已有样品/n国家环境光学监测仪器工程技术研究中心， 在光学和光谱学环境检测技术方面具有多年的研究经验， 在中国科学院创新方向项目“红外激光光谱新方法及其痕量气体在线监测研究” 、 “单模量子级联激光器(DFB-QCL)及其高灵敏痕量气体检测技术系统研发与应用示范” 、 先导专项“温室气体地基校验技术研发” 等项目资助下， 已经完成了空气中CO2、 CH4、 N2O、 NO气体的探测。

多目标模拟器主要用于麦克风阵列、声纳、雷达等探测设备的目标回 波电连接模拟。该设备主要完成目标信号生成、阵元时延叠加以及信号 同步产生等任务。可产生多个主动和被动目标的回波，回波波形包括连 续波、线性调频波、脉冲调制波以及自定义波形，可叠加背景噪声、混 响、目标辐射噪声等信号，同时各通道相位、幅度、信噪比可根据需要 进行设置。本设备具有很高的同步输出时延精度，连续可变的信噪比， 极高的输出电压分辨率和输出电压精度，同时系统还具有实时数据处理 能力，满足半实物仿真需求。

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种对海目标红外成像识别装置，包括：主处理板和显示板，所述主处理板包括图像收发模块（101）、总线控制模块、数字信号处理器模块、图像数据存储模块、通信接口模块、非均匀性校正片上系统（SoC）、多级滤波专用集成电路（ASIC）、标记专用集成电路（ASIC），完成图像的预处理和目标的识别与跟踪，所述显示板包括图像收发模块（102）、图像实时显示控制模块、显示数据存储模块。本发明有效地保证了动平台上对海目标自动

本发明提供一种基于多目标优化的自适应 AP 选取方法，包括在室内环境中选取若干参考点，将信 号强度信息和参考点的位置信息关联起来组成位置指纹；采集定位点的 WiFi 信号强度信息，与位置指 纹库进行预匹配，获得定位点的邻近指纹点；选取定位点和邻近参考点共同观测到的 AP 集合作为初始 AP 集合；通过加权求和的方法融合信息增益和互信息，建立基于两种不同信息熵指标的多目标优化函 数；采用基因算法对多目标优化函数的最优解进行解算，根据所得最优 AP

本发明公开了一种云视频直播平台的视频上传方法，首先，通过本地代理接收摄像头采集的视频数据，根据本地保存的综合视频价 值执行视频质量调整、上传、本地数据缓存任务；其次，通过云服务器接收本地代理服务器上传的视频数据，响应用户请求供用户在线直播观看，同时更新综合视频价值并返回至本地代理服务器，供下次视频数据排序使用。相应地本发明还公开了一种对应的系统。本发明充分提高了高价值视频数据的传输效率，进一步使当前带宽的使用更加合理和高效；同时，本发明满足了不同用户的视频直播需求，提升了用户体验。

支持格式：H.264码流RTP/RTCP协议 ？ 网络播放：支持单播与组播 ？ 实时解码：时延与硬件解压相当 ？ 图像质量: 误码率为10-5时，PSNR>30dB ？ 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力

支持格式：H.264码流RTP/RTCP协议 l 网络播放：支持单播与组播l 实时解码：时延与硬件解压相当l 图像质量: 误码率为10-5时，PSNR>30dBl 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力 

1 成果简介随着互联网技术、内容管理技术的快速发展，电视传媒行业产生了深刻的变革。制播分离的趋势已经不可逆转，越来越多的电视节目内容制作可以从原来电视台内分离出来，媒体制作从也呈现了原来的全国媒体中心北京、上海等城市向其他城市转移的趋势。另外，多种新媒体形式如雨后春笋般涌现，手机电视、地面移动电视、网络电视、卫星电视、网游、 3G等多种新媒体形式需要大量的不同题材、不同格式、不同风格的媒体内容，媒体内容的制作需要有了飞速的增长。广播电视是海量数字媒体内容的典型代表。全国广播电视网络经过多年发展也形成了卫星、有线、地面无线多种类型、覆盖全国 31 个省份的传输网。另外我国电话用户和互联网用户发展迅猛，我国互联网用户有超过 1.6 亿在线视频用户，视频上传和视频观看均排名全球第一，手机视频已经越来越受到手机用户的青睐。 限于技术体系的不同与我国内容行业的特殊性，这些内容资源目前还仅仅是一个个的信息孤岛，大量视、音频内容的交互与交易仍在沿用传统的磁带递送方式，距离具有高度通用性、可服务于全社会、易接入、可靠、可监管的内容交换交易的文化产业目标还相距甚远。 本项目将重点探索研究及建设在现有的技术基础和相关项目研究及建设的基础上，如何建立起一个可有效服务于内容制造商、内容提供商、内容运营商、终端用户等环节的海量视频云产业基地，并结合示范工程研究及建设新媒体内容管理、交易和分发中的数字版权管理技术应用体系，同时考虑端到端的内容安全问题，并满足监管的需要。这项研究及建设工作将对促进我国新媒体相关产业的发展起到积极而且至关重要的作用。 本项目在组织实施上将有效利用中央电视台经过多年积累所形成的强大媒体内容资源优势和清华大学在信息技术/媒体信号处理技术/网络技术/云计算的技术优势，紧密结合当前数字新媒体应用部门的实际需求，充分发挥参与成员在视、音频媒体内容生产、存储、传播、分发、交换等方面的丰富经验及技术积累，同时广泛联合行业内外广播电视台、网及科研院校，产、学、研相互配合，协同合作。2 效益分析本产业分两期进行实施，期限为 4 年。产业基地预计需要投入经费总额 5 亿元人民币。以规划和建设产业园区占地 300 亩（ 20 万平方米）为例：建设海量视频云存储中心节目资源交易中心数字高清制作中心新媒体内容制作中心动漫产业中心网络游戏研发中心新媒体教育培训中心项目分两期实施： （ 1）第一期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。园区初步建成为视频云存储中心、数字高清制作中心、新媒体内容制作中心、网络游戏研发中心。 （ 2）第二期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。进一步扩建一期项目并使其规模化，同时建成节目资源交易中心 、动漫产业中心、新媒体教育培训中心等。进驻上下游企业达到 30 家。发展成全国性的海量视频云产业基地。 项目建设资金约 5 亿元人民币，研制开发具有自主知识产权的海量视频云存储、数字媒体内容及安全管理、高清节目制作、新媒体内容制作、新媒体内容管理交易分发、动漫产业和网络游戏内容制作等软硬件产品 30 种（类），建成集影视文化创意、节目制作发布、节目管理交易分发、网络/电视新技术研制为一体的，面向国际国内市场的大型海量视频云产业基地。3 合作方式商谈。4 所属行业领域信息领域。

本项目中的视频模拟前端（AFE）芯片是一个完整的200MSPS、10位单片模拟视频接口芯片，用于将YPbPr或RGB计算机视频等格式的模拟视频信号转换为数字视频信号。芯片可支持高达1080p的HDTV电视，以及高达1600X1200的UXGA计算机视频。 芯