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多功能圖像/視頻分析比對系統(tǒng)是一套可以和視頻硬件無縫結(jié)合的計算機軟件系統(tǒng)，它提供了強大的圖像采集、編輯、標(biāo)注、圖像處理、分析和檢索比對功能。不僅能處理靜態(tài)圖像—靜態(tài)圖像之間的檢索、比對和分析；還能處理動態(tài)視頻圖像，動態(tài)視頻和靜態(tài)圖像的檢索、比對和分析。   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)字攝像頭以及多種數(shù)碼照相機和攝像機的視頻采集。 2、強大的圖像處理功能。包括了圖像變換，圖像色彩，圖像增強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。 4、引入圖像的編輯、標(biāo)注、測量等對象，以對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，切割對接，線條比對。 6、圖像的分割線自動對接。 7、視頻的RGB圖像塊分析。    技術(shù)創(chuàng)新： 1、圓柱體展開擴展為二元展開，即同時可以對目標(biāo)物體的兩個位置進行展開，用于生成圓柱體的平面展開； 2、圖像—圖像（或視頻）的線條比對，用于圖像和圖像，圖像與視頻局部之間的精確比對； 3、圖像—圖像的分割線自動對接，能自動尋找定位圖像最相似的部分； 4、視頻塊RGB分析，能對圖像的顏色成分進行分析。 同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較： 目前市場上類似產(chǎn)品存在兩方面問題： 1、功能單一。靜態(tài)圖像處理，視頻圖像處理，圖像增強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、個別處理功能薄弱，人工參與多。本產(chǎn)品的運動模糊復(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。另外圖像自動對接、自動比對等功能實現(xiàn)了自動化，減少了勞動強度。    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/圖像分析和比對功能，完成眾多圖像處理功能并生成報告。    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。    項目主要應(yīng)用范圍： 應(yīng)用于刑偵圖像比對、檔案文書的比對以及視頻監(jiān)控和分析的系統(tǒng)平臺等。    預(yù)期效果： 實現(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)字攝像頭以及多種數(shù)碼照相機和攝像機的視頻采集。 2、強大的圖像處理功能。包括了圖像變換，圖像色彩，圖像增強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。 4、引入圖像的編輯、標(biāo)注、測量等對象，以對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，切割對接，線條比對。 6、圖像的分割線自動對接。 7、視頻的RGB圖像塊分析。 可以獨立制作系統(tǒng)平臺也可植入現(xiàn)有的相關(guān)平臺，預(yù)計創(chuàng)造產(chǎn)值50-300萬元。

可開展冷卻風(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 CFD 分析、風(fēng)窗玻璃除霜效果分析等。為車輛產(chǎn)品開發(fā)提供技術(shù)支持。完成或在研項目：高強韌原位納米顆粒增強鋁合金復(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、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、成果簡介：（500字以內(nèi)） 完成新型的微型光纖光譜儀的設(shè)計工作，包括對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，可以通過改變光柵和線陣CCD 傳感器型號來得到不同的光譜測量范圍和分辨率；新型微型光纖光譜儀光學(xué)部分采用Czerny - Turner 型光路設(shè)計；光學(xué)平臺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，極大地增強了數(shù)據(jù)處理、傳輸能力并簡化了電路設(shè)計；新型微型光纖光譜儀首次同時提供Windows 平臺

該平臺主要檢測和分析智能卡、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。該平臺軟硬件各個功能模塊已經(jīng)完成，還需要進一步的測試。知識產(chǎn)權(quán)歸本課題組所有。該平臺能夠檢測和分析滿足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智能卡和密碼芯片進行邊信息分析，填補了國內(nèi)邊信息分析和檢測空白。

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

本發(fā)明公開了一種偏振分析儀，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 濾波器和光強探測裝置。徑向偏振轉(zhuǎn)換器和線性偏振器用來將輸入光 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)和我國老齡化帶來對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，編碼與疾病對應(yīng)的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領(lǐng)先的FSL（牛津大學(xué)）和FreeSurfer（哈佛大學(xué)）。該平臺已在國內(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

? 隨著國內(nèi)外對公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預(yù)防和制止危險行為和事件的發(fā)生上起著越來越重要的作用。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，即在危險發(fā)生后進行分析和追查，這是因為僅靠人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監(jiān)控的應(yīng)用，使監(jiān)控從回溯性轉(zhuǎn)變成預(yù)防性，利用計算機視覺技術(shù)分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監(jiān)控水平。本技術(shù)的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運動信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復(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SARS流行趨勢的基礎(chǔ)上，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院生物數(shù)學(xué)團隊與陜西師范大學(xué)生物數(shù)學(xué)團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學(xué)模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風(fēng)險進行了預(yù)測分析，此項研究成果“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日的報告疫情數(shù)據(jù)，采用動力學(xué)模型和統(tǒng)計計算方法預(yù)測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)，給出了疫情的達峰時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日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數(shù)方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說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)測結(jié)果與報告疫情數(shù)據(jù)基本一致。  研究中進行敏感性分析，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)測結(jié)果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數(shù)會在一個周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產(chǎn)生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關(guān)鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析