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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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大規(guī)模城市三維點(diǎn)云智能處理基礎(chǔ)支撐平臺(tái)
一、項(xiàng)目簡介 激光掃描系統(tǒng)能夠直接獲取被測(cè)目標(biāo)表面的三維空間坐標(biāo)，具有采樣密度高、點(diǎn)云分布密集等特點(diǎn)，正逐漸成為三維空間信息快速獲取的主要手段之一，被廣泛應(yīng)用于文物保護(hù)、三維重建、數(shù)字地面模型生產(chǎn)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)擁有世界上最先進(jìn)的車載和靜態(tài)地面激光掃描系統(tǒng)，具備在城市、海岸帶、礦山等環(huán)境條件下獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的能力。通過研發(fā)點(diǎn)云分割、點(diǎn)云智能量測(cè)、三維目標(biāo)提取、點(diǎn)云分析、三維場(chǎng)景
廈門大學(xué)
2021-01-12
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基于物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的智能電伴熱控制器
成 果 簡 介 電伴熱廣泛應(yīng)用于石油、化工、地鐵等領(lǐng)域，本研究成果設(shè)計(jì)了一種新型的電伴熱控制器。系統(tǒng)采 用六管設(shè)計(jì)，每管采用一主一備方式；可采集 32 路溫度 、12 路回路電流、6 路漏電電流；具有主輸出 12 路， 報(bào)警輸出 11 路；具有RS485、CAN、以太網(wǎng)通訊接口。采用物聯(lián)網(wǎng)和云服務(wù)技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的WEB 服務(wù)器，可實(shí)現(xiàn)PC 端遠(yuǎn)程監(jiān)控與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)微信客戶端綁定設(shè)備、實(shí)現(xiàn)人與設(shè)備的實(shí)時(shí)交互， 設(shè)備監(jiān)控、智能數(shù)據(jù)分析、消息分發(fā)、遠(yuǎn)程升級(jí)等服務(wù)。
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-13
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一種蘇云金芽孢桿菌及制備方法和應(yīng)用
已有樣品/n公開了一種蘇云金芽孢桿菌及制備方法和應(yīng)用，保藏編號(hào)：CCTCCM2012040。其步驟是:A、利用土壤中蘇云金芽孢桿菌芽孢耐78－82℃高溫以及形成伴胞晶體的特性，采用彈土法分離蘇云金芽孢桿菌；B、以初孵甜菜夜蛾和棉鈴蟲為試蟲，進(jìn)行毒力生物測(cè)定，經(jīng)過比較毒力致死中量LC50，篩選到高毒力菌株BtCS36。利用正交試驗(yàn)和小試發(fā)酵，確定了其發(fā)酵培養(yǎng)基配方和發(fā)酵工藝。利用該菌和確定的發(fā)酵工藝發(fā)酵周期為30小時(shí)左右，發(fā)酵液對(duì)棉鈴蟲的毒力效價(jià)達(dá)3000-5000IU/μl。生產(chǎn)新型Bt殺蟲劑不僅可
中國科學(xué)院大學(xué)
2021-01-12
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一種實(shí)時(shí)可見光遙感影像云區(qū)檢測(cè)方法
一種實(shí)時(shí)可見光遙感影像云區(qū)檢測(cè)方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理方法；本發(fā)明包括原始影像子塊劃分，然后快速提取各個(gè)子塊的特征，最后通過對(duì)各個(gè)子塊特征的二分類完成云區(qū)檢測(cè)。針對(duì)云區(qū)無方向性的特點(diǎn)，本發(fā)明提出用單方向各向異性高斯濾波器組來實(shí)施濾波操作。為了避免大尺度二維卷積運(yùn)算的復(fù)雜度，單方向的各向異性高斯濾波操作是通過行、列拆分的無限沖激響應(yīng)濾波器來實(shí)現(xiàn)的。為了降低視覺單詞直方圖特征生成過程中視覺單詞查詢復(fù)雜度，視覺單詞首先通
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種云視頻直播平臺(tái)的視頻上傳系統(tǒng)及方法
本發(fā)明公開了一種云視頻直播平臺(tái)的視頻上傳方法，首先，通過本地代理接收攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)，根據(jù)本地保存的綜合視頻價(jià) 值執(zhí)行視頻質(zhì)量調(diào)整、上傳、本地?cái)?shù)據(jù)緩存任務(wù)；其次，通過云服務(wù)器接收本地代理服務(wù)器上傳的視頻數(shù)據(jù)，響應(yīng)用戶請(qǐng)求供用戶在線直播觀看，同時(shí)更新綜合視頻價(jià)值并返回至本地代理服務(wù)器，供下次視頻數(shù)據(jù)排序使用。相應(yīng)地本發(fā)明還公開了一種對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)。本發(fā)明充分提高了高價(jià)值視頻數(shù)據(jù)的傳輸效率，進(jìn)一步使當(dāng)前帶寬的使用更加合理和高效；同時(shí)，本發(fā)明滿足了不同用戶的視頻直播需求，提升了用戶體驗(yàn)。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于云工作流的 Web 服務(wù)組合與調(diào)度系統(tǒng)
成果簡介：云計(jì)算的發(fā)展使越來越多的計(jì)算和業(yè)務(wù)服務(wù)通過云端提供。與傳 統(tǒng)的內(nèi)部服務(wù)相比較,云中的服務(wù)通常隸屬于不同的機(jī)構(gòu),具有自主性,會(huì)為 了自己的效用隨時(shí)加入、離開網(wǎng)絡(luò),使傳統(tǒng)的僅考慮時(shí)間或者費(fèi)用的服務(wù)組合與調(diào)度算法失效。本技術(shù)引入服務(wù)信任的概念融入到云工作流管理模型， 從而實(shí)現(xiàn)兼顧時(shí)間、費(fèi)用和可靠性的 Web 服務(wù)組合及調(diào)度管理。 項(xiàng)目來源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：云計(jì)算、服務(wù)
北京理工大學(xué)
2021-04-14
一種移動(dòng)云存儲(chǔ)輕量級(jí)數(shù)據(jù)安全共享方法
本發(fā)明公開了一種移動(dòng)云存儲(chǔ)輕量級(jí)數(shù)據(jù)安全共享方法，方法 包括：數(shù)據(jù)擁有者在可信第三方注冊(cè)屬性集合，數(shù)據(jù)擁有者為用戶指 定屬性集合，可信第三方根據(jù)用戶的屬性集合使用屬性密碼機(jī)制對(duì)用 戶授權(quán)生成屬性密鑰，數(shù)據(jù)擁有者使用移動(dòng)端共享文件時(shí)，首先采用 對(duì)稱密碼機(jī)制對(duì)文件加密，通過代理加密服務(wù)器使用屬性密鑰機(jī)制對(duì) 對(duì)稱密鑰加密，并將文件密文及密鑰密文發(fā)送到云端，用戶從云端讀 取文件密文及密鑰密文后，通過代理解密服務(wù)器使用屬性密碼
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種面向混合云應(yīng)用的負(fù)載均衡方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種面向混合云計(jì)算平臺(tái)的負(fù)載均衡方法及相應(yīng) 的混合云負(fù)載均衡系統(tǒng)。針對(duì)云租戶使用混合云計(jì)算 IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即 服務(wù))平臺(tái)部署應(yīng)用，解決多云環(huán)境下應(yīng)用的負(fù)載均衡問題。該方法和 系統(tǒng)使用了分層負(fù)載均衡機(jī)制，在上層通過心跳包動(dòng)態(tài)收集私有云和 公有云的負(fù)載狀態(tài)信息和資源狀態(tài)信息，調(diào)節(jié)往各個(gè)云的任務(wù)分發(fā)優(yōu) 先度；在下層利用云內(nèi)部提供的 LBaaS(負(fù)載均衡即服務(wù))在虛擬機(jī)之間 做負(fù)載均衡。同時(shí)當(dāng)云應(yīng)用爆發(fā)時(shí)該方
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于距離方差最小的工件點(diǎn)云匹配算法
本發(fā)明公開了一種基于距離方差最小的工件點(diǎn)云匹配算法，包 括以下步驟：(1)分別構(gòu)建測(cè)量模型點(diǎn)云和帶法矢的設(shè)計(jì)模型點(diǎn)云：(2) 尋找最近點(diǎn)點(diǎn)集及最近點(diǎn)法矢集合；(3)根據(jù)余量要求，建構(gòu)基于距離 方差的目標(biāo)函數(shù)：(4)通過目標(biāo)函數(shù)求解測(cè)量模型與設(shè)計(jì)模型間的剛體 變換參數(shù)，并利用剛體變化參數(shù)更新測(cè)量點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云匹配。本發(fā) 明中的基于距離方差最小的點(diǎn)云匹配算法，對(duì)于工件存在余量的情況， 不論凹面和凸面的余量是相等，還是呈差值或者比值關(guān)系，均能較好 的得到點(diǎn)云匹配的結(jié)果，迭代效率高、匹配準(zhǔn)確性好。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種計(jì)算三維點(diǎn)云模型骨骼的方法
本發(fā)明公開了一種計(jì)算三維點(diǎn)云模型骨骼的方法；本發(fā)明首先通過使用逐步細(xì)分的策略將三維點(diǎn)云 模型均勻體素化；此后，使用快速行軍算法，計(jì)算出模型內(nèi)部體素點(diǎn)的距離域；然后，使用距離域計(jì)算 出模型的初始骨骼；最后，將初始骨骼與 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距離域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速準(zhǔn)確計(jì)算出模型骨骼；與現(xiàn)有的三維點(diǎn)云模型骨骼提取方法相比，本發(fā)明處理帶有大量噪 聲點(diǎn)、奇異點(diǎn)和大面積點(diǎn)云缺失的點(diǎn)云模型，而且不會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的骨骼連接，同時(shí)不
武漢大學(xué)
2021-04-14