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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的納米結(jié)構(gòu)特征尺寸提取方法
本發(fā)明公開了一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的半導(dǎo)體納米結(jié)構(gòu)特征尺寸提取方法，步驟為：確定每一個待提取參數(shù)的取值范圍，生成子光譜數(shù)據(jù)庫；利用訓(xùn)練光譜和支持向量機(jī)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行支持向量機(jī)訓(xùn)練；對每一個待提取參數(shù)利用訓(xùn)練光譜重復(fù)訓(xùn)練多個支持向量機(jī)，每一個支持向量機(jī)的訓(xùn)練終止條件均不相同；利用多個支持向量機(jī)，對測量光譜進(jìn)行映射；找出所有支持向量機(jī)映射結(jié)果中出現(xiàn)次數(shù)最高的一個，視為最有可能出現(xiàn)的取值區(qū)間；建立子光譜數(shù)據(jù)庫，找出其中與測量光譜最為相似的仿真光譜，即認(rèn)為是待測結(jié)構(gòu)的參數(shù)值。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)特征線寬、高度、側(cè)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種融合多尺度特征的激光掃描數(shù)據(jù)物理平面自動化提取方法
本發(fā)明涉及一種融合多尺度特征的激光掃描數(shù)據(jù)物理平面自動化提取方法。本發(fā)明解決的現(xiàn)有問題 主要包括:1發(fā)展了基于信息熵的最佳鄰域自適應(yīng)確定方法，克服了點(diǎn)密度變化、噪聲、數(shù)據(jù)缺失等因 素對三維點(diǎn)局部幾何特征計(jì)算的影響;2綜合利用基于點(diǎn)的特征(維數(shù)特征，法向量等)和基于區(qū)域的 特征(粗糙度、緊湊度、尺度、長寬比等)進(jìn)行物理平面區(qū)域提取，提高了物理平面提取的準(zhǔn)確性;3 擴(kuò)展了現(xiàn)有平面分割方法的適用范圍，本發(fā)明適用于機(jī)載、車載、固定站等多種類型激光掃描數(shù)據(jù)的物 理平面提取。發(fā)明的整體技術(shù)流程圖如下圖。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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一種基于四點(diǎn)二元模型的圖像紋理特征值的提取方法
本發(fā)明提出一種基于四點(diǎn)二元模型的圖像紋理特征值的提取方法,首先計(jì)算2x2像素塊內(nèi)四個像素點(diǎn)像素值的均值;其次計(jì)算每個像素點(diǎn)與均值的差值,若差值大于等于一給定閾值,就置該像素塊的位置編碼值為1,否則為0;最后將四個像素塊的位置編碼值乘以相對應(yīng)的權(quán)重后,再將4個乘積求和,就得到該2x2像素塊的紋理特征值,本發(fā)明只需要計(jì)算四個像素點(diǎn)與其均值的差值,得到4bit的二進(jìn)制碼,計(jì)算量減少一半且復(fù)雜度低,且能有效地表示人臉的局部紋理信息,可應(yīng)用于人臉檢測,識別和目標(biāo)跟蹤系統(tǒng).
華僑大學(xué)
2021-04-29
一種結(jié)合點(diǎn)特征和線特征的圖像匹配方法
本發(fā)明公開了一種結(jié)合點(diǎn)特征和線特征描述子的圖像匹配算法，包括：(1)分別對模板圖和實(shí)時圖在多尺度下提取角點(diǎn)；(2)獲得實(shí)時圖和模板圖角點(diǎn)周圍的邊緣集合；(3)計(jì)算步驟(1)獲得的最終選定的實(shí)時圖與模板圖角點(diǎn)的類ORB點(diǎn)特征描述子；(4)利用最小截平方Hausdorff距離描述步驟(2)獲得的實(shí)時圖和模板圖的邊緣集合的匹配相似度；(5)計(jì)算步驟(3)中獲得的實(shí)時圖與模板圖角點(diǎn)的類 ORB 點(diǎn)特征描述子的匹配相似度；(6
華中科技大學(xué)
2021-04-14
新型肺炎患者臨床特征研究
2020年2月7日，武漢大學(xué)中南醫(yī)院彭志勇團(tuán)隊(duì)在國際頂級醫(yī)學(xué)期刊JAMA在線發(fā)表題為“Clinical Characteristics of 138 Hospitalized Patients With 2019 Novel Coronavirus–Infected Pneumonia in Wuhan, China”的研究成果，該研究涉及138名新型冠狀病毒感染的肺炎患者的單中心病例， 在41％的患者中懷疑與人對人的醫(yī)院相關(guān)的2019-nCoV傳播，有26％的患者需要重癥監(jiān)護(hù)病房入院，而4.3％的患者死亡。NCIP全基因組測序和系統(tǒng)發(fā)育分析表明，2019-nCoV與與人類嚴(yán)重急性呼吸綜合征（SARS）和中東呼吸綜合征（MERS）相關(guān)的β冠狀病毒截然不同。 2019-nCoV具有以下特征：冠狀病毒家族，并被歸類于beta冠狀病毒2b譜系。2019-nCoV與蝙蝠冠狀病毒非常相似，據(jù)推測蝙蝠是主要來源。盡管仍在調(diào)查2019-nCoV的起源，但目前的研究證據(jù)表明，是通過在華南海鮮批發(fā)市場非法出售的野生動物的傳播造成的。
武漢大學(xué)
2021-04-10
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生物特征識別技術(shù)及其應(yīng)用
生物特征識別是利用人體的虹膜、指紋和人臉等生物特征進(jìn)行身份識別的技術(shù)。項(xiàng)目處于產(chǎn)業(yè)化階段，已授權(quán)相關(guān)發(fā)明專利28項(xiàng)，成果突破了國際上信息安全領(lǐng)域中多模態(tài)生物特征識別技術(shù)中的虹膜清晰度檢測，虹膜特征提取以及低質(zhì)量指紋圖像的識別等技術(shù)瓶頸，研制了信息安全的多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)建立在自主創(chuàng)新和自主知識產(chǎn)權(quán)的基礎(chǔ)上，打破了國際技術(shù)壟斷，其中低質(zhì)量指紋圖像分割、虹膜動態(tài)質(zhì)量評估和特征提取技術(shù)達(dá)到國際領(lǐng)先水平，直接推動我國多模態(tài)生物特征識別技術(shù)在信息安全領(lǐng)域的發(fā)展。本成果的推廣應(yīng)用為解決信息安全的重大
電子科技大學(xué)
2021-04-14
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面部特征精準(zhǔn)識別系統(tǒng)
本產(chǎn)品在Haar特征的Adaboost基礎(chǔ)上采用自主知識產(chǎn)權(quán)的圖像旋轉(zhuǎn)、仿射變換伽馬校正、高斯差分濾波、對比度均衡以及雙曲線正切相結(jié)合的光照處理；采用改進(jìn)Gabor小波變換進(jìn)行特征抽取，采用FFT加速特征提取，用Fisher線性判別進(jìn)行分類，融合了Deep Learning技術(shù)，具有速度快、便攜、環(huán)境適應(yīng)度強(qiáng)和識別率高等特點(diǎn)。產(chǎn)品已經(jīng)在江蘇省農(nóng)業(yè)銀行2700臺自助辦卡設(shè)備、江蘇省農(nóng)業(yè)銀行超級用戶終端、江蘇省在建征信數(shù)據(jù)平臺、江蘇省公安廳等場景應(yīng)用、推廣。
南京理工大學(xué)
2021-04-14
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植物功能提取物高效提取分離關(guān)鍵技術(shù)
浙江大學(xué)
2021-05-10
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工業(yè)級發(fā)酵液分離提取或天然產(chǎn)物提取技術(shù)
依托豐富的發(fā)酵、食品、醫(yī)藥、中草藥、經(jīng)濟(jì)作物或植物等過程物料分離提取純化的開 發(fā)、工程經(jīng)驗(yàn)，本平臺積累了豐富的上述領(lǐng)域生理活性物質(zhì)或天然產(chǎn)物分離提取技術(shù)、工藝 包、裝備選型、工程設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和資料庫，可為合作伙伴提供成熟工藝技術(shù)或中試階段起步技術(shù) 開發(fā)，實(shí)現(xiàn)具有國內(nèi)領(lǐng)先水平的工藝技術(shù)應(yīng)用，產(chǎn)生顯著經(jīng)濟(jì)效益。
華東理工大學(xué)
2021-04-11
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公共交通出行特征監(jiān)測系統(tǒng)
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14