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Reinhard算法模型的色调映射算法的研究

长期以来,图像传感器的动态范围都很小,但是真实场景中亮度的动态变化范围却非常广,平常大部分场最的亮度范围都远远超过了图像传感器所能感受的动态范围,因此,需要-种特殊的图像,即高动态范围图像High Dynamic Range Image . HDRI)来满足要求。动态范围图像是用来实现比普通数字图像技术更大曝光动态范围钾更大的明暗差别)的一组技术, 图像所表现的层次更加丰富图像中高亮度区和低亮度区的细节信息都能很好地保留下来,更接近于人眼观测到的真实场景”。为了解决真实场量与传统显示设备动态范围不匹配的矛盾,国内外学者提出了很多色调映射Gone Mayong)算法来实现在传统显示器上显示高动态范围图像。本文主要研究Reinhanl基于摄影校型的色调映则算法

  • 2021-04-17
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智能楼宇方案及案例

枪机、半球和鱼眼高清摄像机 宽动态, P-iris, 广角监控, 360度鱼眼 智能分析(移动侦测, 人脸检测, 视频遮挡, 出现/消失, 虚拟线) 枪机、半球、一体型和快球高清摄像机 红外, IP66, 车牌抓拍, 变倍型,防暴型 智能分析(移动侦测,视频遮挡, 进入/进出, 虚拟线) 一体型和快球高清摄像机 广角监控, 红外, IP66, 变倍型,防暴型 智能分析(移动侦测, 出现/消失, 虚拟线) 枪机和半球高清摄像机 广角监控, 宽动态 智能分析(移动侦测,人脸检测,出现/消失,虚拟线) 扁平微型半球高清摄像机 广角监控, 360度鱼眼, 防暴型 智能分析(音频侦测)

  • 2021-04-18
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120急救中心智能监控解决方案

在现代化的城市中,医疗救援系统是城市保障体系中的重要组成部分,120急救中心承担着医疗救援指挥中心的任务,完成急救、大型社会医疗保障及“110”联动等任务,对于保护人民群众的生命安全有着不可替代的作用。随着监控产品的日渐成熟,越来越多的120急救中心开始重视使用监控与导航系统辅助120急救车接处警。 120急救中心智能监控解决方案

  • 2021-03-22
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智慧社区建设标准及应用方案

智慧社区是智慧城市的核心和基本单元,是内容、方向和主体。智慧城 市离不开智慧社区建设,智慧社区包含的政务服务、公共服务,以及商业服 务,与整个城市的框架和节奏一致也不能孤立于智慧城市存在。建设部科技部智慧城市试点,智慧社区作为必选内容、智慧社区专项试点。

  • 2021-03-24
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市政工程给排水施工问题及解决方案

本文主要对市政工程给排水施工进行研究,旨在进一步提升给排水施工的效率。在研究中,文中分析了市政工程给排 水施工问题,进而提出了解决策略,希望可以提升给排水施工的质量,为市政工程给排水施工提供有价值的参考意见。

  • 2021-04-18
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数字城市与物联网

“ 松岛新城”位于韩国第二大港口城市仁川滨水区,占地约607. 5公顷,大约相当于曼哈顿市区,全是填海而造,离首都首尔不到65公里。 ■预计2014年完工后, 城市的社区、医院、公司和政府机构将实现全方位信息共享;数字技术深入住户房屋、街道和办公大楼,像一张无形的大网把城市支端末节连为一体。 ■-把钥匙解决一切:需-张智能卡,居民就能轻松完成付款,查询医疗记 录和开门等等一系列琐事, 人们的生活将变得非常便利。 网络和高科技控制系统联系起来 。在这里将有智能家居,智能商 店,智能学校,医院和银行。所 有的日常杂事都能依靠高科技|T

  • 2021-04-20
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区块链+智慧城市

区块链为智慧城市发展带来新机遇:新型ICT技术将驱动下智慧城市发展将迎来新的变革,在构建智慧城市过程中,我面面临着城市全域数据感知对城市数据采集与传输提出了更高要求、海量设备接入使得身份认证和通信安全成为智慧城市安全隐患、如何保护智慧城市采集数据的隐私等挑战与问题。区块链技术正在重塑社会信任,能够有效的解决对等多实体共享信任问题,给智慧城市发展带来新机遇。

  • 2021-03-25
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企业数字化能力和运营效果成熟度模型

在“2021数字化转型发展高峰论坛”上,中国信通院创新性的提出了“企业数字化转型发展双曲线”,即转型者曲线和赋能者曲线。具体来说:对于数字原生程度较低的企业,往往遵循转型者曲线路径,现阶段数字应用水平相对较低,有一个长期的转型过程,但其中有些转型比较快的企业,达到一定水平后将转变为赋能者;对于数字原生程度较高的企业,更多的是赋能者的角色,目前数字应用水平相对较高,但自身的数字化发展没有停止,将持续关注自身的转型,同时兼具转型者和赋能者双重身份,转型和赋能将交替发展。

  • 2021-04-11
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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