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產品詳細介紹 　　1. 產品概述：華平新一代嵌入式高清教學終端RE300系列,是華平信息技術股份有限公司針對教育行業推出的新一代嵌入式高清教學終端，支持高達1080p60fps高清畫質和48Khz高保真CD級音質，可為您提供逼真的遠程交互和協作應用。出色的視音頻通信功能與強大的應用功能相結合，將高品質的視音頻通信應用帶到教學之中。 　　產品具有超低延時、極簡操作、高度集成等特性，一臺RE300即可實現在線課堂、在線管理、在線評課、在線教研、視頻會議等多種業務，并具備強大的課堂錄像功能。 　　2. 產品特性：【全高清應用效果】 　　圖像高清：最高支持1080全高清視頻輸入和輸出，活動圖像幀率5～60幀/秒可選，帶給您流暢的全高清視頻交互體驗。 　　語音高清：獨創的Audec音頻處理技術，支持高達48kHz的寬頻立體聲CD級別語音，為您提供劇場般的音質享受。 　　清晰的圖像、語音和數據，帶來高品質的教學效果。 　　【強大的網絡適應能力】 　　強大的智能糾錯技術：在高達33%丟包率的情況下也可以實現互聯網的多媒體通信。 　　強大的智能網絡修復技術：即使惡劣的網絡情況下，也保證圖像不花屏、不破碎。 　　強大的自適應傳輸技術：自動判斷網絡情況，并自適應網路傳輸。 　　【領先的視頻編解碼技術】 　　低帶寬、可擴展編碼能力：采用業界領先的H.264 High Profile(level 5) 和H.264多碼流編碼技術，視頻精度提高一倍，并可進行自適應碼率控制，可在實現全動態1080p視頻的編碼傳輸時將占用的帶寬資源減少50%。一次編碼可提供不同分辨率、不同幀率的視頻碼流，滿足各種不同課堂需求。 　　多路編解碼能力：支持同時進行多路圖像的編碼和解碼應用 　　【獨創的多業務終端】 　　具備多業務接入能力，可在一個終端上實現遠程教育、在線課堂、講座傳輸等多種業務的接入。 　　【強大的課堂錄像功能】 　　具備強大的課堂錄像功能，可以選擇課堂中的圖像、聲音、數據等任意一個或多個信息源進行錄像;視頻錄制格式為AVI、MKV、TPC等格式，通過提供的轉換工具可轉換成其他標準格式文件。 　　【多畫面功能】 　　與在線課堂服務器配合，終端的每路輸出都具有多畫面顯示功能;多畫面顯示模式中每個子畫面的分辨率不變。

本發明屬于數據挖掘領域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發現簇和離群點的算法。其特征在于，首先對數據集進行自然最近鄰居搜索，當發現數據集中沒有共享最近鄰居的點的數量不再變化時搜索結束，得到搜索最近鄰個數n；根據提出的自然共享鄰居定義，計算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關系，根據該自然共享最近鄰居關系，對數據進行聚類和離群點判別。本發明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現有算法因為自然鄰居關系定義不夠嚴密及搜索條件不夠科學而引起的聚類效果不好和離群點檢測精度不高的問題。

一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測方法，屬于計算機視覺和模式識別的交叉領域，旨在從復雜的自然場景中提取目標的輪廓和邊界。本發明通過研究人眼視覺信息處理機制，對視覺通路各級神經元的感受野建立數學模型，同時利用非經典感受野的調制作用來抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界

本發明公開了一種基于遺傳算法的異構 CAD 模型數據交換的系統及方法，本發明的異構 CAD 模型數 據交換的系統包括二個部分:源端 CAD 系統和目標端 CAD 系統。同時，將異構 CAD 模型數據交換分為兩 層:3D 特征參數層和 2D 草圖參數層。在 3D 特征參數層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實現 特征數據的交換。在 2D 草圖參數層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數層中 樣條映射問題轉換為樣條擬合問題。創新性的將遺傳算法引入到異構 CAD 數據交換領域。在遺傳算法個體 的適應度計算中，引入了 Hausdroffdistance。本發明可以用于復雜模型的異構 CAD 數據交換，交換之后的 目標模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數化特征信息。

本項成果對傳統的協調控制算法進行了優化研究，可以使城市道路綠波帶控制的效果得到改善，使交叉口通行效率獲得提升。仿真表明，本項成果的應用可以使延誤減小10%~20%。

本發明公開了一種基于和聲搜索算法的無線傳感器網絡分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的傳遞和匯聚，獲得全局信息，并將其傳 遞到匯聚節點;(2)匯聚節點通過全局信息對整個傳感器網絡進行網絡 分簇路由的優化計算與配置;(3)普通傳感器節點監測采集和處理應用 信息，將其處理成數據包，轉發到簇頭節點，簇頭節點進行數據融合， 并向下一跳簇頭節點發送數據包;(4)下一跳簇頭節點接收到數據包后， 將自身剩余能量信息加入到數據包中，并按照數據包中的最優路由， 繼續向下一跳簇頭節點轉發數據包。本發明的方法解決了無線傳

本發明公開了一種基于動態規劃算法的網絡數據傳輸能耗優化 方法，具體步驟為：①統計當前網絡傳輸任務列表及截止時間列表， 挑選出最大截止時間，作為所有任務的結束時間；②若當前有新任務 加入，則根據任務列表、截止時間列表、網絡帶寬狀態，通過本發明 中改進的動態規劃算法計算出傳輸決策方案，以此控制網絡傳輸，時 間推進并執行步驟①；③若當前無新任務到達且任務未完成，則按照 最近一次的傳輸決策序列控制網絡傳輸，時間推進并執行步驟

一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測方法，屬于計算機視覺和模式識別的交叉領域，旨在從復雜的自然場景中提取目標的輪廓和邊界。本發明通過研究人眼視覺信息處理機制，對視覺通路各級神經元的感受野建立數學模型，同時利用非經典感受野的調制作用來抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界。本發明的創新點在于將人眼顏色信息處理機制引入輪廓與邊界檢測模型中，通過設置不平衡的視錐輸入檢測出顏色和亮度邊界，保持輪廓的完整性，同時考慮

本發明公開了一種基于改進二維經驗模態分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經傳統BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后，對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量，其次，根據相似性測量值區分出噪聲主導模態函數與信號主導模態函數的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對噪聲主導模態函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲，接著，重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發明方法對圖像進行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統BEMD等降噪方法的去噪效果。

依托學校與煙臺拓偉智能科技股份有限公司聯合北京理工大學、中國科學院電子所、北京京儀自動化研究總院共建的煙臺智能技術應用聯合創新研究院，開發了系列具有自主知識產權的智能機器人產品和智能制造系統，其中“4-6自由度關節型工業機器人”可負載7kg-200kg；自主視覺引導+二維碼定位的AGV，兩輪差動、麥克納姆輪全向，可負載20kg-2000kg。利用自主研發的全向無軌堆垛機、AGV、工業機器人等，在自主研發MES、車管調度、WMS系統監控下完成一系列智能制造和組裝，打造了“汽車制動油泵殼體智能制造系統”“智能精密鑄造工廠”等一批系統集成示范項目。 為服務煙臺蘋果產業高質量發展，研究院制定了煙臺紅富士蘋果等級分選省級標準，研發了無損傷智能分選與包裝及冷風庫智能監管系統、該系統包括智能信息采集與分級子系統、智能輸送調度子系統、蘋果排面子系統、機器人智能裝箱子系統，整線狀態監測與數據庫子系統。該系統采用人工智能及深度學習技術，有效結合近紅外光譜與計算機視覺技術，完成蘋果糖度、色澤、果形、霉心病、果銹、重量等21項指標檢測，根據檢測結果和新的分級標準，對蘋果重新進行分類分級，檢測準確率達到95%以上，分選效率2個/秒，磕碰率控制在1%以下，裝箱速度達到1個/秒。通過該系統，開展蘋果大數據信息采集工作，建立種植-加工-儲存-銷售全鏈條標準化蘋果大數據綜合運營平臺，現從蘋果單一價值到資源價值的跨越，從而促進蘋果產業轉型升級，高質量發展。