和期刊上。项目成果已经申请了10项专利。

任何具有温度的物体表面都会产生红外线，利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术，可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术，结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据，如电信号、压力、流量等参数，利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是：红外图象可以实现非接触的、在线（或离线）检测，也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供，并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观，因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定，并在多处投入实际使用，受到普遍好评。