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多功能圖像/視頻分析比對(duì)系統(tǒng)是一套可以和視頻硬件無(wú)縫結(jié)合的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它提供了強(qiáng)大的圖像采集、編輯、標(biāo)注、圖像處理、分析和檢索比對(duì)功能。不僅能處理靜態(tài)圖像—靜態(tài)圖像之間的檢索、比對(duì)和分析；還能處理動(dòng)態(tài)視頻圖像，動(dòng)態(tài)視頻和靜態(tài)圖像的檢索、比對(duì)和分析。   具體功能包括： 1、各種圖像視頻設(shè)備的輸入。系統(tǒng)兼容WDM采集卡，USB數(shù)字?jǐn)z像頭以及多種數(shù)碼照相機(jī)和攝像機(jī)的視頻采集。 2、強(qiáng)大的圖像處理功能。包括了圖像變換，圖像色彩，圖像增強(qiáng)和圖像分析的基本算法和許多特色算法。 3、圓柱體表面的二元展開(kāi)。 4、引入圖像的編輯、標(biāo)注、測(cè)量等對(duì)象，以對(duì)象作圖層的形式存在于圖像表面。 5、圖像—圖像/圖像—視頻相似度的檢索，重影比對(duì)，切割對(duì)接，線條比對(duì)。 6、圖像的分割線自動(dòng)對(duì)接。 7、視頻的RGB圖像塊分析。    技術(shù)創(chuàng)新： 1、圓柱體展開(kāi)擴(kuò)展為二元展開(kāi)，即同時(shí)可以對(duì)目標(biāo)物體的兩個(gè)位置進(jìn)行展開(kāi)，用于生成圓柱體的平面展開(kāi)； 2、圖像—圖像（或視頻）的線條比對(duì)，用于圖像和圖像，圖像與視頻局部之間的精確比對(duì)； 3、圖像—圖像的分割線自動(dòng)對(duì)接，能自動(dòng)尋找定位圖像最相似的部分； 4、視頻塊RGB分析，能對(duì)圖像的顏色成分進(jìn)行分析。 同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較： 目前市場(chǎng)上類似產(chǎn)品存在兩方面問(wèn)題： 1、功能單一。靜態(tài)圖像處理，視頻圖像處理，圖像增強(qiáng)和變換等功能不能兼顧，往往某一方面全面而其他方面薄弱，不能滿足用戶的全方位要求。本產(chǎn)品則綜合圖像和視頻處理的眾多功能于一身。 2、個(gè)別處理功能薄弱，人工參與多。本產(chǎn)品的運(yùn)動(dòng)模糊復(fù)原和散焦模糊復(fù)原算法都是結(jié)合最新算法，效果較好。另外圖像自動(dòng)對(duì)接、自動(dòng)比對(duì)等功能實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，減少了勞動(dòng)強(qiáng)度。    能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù)： 能與企業(yè)的視頻采集系統(tǒng)相結(jié)合，完成全套的視頻/圖像分析和比對(duì)功能，完成眾多圖像處理功能并生成報(bào)告。    行業(yè)發(fā)展水平： 以豐富的圖像處理功能和圖像/視頻比對(duì)功能為特色，在專業(yè)的圖像處理系統(tǒng)中處于較領(lǐng)先水平。    項(xiàng)目主要應(yīng)用范圍： 應(yīng)用于刑偵圖像比對(duì)、檔案文書(shū)的比對(duì)以及視頻監(jiān)控和分析的系統(tǒng)平臺(tái)等。    預(yù)期效果： 實(shí)現(xiàn)以下模塊功能： 1、各種圖像視頻設(shè)備的輸入。系統(tǒng)兼容WDM采集卡，USB數(shù)字?jǐn)z像頭以及多種數(shù)碼照相機(jī)和攝像機(jī)的視頻采集。 2、強(qiáng)大的圖像處理功能。包括了圖像變換，圖像色彩，圖像增強(qiáng)和圖像分析的基本算法和許多特色算法。 3、柱體表面的二元展開(kāi)。 4、引入圖像的編輯、標(biāo)注、測(cè)量等對(duì)象，以對(duì)象作圖層的形式存在于圖像表面。 5、圖像—圖像/圖像—視頻相似度的檢索，重影比對(duì)，切割對(duì)接，線條比對(duì)。 6、圖像的分割線自動(dòng)對(duì)接。 7、視頻的RGB圖像塊分析。 可以獨(dú)立制作系統(tǒng)平臺(tái)也可植入現(xiàn)有的相關(guān)平臺(tái)，預(yù)計(jì)創(chuàng)造產(chǎn)值50-300萬(wàn)元。

可開(kāi)展冷卻風(fēng)扇模塊 CFD 分析、基于一維和三維的冷卻系統(tǒng)熱管理分析、 HVAC 蒸發(fā)風(fēng)機(jī) CFD 分析、風(fēng)窗玻璃除霜效果分析等。為車輛產(chǎn)品開(kāi)發(fā)提供技術(shù)支持。完成或在研項(xiàng)目：高強(qiáng)韌原位納米顆粒增強(qiáng)鋁合金復(fù)合汽車輪轂制造關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、車身變截面板輕量化的 CAE 技術(shù)研究、汽車?yán)鋮s模塊的優(yōu)化匹配分析、專用車輕量化設(shè)計(jì)、轎車前風(fēng)窗除霜效果的 CAE 分析性能指標(biāo)滿足工程要求。所處階段成熟

1、成果簡(jiǎn)介：（500字以內(nèi)） 完成新型的微型光纖光譜儀的設(shè)計(jì)工作，包括對(duì)微型光纖光譜儀的光學(xué)部分和電學(xué)部分的模塊化設(shè)計(jì)，可以通過(guò)改變光柵和線陣CCD 傳感器型號(hào)來(lái)得到不同的光譜測(cè)量范圍和分辨率；新型微型光纖光譜儀光學(xué)部分采用Czerny - Turner 型光路設(shè)計(jì)；光學(xué)平臺(tái)采用鑄造成型的的制作方法；新型微型光纖光譜儀首次采用基于ARM 核心并帶有USB 接口的微處理器作為邏輯控制中心，極大地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理、傳輸能力并簡(jiǎn)化了電路設(shè)計(jì)；新型微型光纖光譜儀首次同時(shí)提供Windows 平臺(tái)

該平臺(tái)主要檢測(cè)和分析智能卡、密碼芯片等設(shè)備的信息安全特性，包括常規(guī)信息安全和邊信息安全。該平臺(tái)軟硬件各個(gè)功能模塊已經(jīng)完成，還需要進(jìn)一步的測(cè)試。知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸本課題組所有。該平臺(tái)能夠檢測(cè)和分析滿足ISO7816協(xié)議、ISO144443協(xié)議的接觸式和非接觸式智能卡以及常規(guī)密碼芯片，利用SPA、CPA或DPA等功耗分析方法和電磁輻射分析方法對(duì)智能卡和密碼芯片進(jìn)行邊信息分析，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)邊信息分析和檢測(cè)空白。

項(xiàng)目背景無(wú)人駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)具有巨大的商業(yè)應(yīng)用前景，基于視覺(jué)的道路場(chǎng)景理解是無(wú)人駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目可在提高安全性、提高道路通行能力、異常事件監(jiān)測(cè)與報(bào)警方面，提供便捷易用的解決方案。研究成果：(1)針對(duì)道路目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋、光照、樣本不均衡等問(wèn)題，提出多項(xiàng)有效解決措施。(2)針對(duì)道路標(biāo)識(shí)線中的遮擋、磨損、光照等問(wèn)題，提出多項(xiàng)有效解決措施。

本發(fā)明公開(kāi)了一種偏振分析儀，包括徑向偏振轉(zhuǎn)換器、線性偏 振器、激光器、空間相位板、分束器、旋轉(zhuǎn)多普勒效應(yīng)發(fā)生器、模式 濾波器和光強(qiáng)探測(cè)裝置。徑向偏振轉(zhuǎn)換器和線性偏振器用來(lái)將輸入光 中的左旋和右旋圓偏分量分別轉(zhuǎn)換成不同的軌道角動(dòng)量 OAM 模式， 并且保持相同的偏振態(tài)；激光器和空間相位板用來(lái)產(chǎn)生參考光；旋轉(zhuǎn) 多普勒效應(yīng)發(fā)生器將分束器輸出的單束光中不同的 OAM 模式轉(zhuǎn)換成 基模，并且產(chǎn)生不同的多普勒頻移，輸出包含基模的

面向全球腦科學(xué)研究的尖端挑戰(zhàn)和我國(guó)老齡化帶來(lái)對(duì)退行疾病臨床的巨大需求，構(gòu)建基于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的腦影像組學(xué)模型，編碼與疾病對(duì)應(yīng)的指紋信息，開(kāi)發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國(guó)際領(lǐng)先的FSL（牛津大學(xué)）和FreeSurfer（哈佛大學(xué)）。該平臺(tái)已在國(guó)內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國(guó)家臨床研究中心的唯一影像大數(shù)據(jù)技術(shù)，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務(wù)，也

? 隨著國(guó)內(nèi)外對(duì)公共安全問(wèn)題的重視，安全監(jiān)控在預(yù)防和制止危險(xiǎn)行為和事件的發(fā)生上起著越來(lái)越重要的作用。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控發(fā)展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險(xiǎn)發(fā)生后進(jìn)行分析和追查，這是因?yàn)閮H靠人力去分析難以得到及時(shí)有效的處理。而智能化視覺(jué)監(jiān)控的應(yīng)用，使監(jiān)控從回溯性轉(zhuǎn)變成預(yù)防性，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)分析理解人的運(yùn)動(dòng)，并提供記錄和報(bào)警，有助于改善公共場(chǎng)所的安全監(jiān)控水平。本技術(shù)的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運(yùn)動(dòng)信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過(guò)程的復(fù)雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

在2003年成功預(yù)測(cè)SARS流行趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)與陜西師范大學(xué)生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)、加拿大吳建宏教授團(tuán)隊(duì)合作，基于新型冠狀病毒的傳播機(jī)理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)新型冠狀病毒肺炎傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，此項(xiàng)研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報(bào)告疫情數(shù)據(jù)，采用動(dòng)力學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法預(yù)測(cè)武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達(dá)峰時(shí)間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達(dá)到峰值）。 研究中進(jìn)一步采用似然函數(shù)方法加以驗(yàn)證，得到了與模型估計(jì)值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時(shí)間大于6天或潛伏期越長(zhǎng)，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說(shuō)明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預(yù)測(cè)結(jié)果與報(bào)告疫情數(shù)據(jù)基本一致。  研究中進(jìn)行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數(shù)中的重要作用。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示從23日起加強(qiáng)控制措施，報(bào)告病例數(shù)會(huì)在一個(gè)周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強(qiáng)的控制措施會(huì)在一個(gè)周后產(chǎn)生明顯效果。進(jìn)一步分析1月23日后武漢封城策略對(duì)其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計(jì)算武漢封城前后對(duì)北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無(wú)來(lái)自武漢輸入病例）后，北京在未來(lái)7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說(shuō)明了武漢封城對(duì)全國(guó)疫情防控的關(guān)鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析