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基于電子束的3D打印飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)陶瓷葉片技術(shù)
1、成果簡(jiǎn)介 用于以3D打印方式實(shí)現(xiàn)對(duì)高溫合金、高強(qiáng)合金、高強(qiáng)材料、陶瓷材料等的成型。 技術(shù)指標(biāo)：1、零件尺寸：400mm2、應(yīng)用說明 主要應(yīng)用對(duì)象：飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)陶瓷葉片、高溫合金、高強(qiáng)合金等領(lǐng)域。3、效益分析 高技術(shù)產(chǎn)品
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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基于非監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像場(chǎng)景分類方法
一種基于非監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像場(chǎng)景分類方法，包括對(duì)輸入的原始高分辨率遙感圖像 進(jìn)行劃分得到場(chǎng)景，從每個(gè)場(chǎng)景中隨機(jī)地提取若干個(gè)訓(xùn)練圖像塊，將訓(xùn)練圖像塊聚集起來做預(yù)處理操作; 計(jì)算所有訓(xùn)練圖像塊的低維流形表示，聚類得到一組聚類中心;對(duì)每一幅場(chǎng)景密集采樣得到局部圖像塊， 對(duì)每個(gè)局部圖像塊做預(yù)處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進(jìn)行編碼獲得場(chǎng)景的所有局部特 征;將所有場(chǎng)景的局部特征集合起來進(jìn)行特征量化，統(tǒng)計(jì)每一幅場(chǎng)景的局部特征直方圖，得到場(chǎng)景的全 局特征表達(dá);隨機(jī)挑選若干幅場(chǎng)景作為訓(xùn)練樣本，由分類器得到每一幅場(chǎng)景的預(yù)測(cè)類別標(biāo)號(hào)，完成原始 高分辨率遙感場(chǎng)景的標(biāo)注任務(wù)。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于電離層探測(cè)儀的功率和電流檢測(cè)系統(tǒng)
本實(shí)用新型涉及功率和電流測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于電離層探測(cè)儀的功率和電流檢測(cè)系統(tǒng)， 一種基于電離層探測(cè)儀的功率和電流檢測(cè)系統(tǒng)，包括單片機(jī)、射頻信號(hào)，還包括與單片機(jī)相連的功率檢 測(cè)模塊、電流檢測(cè)模塊和顯示模塊；所述功率檢測(cè)模塊包括 π 型衰減網(wǎng)絡(luò)電路、阻抗匹配電路、功率檢 測(cè)電路、低通濾波電路 I；所述電流檢測(cè)模塊包括電流檢測(cè)電路、低通濾波電路 II 和分流電阻器 R9。該 檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠，操作方便，可以適用于多種場(chǎng)合的功率和電流檢測(cè)和監(jiān)控，方便觀察，能讓 用戶了解設(shè)備當(dāng)前工作狀態(tài)。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于亮度基準(zhǔn)漂移的全天候交通圖像增強(qiáng)方法
本發(fā)明公開了一種基于亮度基準(zhǔn)漂移的全天候交通圖像增強(qiáng)方法，充分考慮監(jiān)控圖像與光照強(qiáng)度和 拍攝時(shí)間之間的相互關(guān)系，分析光照的總體變化和實(shí)時(shí)變化，分別得到亮度基準(zhǔn)曲線和亮度實(shí)時(shí)反饋， 并加權(quán)得到當(dāng)前時(shí)刻的亮度基準(zhǔn)值，在對(duì)交通監(jiān)控圖像增強(qiáng)之前，先把圖像從 RGB 色彩空間轉(zhuǎn)換到 HSV 色彩空間，在保持圖像色度信息不變的基礎(chǔ)上，運(yùn)用亮度基準(zhǔn)值對(duì)亮度分量分割，得到低亮度區(qū)和高亮 度區(qū)，并分別求取每個(gè)亮度級(jí)的漂移參數(shù)，每個(gè)亮度級(jí)乘以對(duì)應(yīng)亮度級(jí)的漂移參數(shù)得到增強(qiáng)后的亮度級(jí)， 最后圖像轉(zhuǎn)換到 RGB 色彩空間得到增強(qiáng)后的圖片。利用本發(fā)明對(duì)全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控圖像尤其是順逆光情 況下圖像進(jìn)行處理，可以為用戶提供對(duì)比度更清晰，有用信息更突出的圖像。
武漢大學(xué)
2021-04-13
核定位蛋白 1(Nulp1)在治療心肌肥厚中的功能及應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種核定位蛋白 1(Nulp1)在治療心肌肥厚中的功能及應(yīng)用，屬于基因的功能與應(yīng)用 領(lǐng)域。本發(fā)明確定了 Nulp1 的表達(dá)與心肌肥厚之間的相互關(guān)系，研究結(jié)果表明在發(fā)生心肌肥厚的模型中， Nulp1 的表達(dá)和正常組相比顯著降低;抑制 Nulp1 表達(dá)顯著促進(jìn)了心肌肥厚、纖維化，惡化心功能，促 進(jìn) Nulp1 過表達(dá)則顯著抑制了心肌肥厚、纖維化，保護(hù)心功能。因此，Nulp1 可作為靶基因，用于篩選 保護(hù)心臟功能、抗心臟纖維化和/或預(yù)防、緩解和/或治療心肌肥厚的藥物，用于制備保護(hù)心臟功能、抗 心肌肥厚和/或預(yù)防、緩解和/或治療心肌肥厚的藥物，為心肌肥厚的治療提供了一條有效的新途徑。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種利用 GPS 信噪比等級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤濕度估計(jì)的方法
本發(fā)明公開了一種利用 GPS 信噪比等級(jí)數(shù)據(jù) sn_rnx 進(jìn)行土壤濕度估計(jì)的方法，該方法根據(jù) sn_rnx 自身呈矩形波變換的特點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選后根據(jù)頻譜分析法和最小二乘法提取相位信息，最后建立相位 與濕度的函數(shù)關(guān)系并依據(jù)此函數(shù)關(guān)系反演土壤濕度等步驟；本發(fā)明的特點(diǎn)是首次采用了 CORS 站的 GPS 信噪比等級(jí)數(shù)據(jù) sn_rnx 進(jìn)行土壤濕度的反演，避免了對(duì)原始信噪比數(shù)據(jù) sn_raw 的依賴，這樣能夠充分 發(fā)揮 CORS 站歷史數(shù)據(jù)的作用進(jìn)行土壤濕度估計(jì)，利用率高。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種結(jié)合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種結(jié)合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測(cè)方法，利用密集匹配的 DSM 數(shù)據(jù) 和現(xiàn)有的全球 DEM 數(shù)據(jù) SRTM，結(jié)合高程與影像灰度信息提取云區(qū)域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準(zhǔn) M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點(diǎn)，然后把種子點(diǎn)計(jì)算到像方，結(jié)合影像的灰度信息提取出云區(qū)域。本發(fā)明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準(zhǔn)確地檢測(cè)出云區(qū)，提高了遙感影像的利用率。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種 GNSS 與激光測(cè)距相結(jié)合的測(cè)量系統(tǒng)及測(cè)量方法
當(dāng)待定點(diǎn)無法用 GNSS 方法直接測(cè)定時(shí)，本發(fā)明提供一種 GNSS 與激光測(cè)距相結(jié)合的測(cè)量系統(tǒng)及測(cè) 量方法，其裝置成本低廉、便于攜帶，方案簡(jiǎn)單易行。激光測(cè)距裝置僅需提供距離觀測(cè)值，擺脫了對(duì)于 方位、角度觀測(cè)值的依賴，測(cè)程可達(dá)數(shù)百米，可實(shí)現(xiàn)多個(gè)已知點(diǎn)上快速作業(yè)，最少只需在兩個(gè)點(diǎn)上進(jìn)行 測(cè)量，通過最小二乘和合理定權(quán)，最終能獲得待定點(diǎn)坐標(biāo)的最優(yōu)解。本發(fā)明有效彌補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)的缺陷， 具有廣闊的應(yīng)用前景。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測(cè)模型切換方法
本發(fā)明屬于風(fēng)功率爬坡預(yù)測(cè)領(lǐng)域，涉及一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測(cè)模型切換方法，按 以下步驟進(jìn)行：首先根據(jù)指定地理范圍內(nèi)的歷史大風(fēng)波動(dòng)天氣提取出可以明顯表征大風(fēng)天氣的特征量和 特征指數(shù)，并形成判別表達(dá)式。進(jìn)而采用 Fisher 判別法中的判別準(zhǔn)則計(jì)算出判定范圍以及特征量和特征 指數(shù)的加權(quán)系數(shù)，得出判別結(jié)果，并通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證分析。通過判別法進(jìn)一步得出大風(fēng)天氣分類 結(jié)果，依據(jù)不同大風(fēng)天氣的時(shí)空尺度的特征，最后形成對(duì)不同統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型之間的切換機(jī)制。本發(fā)明將 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果進(jìn)行爬坡天氣判別研究，在風(fēng)功率爬坡的綜合預(yù)測(cè)方法上為不同的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法提 供了更準(zhǔn)確的切換機(jī)制。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木點(diǎn)云自動(dòng)提取方法
本發(fā)明提供了一種適用于復(fù)雜車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木自動(dòng)提取方法，主要分為兩大步驟：基 于聚類特征的粗分類，從車載激光掃描數(shù)居中獲取可能包含樹木的點(diǎn)聚類，稱之為候選樹木聚類；基于 兩級(jí)體素的區(qū)域生長(zhǎng)，從每一個(gè)候選樹木聚類中提取出所包含的單株樹木點(diǎn)云。本本發(fā)明結(jié)合樹木的整 體和局部幾何特征，能夠在復(fù)雜環(huán)境中自動(dòng)識(shí)別出單株樹木的種子，針對(duì)樹干與樹冠分別制定不同的生 長(zhǎng)規(guī)則，分別進(jìn)行生長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)單株樹木提取。同其他單株樹木提取算法相比，該方法在樹木數(shù)量的提取 完整度和正確率、單株樹木點(diǎn)云的提取精度以及復(fù)雜環(huán)境下的提取等方面取得了較大提高，能夠用于進(jìn) 一步的樹木信息提取。
武漢大學(xué)
2021-04-13