产品详细介绍购买价格请咨询商家Stage运动捕捉系统Stage运动捕捉系统是由美国Organic Motion公司提供的世界上第一个不需要穿戴衣服，不需要标记点，不需要校准和数据清洗技工的运动捕捉系统。Stage运动捕捉系统的出现在美国引起了轰动，实现了动画和娱乐业对运动捕捉的重新定义。不需要穿戴任何东西，不需要改变衣服，不需要校准反射点，不需要担心标记点被遮盖，不需要策划精心的生产线流水操作，你可以随心所欲地进行运动捕捉,专心于Stage的运动捕捉运动捕捉能大大减少产生世界级的3D产品的时间和费用，能增强动画师的创造力，在几秒内Stage运动捕捉系统能查看，校准，捕捉，流水化地将干净的运动数据直接导入你喜欢的动画软件。Stage运动捕捉系统是如此地先进以至于整个过程是透明的。动画师是艺术家不是数据清洗的技工。Stage运动捕捉系统点燃了内容制作的一个全新的领域。现在你能立即产生针对最复杂运动的干净数据，创建实时的节目串联，甚至相片现实化具体化和许多其他的空前的动画制作。不像其他的运动捕捉系统，Stage自然地跟踪整个人体，立即产生最全面的运动数据，3D模型和材质。Stage运动捕捉系统是一种高级的光学跟踪系统，它能人类一样观察人体。Stage由于具有高层次的识别和人工智能，所以能理解移动，而不想其他常规的运动捕捉系统简单的将“点”连接起来。Stage运动捕捉系统让你们小组成员集中于内容制作和发行，而不是技术。动画师拥有最终的素描本。角色是自由的。产品的时间安排是有一定保证的。一切是干净的，一切是真实的生活，一切是实时的。纯粹的，可行的。穿紧身衣的日子结束了Stage运动捕捉系统是一种完整的运动捕捉解决方案能大大提升3D内容制作的处理。高速相机是这个取得突破的计算机视觉系统的眼睛。全面的3D数据（包括扩网格和材质数据）在显示器上的实时展现。Stage运动捕捉系统组合了有感知的有先兆的跟踪技术和计算机视觉技术，从而让角色在屏幕上几乎能做所有事情并且能维持一个干净的结果。Stage运动捕捉系统展示一种最好的方法进行运动捕捉。游戏开发者的机会是巨大的。更便宜，更干净并且是立即可以的动画数据，什么系统能象这样完成？Stage运动捕捉系统改进了动画制作过程的每一步。游戏开发者获取了Stage运动捕捉系统的一个演示，就被结果和价格震惊。总之，运动捕捉按照人类的方式进行。运动捕捉的这种方式应该大大简化动画制作流程，快速改进结果。 3喜欢Stage的10个原因是创建自己高级运动捕捉工作室所需要的自由自在，不在需要紧身衣和标记点在很短时间内对角色或物体自动校准立即产生干净的极好的实时3D数据也可作为一个实时3D扫描仪产生3D网格和材质大大减少创建创建作品数据的时间和费用能适合的导入Autodesk@的MotionBuilder和其他领先的动画包不需要技工，大大减少运行费用可方便升级到多角色和手指的跟踪杰出的运动捕捉效率，从校准到捕捉到清洗数据可在几分钟内完成4扫描扫描场地- 4m X 4m X 2.5m;12ft X 12ft X 7.5ft120fps,实时性有25ms的延迟XYZ位置的精确度{手臂，腿}>1.0mm滚动的精确度{手臂，腿不包括顺着轴}>1度滚动的精确度{顺着轴}>2度（顺着轴）骨骼：21格骨骼，每个骨骼有6个自由度5设备视觉处理器镜头：120fps，灰度级分辨率相当于基于标记点的系统的2M像素点，目前的高速NTSC镜头能与外部的小于等于120fps系统进行同步和同步锁相可升级的脚手架和带反射的布创建扫描场地所有连接电线软件动画插件：将数据实时导入Autodesk的MotionBuilder可用的软件开发包（SDK） 6输出格式支持Autodesk MotionBuilder和SDK,SDK要求指定的格式3D网格可变动范围：500到8000个三角形  7校准镜头校准：所有镜头的失真在发货之前都经过校准系统校准：现场3分钟内完成，用提供的模式板来完成角色校准：现场1分钟内完成，Stage在第一次获得角色后可自动学习售后支持：电话联系：13601359559QQ：22901791947*24小时电话技术支持

产品详细介绍  SP-3000型校园田径运动会网络管理系统是信息网络化管理系统，本系统为田径运动会运动会组织者提供方便、快捷的使用方法，系统能够对运动会进行合理的安排与管理，实现数字化，网络化，智能化，无纸化工作，节省大量人力和物力。     校园田径运动会网络管理系统一种“人机交互系统”， WINDOWS 操作系统，界面友好，操作简单。通过计算机来完成烦琐的记录与安排工作，保证运动会的正常流畅的进行。校园田径运动会网络管理系统是典型的数据库应用系统，可完成田径运动会管理中的运动员报名、赛前编排，成绩自动测试，成绩自动记录，成绩自动统计，成绩公布．信息查询等事务处理功能。并且径赛支持预次复决四个赛次，支持电子报名。自动生成成绩册，使用该系统可以极大地减少裁判员和工作人员的人数及劳动量，同时还可大大提高工作效率、可靠性和正确性。  该系统非常适用，办学规模很大的中小学校、大专院校、各级体育、教育行政部门等举办的田径运动会。尤其这个系统完全可以交付学生来使用，它可以提高学生的组织管理能力，打破在组织上以教师为中心的运动管理模式，教师在其中充当一个指导者的或者监督角色。

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通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统，进行巧妙的光路切换，实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求，有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾，破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题；应用企业已累计生产销售682台套，用户已达到300多家，部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区，打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面，有效促进了行业的技术进步。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良 好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对 当前频率资源紧张的现状，提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。

本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄像机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像处理，采用小波变换等技术，获得监测对象的轮廓外形，然后与基准图像轮廓比较，获得监测对象状态等信息。

多功能图像处理系统能够完成图像增强、图像恢复、画中画、自动调焦/调光、无极电子变倍等多种功能，重点解决光照不均、光学系统透光不均、以及雾霾和雾天等情况下造成的图像质量降质、视觉效果差等问题，并能抑制大气湍流引起的图像模糊，突破传统图像复原依赖于精确的物理模型的设计理念，解决了常规图像复原计算量大运行速度慢等关键问题。系统具有很好的实时性、稳定性和适应性。1. 图像增强：由于图像采集过程中，光学系统透光不均、光照不足、雾霾天气等因素使图像观看质量下降，图像增强可大大增加图像可视度，提高不同区域的图像对比度，很好的改善视觉效果；2. 图像恢复：解决由于大气湍流、焦距不准、光学系统缺陷所造成的图像模糊；3. 多模图像融合：根据EMI/EMC设计原则，抗干扰能力强，选用高TG制作材料，提供了极高的可靠性；重点解决了多模图像融合时信息不完整、可见光/微光/红外图像噪声偏大、双路图像不配准、远距离传输干扰大等问题，具有低延迟、信息保全度高、可靠性高等特点。 主要技术指标：1. 输入为模拟PAL/NTSC制式或双路数字接口cameralink，输出模拟PAL/NTSC制式、cameralink或者VGA、XGA；2. 图像增强FPGA实现具有极低的延迟，处理时间小于一场，图像增强后视频能量梯度平均提高2倍以上，对由于光照不足、光照不均、恶劣天气所引起的降质图像，可以凸显细节、自适应调节对比度，突显图像的关键信息；3. 图像复原使用专利的复原处理算法，能有效地抑制大气湍流引起的图像模糊，恢复出更多的图像细节，显著提升图像视觉效果，增强图像对比度和可视度，复原后的视频平均灰度梯度值提高3倍以上；4. 图像锐化算法有效增加图像细节信息，主要消除由于光学系统对焦不精确所造成的模糊现象，与精确对焦图片对比，平均结构相似度达到95%以上；5. 图像去雾算法针对薄雾、浓雾进行自适应调整，分析图像中色彩信息，对图像中各点景深进行精确测量，还原显示真实图像。图像经过去雾处理后，平均信息上提高30%以上；6. 多模图像融合技术分别处理模拟信号及数字信号，输出默认为XGA差分三线制视频，可进行远距离传输，抗干扰能力强；配准精度可达到个像素以内，配准实时处理；灰度融合图像局部信息相对于单模原始图像对应局部区域的联合熵提高30%以上； 图像降噪功能在降低噪声影响的同时很好的保留了图像的纹理信息。

已有样品/n主要技术指标：图像分辨率 800×600；量化位宽 12bit；图像帧率 1000fps；动 态范围 70dB；工作温度范围在-25℃至 85℃；芯片功耗 0.67W；同时定制的图像传 感器工艺和设计流程，具有更佳的高速图像获取能力。 高速图像传感器可应用于工业生产、农业生产、智能交通、虚拟现实、科学研 究、国防军事及其他民用领域。具体来说，高速图像传感器可应用于汽车碰撞试验、 火箭发射、弹道测试、体育赛事、目标追踪、微表情研究和高速车牌识别等领域。