当今社会正快速迈向万物互联的新时代，智能联网设备正迅速成为人们工作和生活的重要组成部分，但由此带来的安全风险也不容忽视。目前，网络攻击经历了很大的转变，攻击对象正向新型智能设备扩展，而这些智能设备很容易从攻击目标变成一种攻击方式，作为跳板被不法分子利用。因此，万物互联时代的网络安全防护不仅要加固设备自身，同时也要重视设备接入的合规“合规性”，在设备入网的那一刻确保其合法性，从源头上保障网络安全。 合规接入管理  设备接入发现：主动识别网络中所有设备指纹信息，包括设备类型、操作系统、IP地址、MAC地址、厂商信息等，同时，对设备的各种变更，包括IP地址变更，MAC地址变更，设备类型变更等事件，能够及时发现和告警；  全局准入控制：通过多种手段，对非法接入设备主动阻断。同时，鹰视也能够对用户连接进行准入控制，支持portal，802.1x，pppoe等认证方式。为了确保接入设备的合规，保障在网设备的安全，新的设备接入网络后，即使没有产生流量，也能够对此设备合规性进行判断，并主动对非法设备阻断；  资产梳理：对接入网路的所有设备快速梳理，并形成资产报表；内置终端端点端口统计详细信息报表、非法端点统计、离线端点统计等十多种模板。 有效接入管理  诊断项丰富准确：鹰视采用系统采用目前国际先进的计算机智能视觉技术，在视频网中，对视频设备出现的常见故障，比如视频设备的不连通、画面的偏色、信号的缺失，以及清晰度、亮度等24种故障进行准确的分析判断，准确率达到96%；  录像诊断：能够对当前录像是否正常，历史录像时间是否足够，当前录像文件质量进行检测。  绩效考核报表：按照上级单位的考核办法对下级设备进行监管考核，能够对视频设备的完好率、接入率、在线率以及得分情况进行统计与导出；  工单流程：能够对故障进行运维管理，可以对故障按照组织、时间段、类型、编号等条件进行运维确认、分配、维修好确认、故障不处理等流程的跟踪查询功能。支持工单创建、派发、修改、跟踪、核查、统计、关闭等功能。 接入可视化管理  离线地图工具：采用iMC GIS离线地图对全网接入设备可视化管理。IMC GIS是集多源数据管理、数据可视化、二次开发、运营维护为一体的敏捷GIS服务开发平台，提供正版全国离线地图数据，开放的WEB API接口，业务查询、统计的速度、次数不受限制；  全网设备可视化：鹰视系统和IMC GIS离线地图平台相结合，通过一张电子地图将全网设备在地图上定位，将全网设备接入的合规率、视频网设备的完好率、接入率、在线率等客户关心的报表以及全网设备详细信息统一可视化展示。 鹰网融合  鹰视将连接洞察能力赋予交换机，路由器，防火墙等网络设备，使网络设备具备自我感知意识，智能识别接入设备指纹信息，确保接入合规；  鹰视同防火墙深度融合，实现网络准入、终端指纹准入、协议准入的统一，同时，能够将防火墙域间日志、IPS事件、AV事件、安全事件等统一展示

产品详细介绍 3M CL67X 参数规格 查看： 更多信息 或 更多图片 光学参数 产品类型 教育投影机 显示技术 LCD 技术规格 3×0.63英寸多晶硅有源矩阵式TFT液晶板 标称光亮度 2800流明 标称对比度 2500:1 标准显示分辨率 1024×768dpi 投影参数 投影光源 超高压汞灯 投影方式 正投/背投，桌面/吊顶 支持的色彩数目 16.77M色 镜头可否变焦 是（手动变焦） 屏幕宽高比例 4:3/16:9 梯形矫正 垂直/梯形 投影灯泡功率 210W UHP 影音性能 扬声器：16W 输入信号 NTSC, NTSC4.43, PAL, SECAM, M-PAL，N-PAL，PAL60 HDTV: 750p(720p), 1125i(1080i), SDTV: 525i(480i), 525p(480p), 625i(576i), 625p(576p) 输入端子 2×15针微型D-sub端子，1×微型DIN端子，3×RCA 端子，S端子，复合视频 音频输入输出端子：1×15针微型D-sub端子，2×RCA端子（L/R），RS-232，USB 电气规格 整机功率 330W 电源性能 AC100-120V/AC220-240V 其它参数 产品尺寸 316×288x95mm 产品重量 3.6kg 安全认证 CCC 数据来源： 中关村在线 报价中心 (detail.zol.com.cn)

本发明公开了一种D2D通信中能效最大化的功率分配方法，在有蜂窝网络覆盖的上行场景中，通过分布式优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户对的发射功率，在保证宏用户最低服务质量要求和D2D用户与蜂窝用户的功率限制的情况下最大化D2D用户的全局能源效率。本方法给出了在任何D2D用户都可以使用所有信道，并且任意信道可以同时被所有D2D用户占用的情况下，最优的蜂窝用户发射功率和D2D链路发射功率。主要用MM方法将非凸问题近似为可求解的子优化问题，并利用给出的闭式解快速收敛到子问题的优化解。本发明适用范围广，频谱资源共享模式具有通用性，计算量小，速度快。

产品详细介绍A&D密度测定天平采用高精度称重系统和严密的测定程序，使得密度直接显示在显示屏上。从而大大减少了人工换算的繁琐性和人为误差。操作简单，直接，清晰，明了。满足各工业应用及科研部门密度测定的要求 可测物体：    固体、液体、浮体、颗粒、粉末、粘稠体、海棉体。 适用行业：    研究院，  化工研究机构，  电子产业，  橡胶行业，  塑胶行业， 电线电榄制造业，制鞋业，  体育用品业，  食品业，  化妆品行业，  造纸业， 机械加工业，粉末冶金业，  轮胎制造业, 汽车工业等等。 适用材料：    塑料颗粒， 尼龙颗粒， 橡胶颗粒， PVC材料， EVA材料， 塑胶复合材料，树脂， 金属制品， 金属粉末， PC材料， 矽胶， 石材， 石墨材料， 玻璃制品，  各种合金， 各种化学溶液等。 特点:  ●带背光源的高清晰显示屏 显示字符高达16mm液晶显示屏(EK-iD系列)，高清晰萤光显示（GF-D系列），易于观察和适用于阴暗的环境。 ●快速灵敏的称重系统 GF-D采用快速灵敏的SHS称量感应器，稳定时间仅需1秒。分辨率高达1/60000，内部分辨率达1/10,000,000。 ●环境侦测调节 调整三段FAST MID SLOW 反应速度。适应空气流动大和轻微振动的环境。将在周围环境中的振动和气流对天平在称量中的影响降到最低。 ●固体密度直读测量 减少繁琐操作及人工换算产生的误差。 ●液体密度直读测量 无需按键即可实现直读。 ●满数字量程校准，可修改砝码重量 适用于零点校准和量程校准。 ●直接输入纯水温度或参考液密度值 使测量媒介由温度产生的误差减到最小。 ●比较目标密度值，可实现有报警功能 通过设定上限，下限值实现高低限位（Hi、OK、Lo）比较。可选配比较输出及报警装置实现简单的工业控制功能。 ●自动关机功能 可设定停止使用超过10分钟自动关机。 ●标准串行接口及通讯软件 配置标准RS-232C通讯接口，可选配RS-232电缆线连接电脑或打印机。附送原厂开发的WinCT软件，方便数据的传输及外部设备的双向控制。可将数据自动输入Windows /Office /Excel等系统内。 保存测量结果，对多个结果进行统计分析； 连续记录，作吸水率、膨胀率、孔隙率的计算； 连续记录，以图表显示测量过程。 ●内建GLP/GMP/ISO软件 配合原厂打印机AD-8121B可实现日期，时间，识别号码，天平序号，校正数据，单重，总重，次数，最大值，最小值，平均值，标准差的打印输出。   型号 EK-300iD EK-3000iD GF-300D GF-3000D 测定原理 阿基米德原理 称重范围 300g 3000g 310g 3100g 称重精度 0.01g 0.1g 0.001g 0.01g 密度值精度 0.001g/cm3 0.01g/cm3 0.001g/cm3 0.001g/cm3 重复精度 0.002g/cm3 0.02g/cm3 0.002g/cm3 0.002g/cm3 称盘尺寸 108×80mm

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。

智能交通是关键在于两方面：智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统，最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路，团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机，电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为，通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作，开发了基于达芬奇（DaVinci）平台的嵌入式电子警察产品，并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆，团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统，提前主动定位并识别交通标识，规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作，已参加数届中国智能车未来挑战赛（IVFC）,获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩，并得到了中央电视台等机构的好评。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

研发阶段/n基于机器视觉技术的干香菇等级自动分选系统与设备 技术简介：　　香菇生长过程中，在适宜的温度、湿度、光照、风速和温差条件下，表皮细胞与肉质细胞分裂不同步，生长速度过快的肉质细胞胀破表皮细胞，使菌盖龟裂形成褐白相间、菊花状的花纹，因而形成花菇。香菇可分为天白花菇、白花菇、茶花菇及光面菇。其中以天白花菇价值最高，与普通光面菇相比，价格可相差5-8倍。　　我国是香菇生产大国，香菇分级加工属于劳动密集型环节，长期以来依靠人工肉眼进行香菇颜色、形状、厚薄分级及破损、畸形、霉变香菇分级。

现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度，但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对  人来说非常简单的视觉任务。本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式，提出一种  图像中不同区域视觉显著程度的检测方法，从而达到提高计算机图像分析效率的目的。