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◆?規格參數 ??主攝像頭：500萬（2592X1944） 拍攝A4幅面. ??光源補償：8顆白色高亮LED燈珠，三檔調節補光. ??調焦方式：自動/手動對焦（按鍵） ??接口類型：USB2.0、MIC、WiFi、DC12V ??拍照錄像格式：?AVI、WMV ??輸出文檔格式：PDF、WORD、TXT ??掃描文件格式：JPG、TIF、BMP、TGA、PCX、PNG、RAS ??供電方式：DC12V/1.5A+電池（內置5600mAh大容量18650鋰電池） ◆?產品特點 ??500萬高清高速實物展示，幀率達15fps，720P達25fps，更流暢. ??工作模式：USB模式與WiFi模式切換輸出. ??支持1秒掃描，拍攝文件圖像清晰，彩色還原逼真. ??WIFI實時高速無線傳輸：可與有WIFI的手機、平板、電腦進行圖像數據傳輸. ??支持網絡名稱SSID可更改性，和密碼可根據個人意愿加密或者開放，默認開放.當密碼忘記之后，還可以按復位按鍵恢復無密碼開放狀態. ??理論續航時間長達8.8小時. ??支持一鍵錄像、錄屏、錄音功能，可輕松制作電子課件. ??支持防盜安全孔，支持多高度、多維度，全方位精準掃描. ??OCR文字識別、電子白板功能，全功能標注、文本圖像編輯等. ??支持操作系統：Windows?XP、Vista、win7、?win8, win10.

一、項目簡介 當前虛實融合技術面臨的重大挑戰可以歸結為以下兩個關鍵科學問題：（1）非配合虛實環境的無縫融合與交互自然呈現。（2）云環境下虛實融合環境的語義理解、統一表達與應用軟件快速定制。為解決上述兩個關鍵科學問題和技術瓶頸，本項目重點研究了自然虛實融合呈現的硬軟件技術和裝置，構建虛實融合應用流程框架和規范，創新云軟件定制和服務模式，實現應用示范。充分利用移動、穿戴式設備的多傳感器優勢以及云端結合方式進行三維結構的重建、語義標注、識別理解與信息關聯。 二、前期研究基礎 目前已發表論文10篇，包括4篇期刊論文等（包括TIP、TMM等權威期刊論文）。申請專利3 項。 三、應用技術成果 1）基于搜索的圖像深度估計，相對誤差低于傳統方法，對訓練集的需求小于基于深度學習的方法。 Make3D數據集的深度估計結果2）基于雙模深度玻爾茲曼機（DBM）的三維場景物體檢測框架，給出了RGBD訓練數據不足的難題，流程如下 3）基于序列約束的哈希算法在不同比特率情況下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

河北大學電子信息工程學院7名師生自主研發出“可在1秒內同時對6人實現檢測”的智能體溫篩檢、員工簽到系統，并在該校第九屆教職工代表大會中進行了試用。據介紹，該系統由河北大學電子信息工程學院的2名教師帶領5名學生研發，從設計、硬件選型、軟件開發周期共歷時40天。研發人員均為河北大學厚德創客空間成員，研發過程中所有技術指導、數據共享與試驗交流全部在網上進行，實現了技術攻關的“云研發”。該套系統基于紅外熱成像原理，采用高精度人臉識別算法，可在1秒內同時對6人實現快速人臉比對和測溫功能，溫差精度在±0.3度以內，人員通過測溫區域時無需停留、無需人工干預。目前，該系統正準備申請有關部門檢驗。河北大學電子信息工程學院院長劉秀玲稱，目前，研發團隊正在進行技術攻關，賦予該系統技術含量更高、適應場景更豐富的實用功效，以期在企業復產復工、商場、超市等人員密集區域廣泛應用。

本發明公開了一種基于點云與影像數據的三維可視化方法和系統，其中方法的實現包括：采集目標場景的影像數據和點云數據；對點云數據進行上采樣，將上采樣后的點云數據投影到影像數據中進行融合，對進行融合后的點云數據進行著色，得到彩色點云數據；利用彩色點云數據進行三維渲染，得到目標場景的三維可視化模型。本發明實現了從數據采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術的拓展，提高了點云數據對于普通用戶的可訪問性和

圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。 平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。

中央高?；究蒲袠I務費（以下簡稱基本科研業務費）用于支持中央高校開展自主選題研究工作，使用方向包括：重點支持40周歲以下青年教師提升基本科研能力；支持在校優秀學生提升科研創新能力；支持優秀創新團隊建設；開展多學科交叉的基礎性、支撐性和戰略性研究；加強科技基礎性工作。

醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進大眾的視野。世界范圍內對其的廣泛討論預示著人工智能時代已經到來。隨著深度學習算法不斷發展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫療影像分析領域。近年來，關于內窺鏡影像在AI領域的發明成果如潮水般涌現。 在內鏡檢查中，操作醫師將抓取的圖像和視頻保存到內鏡報告系統中，再由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內窺鏡影像收集歸納系統中，尚未利用深度學習的方法來進行胃、腸的內窺鏡影像學習，進而構建一個較為全面的內窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫生的操作且不具有數據歸一化處理和轉換能力，無法根據數據適用范圍的不同對數據進行管理和提供智能的數據分析功能。 一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內窺鏡圖片；按官方標準，將胃部或者腸部內鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統對從醫院內窺鏡系統采集的圖像進行預分類，并將影像數據上傳至系統指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫生登錄系統進入當前功能菜單后，對圖片進行評圖，確認該圖片類別是否正確；系統主控界面，用于進行人機交互，并對圖像進行顯示；業務功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標記單元、我的任務單元、用戶信息單元；系統設置模塊，用于管理用戶與權限。本發明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定。 本系統產生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定； 三、數據庫管理模塊，具有數據歸一化處理和轉換能力，根據數據適用范圍的不同對數據進行管理，提供智能的數據分析功能； 四、集成第三方標記工具，標記過程簡單清晰，結果數據穩定可靠； 五、用戶權限設置合理，系統安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統安全穩定運行。