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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動(dòng)提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動(dòng)提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對(duì)；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對(duì) 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標(biāo)疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對(duì)的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動(dòng)獲取高質(zhì)量的正
武漢大學(xué)
2021-04-14
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一種從甘草廢渣中提取降血糖活性成分的方法
提取完甘草酸的甘草藥材廢渣，一般都被遺棄，堆積如山，污染環(huán)境。本發(fā)明涉及一種全新的從甘草廢渣中提取降血糖活性成分的方法。
蘭州大學(xué)
2021-04-14
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一種基于灰點(diǎn)提取的自動(dòng)白平衡矯正方法
本發(fā)明公開(kāi)一種基于灰點(diǎn)提取的自動(dòng)白平衡矯正方法，包括以下步驟：S1 通過(guò)黑電平矯正圖像傳感器采集的 RAW 數(shù)據(jù)，去除直流偏移成分；S2 利用灰點(diǎn)選取標(biāo)準(zhǔn)對(duì)經(jīng) S1 獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，檢測(cè)其中是否存在灰點(diǎn)；S3 當(dāng)識(shí)別出灰點(diǎn)時(shí)，通過(guò)均值計(jì)算法計(jì)算其RGB 三通道的增益，然后跳轉(zhuǎn)到步驟 S7；S4 當(dāng)沒(méi)有識(shí)別出灰點(diǎn)時(shí)，通過(guò)圖像熵判斷顏色復(fù)雜度，去除圖像中大色塊；S5 通過(guò)灰度陰影法求出經(jīng) S4 處理后圖像 RGB 三通道顏色亮度的閔可夫斯基范數(shù)；S6 根據(jù) S5 得出閔可夫斯基范數(shù)計(jì)算圖像 RG
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種實(shí)時(shí)視頻通信中的感興趣區(qū)域提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種實(shí)時(shí)視頻通信中的感興趣區(qū)域提取方法，本發(fā)明首先對(duì)視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和 亮度區(qū)域進(jìn)行提取，同時(shí)將視頻圖像劃分為結(jié)構(gòu)化紋理，平滑紋理，隨機(jī)紋理三個(gè)區(qū)域。根據(jù)人眼對(duì)運(yùn) 動(dòng)的區(qū)域，亮度較高的區(qū)域以及結(jié)構(gòu)化紋理區(qū)域較為感興趣的特點(diǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)信息，亮度信息和紋理信息 設(shè)置不同的權(quán)重，最終綜合得出人眼對(duì)各個(gè)區(qū)域的感興趣程度。本發(fā)明基于人眼的視覺(jué)特性，根據(jù)人眼 對(duì)視頻圖像中不同區(qū)域感興趣程度的不同，對(duì)視頻中感興趣區(qū)域進(jìn)行分級(jí)提取，從而使提取的感
武漢大學(xué)
2021-04-14
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魯棒人臉視覺(jué)特征的提取、建模與識(shí)別的理論和方法研究
成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發(fā)展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫(yī)療、公安等社會(huì)服務(wù)以及公共安全等行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。基于人臉視覺(jué)特征的表情、身份以及親屬關(guān)系識(shí)別是當(dāng)前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態(tài)變化等因素對(duì)人臉視覺(jué)特征提取與建模的影響則成為當(dāng)前該研究面臨的主要瓶頸。開(kāi)展魯棒人臉視覺(jué)特征的提取、建模與識(shí)別研究，突破現(xiàn)有研究的局限性，能顯著推動(dòng)人臉圖像分析的研究進(jìn)展，進(jìn)一步滿足國(guó)家在社會(huì)服務(wù)與公共安全等領(lǐng)域中的需求。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)1、 突破局部二值模式編碼的視覺(jué)特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺(jué)特征描述算子，提出解決場(chǎng)景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯(cuò)誤率估計(jì)的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識(shí)別理論。3、 率先提出基于人類學(xué)和遺傳學(xué)的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別方法，提出以父母年輕時(shí)面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別的子空間遷移學(xué)習(xí)理論和方法。4、 提出人臉視覺(jué)特征提取和識(shí)別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計(jì)算瓶頸。市場(chǎng)前景本項(xiàng)目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關(guān)系識(shí)別等科學(xué)問(wèn)題，深入開(kāi)展魯棒人臉視覺(jué)特征的提取、建模與識(shí)別的理論和方法研究，重點(diǎn)解決視覺(jué)場(chǎng)景中光照與人臉姿態(tài)變化下的魯棒人臉視覺(jué)特征的提取與建模問(wèn)題
東南大學(xué)
2021-04-11
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一種改進(jìn)的海洋泥樣微生物總DNA提取方法
本技術(shù)方法提取的DNA質(zhì)量 高，產(chǎn)率達(dá)0.4ug DNA/g濕土，適 合進(jìn)一步純化以構(gòu)建宏基因組文 庫(kù)。
中山大學(xué)
2021-04-10
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一種智能視覺(jué)監(jiān)控檢索中提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種智能視覺(jué)監(jiān)控檢索中提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的方法，包括以下步驟：獲取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，以二維空間坐標(biāo)序列對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行描述；根據(jù)描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的二維空間坐標(biāo)序列，計(jì)算描述每次采樣中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的水平分量和垂直分量；將每次采樣中目標(biāo)的二維空間坐標(biāo)和描述每次采樣中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的縱向斜率和橫向斜率合并組成每次采樣中目標(biāo)的流矢量；以流矢量序列對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行描述；讀取預(yù)先建立的參考矢量集合；計(jì)算描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的流矢量序列到各參考矢量的距離作為該目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的特征向量。本發(fā)明方法使用流矢量序列描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡并提取特征向量，可以在軌跡描述中同時(shí)包含位置和方向信息，避免了測(cè)量誤差。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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蘿藦C21甾體提取物及其制備方法和用途
蘿藦系蘿藦科Asclepiadaceae蘿藦屬植物蘿藦Metaplexis japonica (Thunb.) Mak.，為《中藥大辭典》所收載，味甘辛，性平，具有補(bǔ)益精氣，通乳，解毒的功能，用于虛損勞傷，陽(yáng)萎，帶下，乳汁不通，丹毒瘡腫。已有文獻(xiàn)報(bào)道從蘿藦中分離鑒定C21甾體類化合物，迄今從蘿藦中分離鑒定的C21甾體類化合物包括去酰基蘿藦苷元衍生物和苷3種，夜來(lái)香素苷元衍生物和苷20種，ramamone苷元衍生物和苷5種，肉珊瑚苷元1種，去羥基肉珊瑚苷元1種。 惡性腫瘤是目前嚴(yán)重危害人類健康的疾病之一，它以細(xì)胞異常增殖和轉(zhuǎn)移為特點(diǎn)。世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)資料表明，2000年全球新發(fā)惡性腫瘤病例約1000萬(wàn)，死亡620萬(wàn)，患病2200萬(wàn)例；預(yù)計(jì)到2020年惡性腫瘤新發(fā)病例將達(dá)到1500萬(wàn)，死亡1000萬(wàn)，患病3000萬(wàn)例。化療是惡性腫瘤綜合療法的方法之一，廣泛用于術(shù)前、術(shù)中和術(shù)后，但腫瘤細(xì)胞多藥耐藥現(xiàn)象嚴(yán)重影響化療對(duì)惡性腫瘤的療效。克服腫瘤藥物的多藥耐藥，恢復(fù)耐藥腫瘤細(xì)胞對(duì)藥物的敏感性，尋找高效低毒的腫瘤細(xì)胞多藥耐藥逆轉(zhuǎn)劑是當(dāng)前腫瘤治療藥物的研究方向。
青島大學(xué)
2021-04-13
一種基于亮度特征和輪廓完整性的輪廓提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于亮度特征和輪廓完整性的輪廓提取方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的交叉鄰域，意在從復(fù)雜的環(huán)境背景中將物體的輪廓完整的提取出來(lái)。本發(fā)明包括最大能量響應(yīng)圖的求取步驟、亮度特征調(diào)制的非經(jīng)典感受野抑制步驟、物體輪廓的提取和基于概率模型的高低自適應(yīng)閾值等后處理步驟、基于輪廓完整性的最近鄰朝向一致性連接斷裂輪廓的處理步驟。本發(fā)明利用 Gabor 濾波器模擬人類簡(jiǎn)單細(xì)胞經(jīng)典感受野的響應(yīng)，得到最大的 Gabor 能量
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于 LED 混光呈色模型的光譜功率分布提取方法及系統(tǒng)
一種基于 LED 混光呈色模型的光譜功率分布提取方法及系統(tǒng)，包括進(jìn)行 LED 智能光源控制信號(hào)空 間全局采樣，利用預(yù)設(shè)的 LED 發(fā)光控制方式根據(jù)全局采樣樣本集中各信號(hào)值驅(qū)動(dòng) LED 光源發(fā)光，組成 發(fā)光樣本集；分別測(cè)量所得各發(fā)光樣本對(duì)應(yīng)光譜功率分及照度，生成發(fā)光數(shù)據(jù)集；根據(jù)預(yù)設(shè)的照度閾值 進(jìn)行篩選，得到最終發(fā)光數(shù)據(jù)集，并從全局采樣樣本集中選取對(duì)應(yīng)信號(hào)樣本，組成最終信號(hào)空間采樣樣 本集；構(gòu)建 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的 LED 混光
武漢大學(xué)
2021-04-14