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多功能圖像/視頻分析比對系統是一套可以和視頻硬件無縫結合的計算機軟件系統，它提供了強大的圖像采集、編輯、標注、圖像處理、分析和檢索比對功能。不僅能處理靜態圖像—靜態圖像之間的檢索、比對和分析；還能處理動態視頻圖像，動態視頻和靜態圖像的檢索、比對和分析。   具體功能包括： 1、各種圖像視頻設備的輸入。系統兼容WDM采集卡，USB數字攝像頭以及多種數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。    技術創新： 1、圓柱體展開擴展為二元展開，即同時可以對目標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。 同類技術產品或成果比較： 目前市場上類似產品存在兩方面問題： 1、功能單一。靜態圖像處理，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。本產品的運動模糊復原和散焦模糊復原算法都是結合最新算法，效果較好。另外圖像自動對接、自動比對等功能實現了自動化，減少了勞動強度。    能為產業解決的關鍵技術： 能與企業的視頻采集系統相結合，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。    行業發展水平： 以豐富的圖像處理功能和圖像/視頻比對功能為特色，在專業的圖像處理系統中處于較領先水平。    項目主要應用范圍： 應用于刑偵圖像比對、檔案文書的比對以及視頻監控和分析的系統平臺等。    預期效果： 實現以下模塊功能： 1、各種圖像視頻設備的輸入。系統兼容WDM采集卡，USB數字攝像頭以及多種數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。 可以獨立制作系統平臺也可植入現有的相關平臺，預計創造產值50-300萬元。

可開展冷卻風扇模塊 CFD 分析、基于一維和三維的冷卻系統熱管理分析、 HVAC 蒸發風機 CFD 分析、風窗玻璃除霜效果分析等。為車輛產品開發提供技術支持。完成或在研項目：高強韌原位納米顆粒增強鋁合金復合汽車輪轂制造關鍵技術研發、車身變截面板輕量化的 CAE 技術研究、汽車冷卻模塊的優化匹配分析、專用車輕量化設計、轎車前風窗除霜效果的 CAE 分析性能指標滿足工程要求。所處階段成熟

1、成果簡介：（500字以內） 完成新型的微型光纖光譜儀的設計工作，包括對微型光纖光譜儀的光學部分和電學部分的模塊化設計，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部分采用Czerny - Turner 型光路設計；光學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，極大地增強了數據處理、傳輸能力并簡化了電路設計；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、密碼芯片等設備的信息安全特性，包括常規信息安全和邊信息安全。該平臺軟硬件各個功能模塊已經完成，還需要進一步的測試。知識產權歸本課題組所有。該平臺能夠檢測和分析滿足ISO7816協議、ISO144443協議的接觸式和非接觸式智能卡以及常規密碼芯片，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具有巨大的商業應用前景，基于視覺的道路場景理解是無人駕駛和輔助駕駛系統中的關鍵技術。本項目可在提高安全性、提高道路通行能力、異常事件監測與報警方面，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。

本發明公開了一種偏振分析儀，包括徑向偏振轉換器、線性偏 振器、激光器、空間相位板、分束器、旋轉多普勒效應發生器、模式 濾波器和光強探測裝置。徑向偏振轉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換成不同的軌道角動量 OAM 模式， 并且保持相同的偏振態；激光器和空間相位板用來產生參考光；旋轉 多普勒效應發生器將分束器輸出的單束光中不同的 OAM 模式轉換成 基模，并且產生不同的多普勒頻移，輸出包含基模的

面向全球腦科學研究的尖端挑戰和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數據挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內神經科排名前十的三甲醫院（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據技術，為其500余家聯盟醫院（含深圳市）提供智能化分析服務，也

? 隨著國內外對公共安全問題的重視，安全監控在預防和制止危險行為和事件的發生上起著越來越重要的作用。然而傳統的視頻監控發展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險發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。而智能化視覺監控的應用，使監控從回溯性轉變成預防性，利用計算機視覺技術分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監控水平。本技術的研究致力于從最本質的圖像運動信息出發，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、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，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，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日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續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方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。  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中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。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天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析