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培训专用高清视频展台V800A3AF
深圳市新良田科技股份有限公司 2021-08-23
流媒体卡、流媒体视频采集卡、流媒体图像采集卡、网络直播卡、音视频采集卡、VGA采集卡、VGA视频卡、VGA流媒体卡
产品详细介绍流媒体卡、流媒体视频采集卡、流媒体图像采集卡、网络直播卡、音视频采集卡 VGA采集卡、VGA视频卡、VGA流媒体卡 Microvision高清流媒体采集卡 【产品简介】   Microvision全新推出最新一代高清流媒体采集卡,分辨率768x576,采用最新10Bit采集芯片,具有的4线3D梳状滤波器能自动消除噪点,图像质量更好,采样频率更高。WDM driver,AV Stream WDM驱动架构,支持最新WMV9及Real10的压缩格式并向下兼容,支持所有的采集及流媒体压缩工具,开发方便,可以直接兼容及替换目前流行的采集卡,作为Windows Media Encoder 的最佳支持者,将您制作好的视频节目或现场高质量的流媒体视频在网络上广播,在Internet/Intranet上进行流媒体,视频会议,电影制作,网络摄像及其它数字影像服务应用的最佳选择。 【支持环境】   操作系统支持:Windows 2000、XP、Vista,驱动支持:DirectX、WDM、VFW等,SDK支持:VC、VB、Delphi,提供演示程序及演示程序源代码,方便客户进行开发。 【应用领域】   Microvision流媒体采集卡广泛用于互联网流媒体视频在线直播、VOD点播、视频广播、远程监控、远程医疗、远程教学,并且制作成DVD,硬盘播出、广告截播、大屏幕、公司信息发布,互联网流媒体播放、存档、媒体资产管理等。 【型号和图片】 序号 型 号 产品图片 序号型 号 产品图片 1 MV-800单路高清流媒体采集卡            2 MV-8002   2 路高清流媒体采集卡 3 MV-8000 4路流媒体采集卡               4 MV-E8000 4路高清流媒体采集卡 5 MV-E8800 8路高清流媒体采集卡          6 MV-U2000 外置高清流媒体采集卡   7 MV-VGA100 高清VGA流媒体采集卡         8 MV-VGA200高清VGA流媒体采集卡 【联系方式】     维视数字图像技术有限公司北京销售部 电话:010-51296530/ 64633715 / 13522851886 / 13811069287 QQ:   911109928/  911011355/  911644185   MSN: weixuemv@hotmail.com /  tuxiangmv@hotmail.com Email::weixuemv@126.com /   tuxiangmv@126.com 更多产品,请登陆我们的网站: 北京销售部:http://www.mv186.com    注:产品实际价格以咨询为准  
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
基于卷积神经网络的干扰信号识别方法
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络;对接收到的干扰信号做预处理,将其作为卷积神经网络的输入样本;根据待识别信号的类别,将信号样本及其对应的类别构建为训练集,利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络;根据训练的卷积神经网络,对每个预处理后的信号样本进行识别,获得未知信号的所属类别。
电子科技大学 2021-04-10
基于手机的人脸识别和定位的人员监管系统
基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能:每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息,同时进行人脸识别和活体检测,从而在不需要增加额外的专用硬件设备,仅借助现有的智能手机,便实现对相关社矫人员行踪的实时监管,并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统(蓝信、律兜)无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。
东南大学 2021-04-10
三维人脸识别系统3D-FRS
生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向,是涉及国家社会公共安全的战略高技术,同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始,我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性,生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。
东南大学 2021-04-10
一种自适应的网络舆情识别方法
本发明公开了一种网络舆情识别方法
电子科技大学 2021-04-10
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。 三、应用技术成果 1)    雾天图像增强2)      水下图像增强 3)    雾天图像增强
厦门大学 2021-04-11
移动互联网未知应用自动识别系统
本技术成果克服了现有技术的不足,提供了一种对未知 应用(包括恶意软件)进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术
中山大学 2021-04-10
一种基于表示学习的星图识别方法
本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法,该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet,用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务
北京航空航天大学 2021-04-10
基于深度学习的生物质燃料品质识别系统
已有样品/n1)主要技术特点:该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型,然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比,具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2)主要技术指标:(1)水份和灰份含量检测误差:<1%; (2)水份和 灰份含量检测速度:<2 秒/样本; 3)应用范围:可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估,提
华中科技大学 2021-01-12
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