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全景采用8目1/1.8"靶面超低照度200萬圖像傳感器拼接；一體球機采用1/1.8"靶面超低照度400萬圖像傳感器； 全景視頻8目達8192*1800@25fps，球機視頻最大支持2560*1440分辨率輸出； 8目支持真實360°超大視野，同時配合高清球機支持聯動監控、自動跟蹤、細節抓拍等功能； 支持5、6、7、8任意拼接，實時生效，省時高效； 球機超遠250M紅外監測距離，由近及遠讓夜晚監控更加清晰； 支持人群監測、全局及區域人數統計、人群密度閾值報警聯動監視功能，為人群全局監測、焦點監測提供強有力措施； 采用大華自有算法，絆線入侵、區域入侵檢測距離、聯動跟蹤準確率與及時率大大提升； 支持感興趣區域(ROI）編碼、區域入侵、絆線入侵、場景變更、音頻異常偵測、外部報警； 支持寬動態、3D降噪、強光抑制、背光補償，適用不同監控環境； 支持報警7進3出，音頻2進2出，485，BNC，512G SD卡； 標配DC36V供電方式，標配光模塊，支持光口和網口同時輸出 支持IP66防護等級； 參數 參數值 外觀 守望者 傳感器類型 全景：1/1.8英寸CMOS 球機：1/1.8英寸CMOS 像素 全景：1600萬 球機：400萬 最大分辨率 全景：8192*1800 球機：2560×1440 掃描方式 逐行掃描 電子快門 全景：1/3s~1/100000s、可手動或自動調節 球機：1/1～1/30000s、可手動或自動調節 最低照度 0.001Lux（彩色模式）；0.0001Lux（黑白模式） 信噪比 全景：＞56dB 最大補光距離 ≥400米（紅外補光）； 補光燈數量 7顆（紅外燈） 強光抑制 支持 鏡頭類型 全景： 定焦 球機： 電動變焦 鏡頭接口 全景： M12 球機： 機芯接口 鏡頭焦距 全景： 5mm 球機： 5.5mm-220mm，40倍光學變倍 鏡頭光圈 全景： F2.2 球機： F1.35～F4.8 視場角 全景： 水平:360°： 垂直：84° 球機： 水平：2.27~61.4 垂直：1.3~35.99 對角線：2.62~68.18 光學變倍 球機： 40倍 光圈控制 全景： 固定光圈 球機： 自動光圈 近攝距 全景： 1.2m 球機： 500mm～2000mm（近焦到遠焦） 通用行為分析 絆線入侵；區域入侵； 智能 支持 深度智能 支持 人群分布圖 人群分布效果圖、全局人數統計、區域人數統計 智能檢索 配合Smart NVR實現事件錄像的二次智能檢索、分析和濃縮播放 H.265 支持 視頻壓縮標準 H.265；H.264；H.264H；H.264B；MJPEG 智能編碼 H.264：支持 H.265：支持 視頻幀率 全景： 50Hz: 主碼流：8192x1800@25fps,7680x1680@25fps,5760x1264@25fps，4096x900@25fps 輔碼流1：3840x832@25fps,2560x560@25fps,2048x452@25fps 輔碼流2：4800x3840@25fps,3200x2560@25fps,1600x1280@25fps 60HZ： 主碼流：8192x1800@30fps,7680x1680@30fps,5760x1264@30fps，4096x900@30fps 輔碼流1：3840x832@30fps,2560x560@30fps,2048x452@30fps 輔碼流2：4800x3840@30fps,3200x2560@30fps,1600x1280@30fps 球機： 50Hz 主碼流：2560×1440@25fps、2048×1536@25fps、1920×1080@25fps、1280×960@25fps、1280×720@25fps 輔碼流1：704×576@25fps、352×288@25fps 輔碼流2：1920×1080@25fps、1280×960@25fps、1280×720@25fps 60Hz 主碼流：2560×1440@30fps、2048×1536@30fps、1920×1080@30fps、1280×960@30fps、1280×720@30fps 輔碼流1：704×480@30fps、352×240@30fps 輔碼流2：1920×1080@30fps、1280×960@30fps、1280×720@30fps 視頻碼率 全景8目： H.264: 512Kbps ~ 42995Kbps H.265: 256Kbps ~ 26216Kbps 球 機： H.264: 184Kbps ~ 15104Kbps H.265: 110Kbps ~ 9216Kbps 日夜轉換 ICR自動切換 背光補償 支持 寬動態 真實寬動態/120dB 白平衡 全景：自動/自然光/路燈/室外/手動/區域自定義 球機：自動/室內/室外/跟蹤/手動/鈉燈/自然光/路燈 增益控制 手動/自動 降噪 全景：3D降噪 球機：2D降噪和3D降噪 默認分辨率下默認碼流 全景： 14336Kbps（8192x1800） 球機： 6144Kbps（2560x1400） 電子防抖 支持 透霧功能 支持 數字變倍 球機： 16倍 圖像翻轉 球機：支持倒影 隱私遮擋 全景（區域覆蓋）： 4塊 球機（隱私遮擋）： 8塊 音頻接口 支持 音頻壓縮標準 G.711Mu/G.711A/G.726/AAC/MPEG2-Layer2/G.722.1/G.729 音頻采樣率 8KHz/16KHz/32KHz/48KHz/64KHz 報警 支持 報警事件 支持無SD卡;SD卡空間不足;SD卡出錯;網絡斷開;IP沖突;非法訪問;異常電壓檢測;移動檢測;視頻遮擋;場景變更;區域入侵;絆線入侵;音頻異常偵測;人群密集；本地報警 網絡接口 1個10/100/1000M以太網電口，1個1000M光口 網絡協議 HTTP;TCP;ARP;RTSP;RTP;UDP;RTCP;SMTP;FTP;DHCP;DNS;DDNS;PPPOE;IPv4/v6;SNMP;QoS;UPnP;NTP 接入標準 ONVIF（Profile G）;GB/T28181;CGI 預覽最大用戶數 20個 存儲功能 SD卡、FTP（SFTP）、NAS(NFS/SMB) 瀏覽器 支持： Chrome 42以下版本； Firefox 52以下版本; IE7；IE8；IE9；IE11 圖像設置 全景：亮度；對比度；銳度；飽和度；gamma； 球機：亮度；對比度；銳度；飽和度；gamma；色彩抑制；銳度抑制； OSD信息疊加 區域覆蓋/隱私遮擋；通道標題；時間標題；地理位置；圖片疊加；球機預置點、溫度、云臺坐標、變倍、正北方向、巡跡；球機測距 錄像模式 手動錄像；視頻檢測錄像；定時錄像；報警錄像 錄像優先級從高到低依次為手動 > 外部報警 > 視頻檢測 > 定時 SD卡 支持 恢復默認 支持一鍵恢復默認配置 用戶管理 最大支持20個用戶 安全模式 授權的用戶名和密碼；MAC地址綁定；HTTPS加密；IEEE 802.1x；網絡訪問控制 星光 支持 智能編碼 H.264：支持 H.265：支持 旋轉范圍 水平范圍：0°～360°連續旋轉 垂直范圍：-12°～90° 自動翻轉180°后連續監視 旋轉速度 水平鍵控速度：80°/s， (水平預置點速度：69.2°/s） 垂直鍵控速度：26°/s，（垂直預置點速度：36°/s ） 長焦限速 支持 定位精度 垂直0.1° 水平0.1° 定位精度自動校準 支持 遠程鏡頭復位 支持 預置點 300個 自動巡航 8條，每條可添加32個預置點 自動巡跡 5條 自動線掃 5條 斷電記憶 支持 空閑動作 預置點/自動巡跡/自動巡航/水平線掃 定時任務 預置點/自動巡跡/自動巡航/水平線掃 3D定位 支持 云臺限位 支持 方位顯示 支持 信息顯示 支持 時間顯示 支持 RS-485接口 1個（波特率范圍：1200bps~115200bps） 光纖接口 支持（接口類型：LC，單模） 音頻輸入 2路（接線端子） 音頻輸出 2路（接線端子） 報警輸入 7路（濕節點，支持直流3V~5V電位，5mA電流） 報警輸出 3路（干節點，支持直流最大30V電位，1A電流/交流最大50V電位，0.5A電流；） 模擬輸出接口 1路CVBS BNC接口 工作電壓 DC36V（±50%） 供電方式 DC36V 功耗 基本功耗：58.7W（DC36V）； 最大功耗（ICR切換，紅外燈最亮，球機云臺轉動）：84.4W（DC36V）； 加熱功耗：3.34W（DC36V，全景主控加熱）；26.7W（DC36V，全景鏡頭&SENSOR板加熱）;5.4W（DC36V，球機鏡頭除霧加熱）; 工作溫度 -40℃~+70℃ 工作濕度 ≤95% 防護等級 IP66； 外殼材料 金屬+塑料 產品尺寸 Φ383mm×389.8 包裝尺寸 500mm×500mm×658mm（長×寬×高） 凈重 14.7kg 毛重 19.8kg 安裝方式 壁裝；吊裝；柱裝；支架需要額外下單； 壁裝支架PFB710W；吊裝支架PFB710C 電源 標配 鏡頭 標配 電源返送 支持DC12V電源返送，最大電流165mA，電壓值12V

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度?！毖ο蜿柦榻B，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題?！靶颖緦W習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標?！毖ο蜿柦忉尩馈！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同?！彼硎?，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值?；谟邢薜臉颖玖?，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫學影像數據和多中心合作單位提供的多模醫學影像數據，采用人工智能技術和自主研制的深度學習算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數據進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應用中的有效性，為項目產業化實施奠定了方法基礎。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫學影像感知設備，設計針對性強的機器學習智能算法；國內同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數據進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果

該系統基于各級醫療系統的影像科研臨床應用基礎及各類院校影像教學大 綱而開發，貼合各級診療機構日常診療習慣和院校教學大綱需求，方便教師對各 類影像圖片的展示和教學，能更好的讓學生全面對各類影像進行閱片、報告書寫 練習，以及熟悉臨床應用及診療流程，有利于訓練學生的影像技能操作能力及就業。