产品详细介绍 • 内置业界领先的人体检测及锁定跟踪图像算法，无需外接跟踪主机和辅助摄像头；  • 一体化集成设计，可同时输出最高达1080P60的全景摄像机SDI视频和跟踪摄像机SDI视频； • 跟踪范围可覆盖全部教室，不再局限于讲台，即使目标走到学生中间也可保持跟踪； • 全景摄像机视频和跟踪摄像机视频之间可配置为自动切换模式。 • 可智能识别单人或者多人起立和坐下动作，并给出单人或者多人的特写定位镜头；

产品详细介绍 • 内置业界领先的人体检测及锁定跟踪图像算法，无需外接跟踪主机和辅助摄像头；  • 一体化集成设计，可同时输出最高达1080P60的全景摄像机SDI视频和跟踪摄像机SDI视频； • 跟踪范围可覆盖全部教室，不再局限于讲台，即使目标走到学生中间也可保持跟踪； • 全景摄像机视频和跟踪摄像机视频之间可配置为自动切换模式。 • 极强锁定和抗干扰能力,即使目标长时间静止也能始终锁定跟踪目标，不被其他运动目标或投影仪内容干扰；

POV/BOX 摄像机充分支持基于全IP流程和扩展产品的兼容； 一个网线便可提供数据传输及供电支持，带来强大的灵活性； 一根网线便可实现设备的全部应用，包括供电，图像及摄像机控制，另外还支持实时推流传输协议（RTSP）和实时消息传输协议（RTMP）

专业功能： 集合定点看全景、动点看细节的优势 采用一体化设计 达到单产品既能看全又能看清的效果 适用于教室学生人脸点名 技术规格： 1路音频输入、1路音频输出 2. 电源供应：DC12V/PoE 3. 视频压缩标准：H.265/H.264 / MJPEG 音频压缩标准：G.711alaw/G.711ulaw/G.722.1/G.726/MP2L2/AAC/PCM 音频采样率最大48kHz                              4. 支持120dB超宽动态、强光抑制、电子防抖、3D数字降噪、背光补偿、区域曝光、区域聚焦 5. 内置Micro SD（即为TF卡）卡插槽 支持Micro SD（即为TF卡）/SDHC/SDXC卡（最大支持256G） 6. 支持软件集成的开放式API 支持标准协议(ONVIF、ISAPI)、支持海康SDK和第三方管理平台接入、支持GB/T28181协议、支持E家协议接入  7. 全景摄像机： 1/2.8＂ CMOS 最大支持1920 × 1080@60fps高清画面输出 8. 球形特写摄像机：1/1.8＂ CMOS最高分辨率及帧率可达2560x1440@60fps水平0°-180°连续旋转垂直6°-90°4倍光学变倍、16倍数字变倍

有效像素 210万像素 光学变焦 20倍 传感器类型 1/3"  CMOS 扫描方式 逐行扫描 光学镜头 20X  f=4.7mm～94mm  F1.6(W)～3.0(T) 视场角 镜像功能 支持（水平镜像） 图像翻转 有 预置位 最多可设255个预置位 水平旋转角度 350° 垂直旋转角度 -30°~+30° 水平转动速度 1.5°~300°/秒 垂直转动速度 1.5°~300°/秒 信号格式（HD） 1080P60/50  1080i60/50 信号格式（SD） NTSC/PAL 视频输出（HD） HD-SDI、HDMI 控制协议 VISCA 、PELCO P/D 控制波特率 9600/4800bps

进入智能时代，摄像机将从“看得见”迈入到“看得深”、“看得懂”、“能预见”的多维智能感知视界。相比较传统摄像机因软硬件绑定而产生的应用局限性，华为推出软件定义摄像机理念，明确三大核心标准暨拥有专业AI芯片、开放的摄像机OS、开放的算法和应用生态，华为采用智能算法与硬件底座分离的设计理念，在硬件底座算力充足的情况，通过对摄像机前端算法的不断在线迭代与自主学习实现一次硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。软件架构开放，汇聚生态伙伴优秀算法，实现普惠AI；开放的硬件架构，可以接入各类感知终端；为客户持续创造社会价值与商业价值。 MVB（MachineVisionBenchmark）是机器视觉图像质量评价体系，从场景适应度与识别准确度两个方面对“给机器看”的图像质量进行评价，划分6个质量指标进行分析，包括清晰度、噪声、对比度、亮度、色彩还原、色彩饱和度，给出各单项的质量评价及与整体质量的相关度，用于指导图像调优。 SuperColor低照全彩成像技术是好望三大根技术之一，作为图像根技术，打造全天候极致图像体验。SuperColor作为好望的图像根技术，依托“墨子”系列镜头、“烛龙”系列Sensor、ISP算力换图像等黑科技，打造全天候极致图像体验，让人看更舒适、让机器看的更准。目前好望软件定义摄像机已有多款应用了SuperColor技术。 面对多变的需求，海量的信息和数据，AI算力成为智能视觉产品的一大重要基础，华为软件定义摄像机（Software-DefinedCamera，简称SDC）以超强算力AI芯片加持打造X、M、C、D四大系列，通过不同算力，加载不同算法，以服务于多样的智能化需求。 •X系列：超强算力AI芯片加持，以全算法合集，多算法加载，打造智能新高度 •M系列：适配单一场景智能化专业需求，打造专业级AI产品，同时支持软件定义架构，实现算法可按需定义 •C系列：轻算力，轻智能，解决不同场景下的基础智能需求 •D系列：主打分销市场，打造面向千行百业的普惠AI的系列化产品 全息感知 开放架构，多维感知，在不同场景下，助力客户快速择优上线智能新应用，智能图像识别技术，自动识别逆光、低照度、雨雾、人物、车辆等不同场景，自主调整摄像机参数，帮助客户获得最佳的图像质量，确保关键信息不丢失。同时通过“生态仓”设计，实现与物联传感器的生态互联，构建全息感知的入口。 全时智能 全时可用，持续成长，依托于专业AI芯的超强算力，用算力换图像，实现全天候的极致高清体验和智能感知，同时，专业AI芯使能自主学习能力，让SDC在交通、平安城市、园区等各类应用场景中持续优化，越用越聪明。 全景协同 按需定义，协同共享，华为充分考虑不同客户、不同场景下的摄像机智能化需求，SDC支持算法应用商城，算法可在线加载更新，具备算法持续演进能力。产品算力充足，实现1个智能摄像机带动周边N个普通摄像机智能升级，实现多目摄像机的多镜头的智能协同，有效提升企业效率。

本发明公开了一种基于单摄像头的太阳跟踪定位装置与方法,该装置包括数字信号处理芯片、舵机、摄像头和视频解码器。该方法包括舵机控制摄像头定位、图像信息采集和图像信息处理步骤。本发明实时采集太阳方位图像信息并得到太阳的精确方位,系统精确度高,稳定可靠,抗干扰能力强,适合于那些跟踪精度要求较高,设备性能要求较稳定的太阳能聚光发电系统使用。

随着我国高速铁路的不断发展，应用在高速环境下的移动通信系统日 渐成为研究的热点。从系统设计的角度来看，信道估计可以看作一个系统状态 估计问题，信道响应是系统中的状态变量。若将时域变化的信道看作是一个非线 性的动态系统，便可以利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对其状态变量求最小均方误 差(MMSE)估计。迭代检测译码(IDD)结构是一种基于Turbo译码原理设计的接收 机结构。在迭代接收机中，软入软出(SISO)的Turbo译码器与数据检测器之间 有一条反馈通道，使得数据检测器能够利用软译码器输出的后验对数似然比(也 称作“外信息”)完成多次迭代的信道均衡和解调。针对高速移动通信下快速时变信道估计的问题，我们提出一种基于EKF的 联合IDD信道估计方法(IDD-EKF) o采用自回归(AR)过程对信道建模，在导频 符号处采用最小二乘法(LS)估计，时域采用EKF插值，频域采用离散傅里叶变 换(DFT)插值。通过联合估计信道频域响应及信道的时域相关系数的方法追踪信 道的信道频率响应(CFR)。同时为了消除EKF误差传播的影响，采用迭代接收机结 构，利用Turbo译码器的码元纠错能力，通过外信息更新EKF观测方程中的加权矩 阵，从而辅助EKF更新，并进行迭代信道估计。EKF工作在三种不同的模式下，三种模式分别对应三种不同的构造加权矩 阵的方法。通过后验对数似然比构造的加权矩阵利用了 Turbo译码器的检错纠 错能力，使得构造的加权矩阵更加接近实际发送的符号，则EKF能够在更多的时频域位置上提供MMSE估计值。

随着我国高速铁路的不断发展，应用在高速环境下的移动通信系统日 渐成为研究的热点。从系统设计的角度来看，信道估计可以看作一个系统状态 估计问题，信道响应是系统中的状态变量。若将时域变化的信道看作是一个非线 性的动态系统，便可以利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对其状态变量求最小均方误 差(MMSE)估计。迭代检测译码(IDD)结构是一种基于Turbo译码原理设计的接收 机结构。在迭代接收机中，软入软出(SISO)的Turbo译码器与数据检测器之间 有一条反馈通道，使得数据检测器能够利用软译码器输出的后验对数似然比(也 称作“外信息”)完成多次迭代的信道均衡和解调。 针对高速移动通信下快速时变信道估计的问题，我们提出一种基于EKF的 联合IDD信道估计方法(IDD-EKF) o采用自回归(AR)过程对信道建模，在导频 符号处采用最小二乘法(LS)估计，时域采用EKF插值，频域采用离散傅里叶变 换(DFT)插值。通过联合估计信道频域响应及信道的时域相关系数的方法追踪信 道的信道频率响应(CFR)。同时为了消除EKF误差传播的影响，采用迭代接收机结 构，利用Turbo译码器的码元纠错能力，通过外信息更新EKF观测方程中的加权矩 阵，从而辅助EKF更新，并进行迭代信道估计。 EKF工作在三种不同的模式下，三种模式分别对应三种不同的构造加权矩 阵的方法。通过后验对数似然比构造的加权矩阵利用了 Turbo译码器的检错纠 错能力，使得构造的加权矩阵更加接近实际发送的符号，则EKF能够在更多的时频域位置上提供MMSE估计值。 相对于传统的信道估计方法，在NMSE方面，IDD-EKF的信道估计方法在高速 环境下具有8dB的信噪比增益。而在BER方面，IDD-EKF在低速环境下相对于传 统算法信噪比增益为5dB,而高速环境下，其信噪比增益达到了将近lOdBo通 过仿真分析证明了这一设计的有效性。 该成果可以进一步推广到5G通信终端接收机以及拓展应用到飞行器之间 的高速通信中，提高通信性能。