产品详细介绍　　　　因为T230E全高清视频采集卡具有体积小巧，性能优越，应用灵活的特点，可采集1路高清或标清视频信号，1路立体声模拟音频信号。视频输入可连接HDMI、分量(YPbPr)、复合视频(CVBS)、S端子信号源。现在市面上的大部分全高清视频采集卡使用的比较广泛的就是T230E。　　同三维随卡配套相关软件：同三维多路视频录播软件、同三维多路视频演播软件、同三维大屏显示控制软件、同三维视频会议软件(10个点)、同三维视频直播软件(15个点)。以上软件随采集卡附送，另带有单路视频采集软件。　　【高清采集卡产品特性】　　· 可同时采集一路全高清或标清视频信号，1路模拟音频信号。　　· 全高清输入视频信号可达1080p/60 Hz。　　· 全高清信号可采集HDMI、DVI、分量信号。　　· 可采集HDMI中的LPCM音频信号。　　· 微软AVStream标准驱动，可支持大部分Windows上的多媒体视频软件或流媒体软件。　　· 超小尺寸：99.77mm x 68.88mm，符合Low-Profile 规格。　　【提供二次开发包SDK】　　提供免费SDK开发包，方便用户较快地集成到现有的系统中。可广泛应用于网络视频直播、视频会议、录播产品、医疗图像处理、雷达信号数据采集、多屏显示等各个领域。　　【应用领域】　　1、教育课件录制、多媒体录播录像、会议录制、视频会议，远程教育培训;　　2、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;　　3、安检 X 光机、雷达图像信号、VDR纪录仪;　　4、医疗 X 光机、CT机、胃肠机等;　　【产品规格】　　连 接　　主机接口主机接口PCI-Express x1, Low Profile, 200MB/s 传输带宽　　输入接口1 个 HDMI 接口 (可转接 DVI)　　1 个 DB9 接口 (通过转接线缆可接 YPbPr ，S 端子，CVBS，1 路不平衡立体声音频线路输入)　　DVI视频输入1路1080P/60HZ高清DVI信号　　HDMI视频输入1路1080P/60HZ高清HDMI信号　　YPbPr视频输入1路YPbPr信号　　S-Video 视频输入1 路 S-Video 标清信号　　CVBS视频输入1路标清视频信号　　HDMI音频输入1路LPCM音频信号　　模拟音频输入1路模拟音频信号　　标 准　　DVI输入格式符合DVI 1.0标准，单连接(480i、576i、480p，576p，720p，1080i，1080p)　　HDMI输入格式符合HDMI 1.3 标准，支持36bit DeepColor　　YPbPr输入格式480i、576i、480p，576p，720p，1080i，1080p　　CVBS输入标准PAL/NTSC　　HD输出格式40×30-2048×1536，帧率： 1-100 fps　　SD输出格式176×144-768×576，帧率：1-30 fps　　模拟音频采样率及信噪比Up to 96KHz，85db，24-bit　　视频采样率CVBS: 57.27MHz (4x Oversampling)　　HDMI/DVI：225MHz　　视频采样精度10bit　　色彩空间YUYV、UYVY、I420、RGB 24 Bits、RGB 32 Bits　　视频处理　　色彩空间转换硬件色彩转换　　去隔行垂直滤波去隔行;运动自适应去隔行　　画面缩放硬件5-Tap缩放　　画面反转水平;垂直　　画面剪裁支持　　图像调节亮度/对比度/色调调节　　饱和度调节/黑白，彩色控制　　伽玛值调节 (Gamma)　　单独调节R/G/B三色的亮度、对比度　　其 他　　操作系统支持支持以下操作系统的x86和x64版本：　　Windows XP Professional　　Windows Server2003　　Windows Vista　　Windows Server 2008　　Windows 7　　Windows Server 2008 R2　　Windows 8　　Linux　　兼容软件Windows Media Encoder　　Adobe Flash Media Live Encoder　　Real Producer Plus　　VideoLAN for Windows　　板载内存128MB DDR2，工作频率为 160 Mhz，位宽 32bit　　升级固件可升级　　几何尺寸99.77mm x 68.88mm　　安装可插入PCI-Express x1, x4, x8 或 x16 插槽;可安装在半高(2U)、全高(4U)的机箱内　　功耗<= 4W　　工作温度范围0-50 摄氏度　　保存温度范围-20-70 摄氏度　　保存湿度范围5%-90 %　　请注意：　　1. PCI-Express 实际传输带宽与主机芯片组和计算机主板相关，可能低于此处所写数值。　　2. 实际输出帧率受PCI-Express 接口传输带宽限制，可能低于设定值。　　3. 因版权保护原因，用户不得将本产品用于蓝光播放机输出高清信号的采集。　　完美支持Edius非编软件　　T230E 高清视频采集卡是一个PCI Express接口的板卡，可以和EDIUS非编软件配合使用，让用户可以通过HDMI接口或者DVI接口轻松地输入，可以处理任何高清和标清的节目，视频、音频、字幕和图像层数没有限制，可以应用任何实时特效。支持高清1080P实时采集。　　全高清视频采集卡高级特性　　· 高性能DMA传输功能。　　· 高清输入可动态切换信号源类型：DVI/HDM，分量。　　· 通过转接线缆可兼容复合视频(CVBS)、S端子输入信号。　　· 高清输入支持自动输入视频格式侦测，自动视频有效区域侦测。　　· 支持手工设定有效画面区域功能，可用于画面的剪裁和对特殊输入信号时序的支持。　　· 高清输入支持多阶画面缩放功能，具有三种针对画面宽高比的缩放模式。　　· 支持垂直滤波和运动自适应去隔行功能。　　· 硬件色彩转换，可输出RGB24，RGB32，YUY2，UYVY，I420色彩格式。　　· 高清输入支持支持色彩调节功能，可调节画面的对比度、亮度、色彩饱和度、色相、Gamma;并可单独调节R，G，B三色的亮度、对比度。　　· 高清输入支持画面水平、垂直反转功能。　　· 固件可升级。　　【兼容软件优势】　　→采用标准的WDM驱动，支持标准的Directshow进行开发，提供完整的二次开发包SDK。　　→可以在微软Amcap、Media Encoder，Real公司Real Producer等各种常用使用软件下使用。　　→支持国内大多数大多数视频会议软件、视频监控软件、P2P采集端软件、直播软件，如：上海华平的AVCON视频会议系统、北京威速V2 Conference视频会议、网动、红杉树等等知名品牌的视频软件。　　　2015年同三维继续给力，除了针对行业需求推出了单路万能高清采集卡和双路万能高清视频采集卡，双路万能采集卡。            更多同三维产品资讯: http://www.tswvideo.com 客户的留言我们可能太忙了没看到，所以请有意向的用户可以直接拨打我们的销售热线电话咨询详情！T620E双路采集卡，T220E万能高清音视频采集卡.同三维目前高清视频采集卡都提供测试，欢迎全国各地经销商和企业前来咨询：010-51295660.我们将竭诚为您服务。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

项目成果/简介: 目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。知识产权类型:其他技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无

通过机器学习方法对个人的各种属性，如身份、年龄、姿态、表情、颜值、行为等进行自动识别和分析，广泛应用于人机交互、推荐系统、智能监控、安全控制等诸多领域。包括3D手势姿态识别、基于静态图像的人体行为识别等技术。

目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

儿童智能颜色识别和彩绘钢笔，其上壳体的顶端嵌设具有处理器的控制电路板，控制电路板的上端面设有颜色传感器，控制电路板的下端面设有RGB?LED，所述壳体内固定有三个微型减速电机，三个微型减速电机的输出轴分别与一旋转活塞上墨器的活塞杆连接，下壳体的下端固接钢笔笔头，钢笔笔头内插装有钢笔笔舌，钢笔笔舌的下端嵌装有钢笔笔尖，三个旋转活塞上墨器内装载的墨水分别为红、黄、蓝三色，处理器将从物体表面获取的RGB值匹配为相应分量比例的红、黄、蓝分量，并使微型减速电机按照各自对应颜色的分量比例旋转对应比例的小段时间，于是钢笔笔尖书写出对应分量比例的三色墨水混合而成的颜色。优点；可任意拾取颜色并自动以该颜色绘画。

掌纹识别是目前最有效的生物特征之一，相比于指纹、人脸识别等具有更可靠的性能。技术团队拥有掌纹识别部分的核心专利和一项软件注册权，并在继续申请相关发明专利。具有自主研发的掌纹识别算法，该方法基于高阶差分信息，以及选择合适的Gabor尺度和方向，在著名的Polyu Database测试集合上等错误率为0，达到国际先进水平。

一种面部表情识别装置，包括架体，所述架体由框架和外壳组成，所述框架中间形成空腔，所述外壳为中空柱形体，内部形成通道，外壳一端与框架中的空腔连通，另一端为封闭端，通道内靠近所述封闭端安装第一电机，第一电机通过丝杆与第二电机末端连接，第一电机带动第二电机沿通道轴线方向运动，第二电机通过转轴与镜头模块连接，第二电机带动镜头模块转动，镜头模块上沿中心对称设置一对镜头。通过在外壳通道内设置第一电机、第二电机，实现了镜头模块在轴线方向上的移动和转动，从而从多角度对面部图像数据进行采集，使得采集到的数据更为精准，

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。