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農(nóng)田信息的快速準(zhǔn)確獲取與精準(zhǔn)管理是實(shí)現(xiàn)化肥和農(nóng)藥減施增效的重要途徑。該成果針對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境及不同生長(zhǎng)階段水分、養(yǎng)分和病蟲(chóng)害等關(guān)鍵信息難以適時(shí)、全域、準(zhǔn)確獲取的瓶頸問(wèn)題，在國(guó)家及省部級(jí)項(xiàng)目的資助下，攻克了"地-空-星"多尺度信息快速獲取與融合及肥水藥精準(zhǔn)管理關(guān)鍵技術(shù)。

我校地球科學(xué)與信息物理學(xué)院譚靜強(qiáng)教授領(lǐng)銜的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)在Reviews of Geophysics發(fā)表了題為“Recent advances and challenges of waveform-based seismic location methods at multiple scales”的長(zhǎng)篇論文，系統(tǒng)研究了新型波形類(lèi)定位方法在多尺度地震定位中的重要進(jìn)展和應(yīng)用前景。中南大學(xué)為第一及通訊作者單位，博士后李磊為論文第一作者，譚靜強(qiáng)教授為唯一通訊作者。論文合作者還包括德國(guó)地球科學(xué)中心、德國(guó)漢堡大學(xué)、法國(guó)巴黎大學(xué)、法國(guó)格勒諾布爾大學(xué)、荷蘭烏得勒支大學(xué)、捷克科學(xué)院、羅馬尼亞地球物理研究所等5個(gè)國(guó)家的高校和科研機(jī)構(gòu)的7名學(xué)者。近日，我校地球科學(xué)與信息物理學(xué)院譚靜強(qiáng)教授領(lǐng)銜的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)在Reviews of Geophysics發(fā)表了題為“Recent advances and challenges of waveform-based seismic location methods at multiple scales”的長(zhǎng)篇論文，系統(tǒng)研究了新型波形類(lèi)定位方法在多尺度地震定位中的重要進(jìn)展和應(yīng)用前景。中南大學(xué)為第一及通訊作者單位，博士后李磊為論文第一作者，譚靜強(qiáng)教授為唯一通訊作者。論文合作者還包括德國(guó)地球科學(xué)中心、德國(guó)漢堡大學(xué)、法國(guó)巴黎大學(xué)、法國(guó)格勒諾布爾大學(xué)、荷蘭烏得勒支大學(xué)、捷克科學(xué)院、羅馬尼亞地球物理研究所等5個(gè)國(guó)家的高校和科研機(jī)構(gòu)的7名學(xué)者。Reviews of Geophysics是由美國(guó)地球物理學(xué)會(huì)（AGU）主辦的學(xué)術(shù)期刊，其影響因子在最新的湯森路透期刊引證報(bào)告（JCR）中位居地球化學(xué)和地球物理類(lèi)的第一位。作為只接受約稿的同行評(píng)議期刊，該期刊每年只發(fā)表約25篇論文，內(nèi)容涵蓋地球物理學(xué)、大氣科學(xué)、海洋科學(xué)及空間物理等所有地球和空間科學(xué)領(lǐng)域。譚靜強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)此次發(fā)表的論文被選為該刊2020年第1期（Volume 58, Issue 1）的封面文章。論文基于團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期研究成果，從頁(yè)巖水力壓裂誘發(fā)地震監(jiān)測(cè)技術(shù)需求的背景出發(fā)，結(jié)合數(shù)字化地震儀器和高性能計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展的趨勢(shì)，對(duì)新型波形類(lèi)震源定位方法進(jìn)行了及時(shí)、全面而系統(tǒng)的梳理和總結(jié)，著重分析了相應(yīng)的方法學(xué)進(jìn)展和面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)，介紹了該方法在聲發(fā)射、微地震、誘發(fā)地震和天然/火山地震等多尺度地震定位中的應(yīng)用現(xiàn)狀，有助于推動(dòng)地震監(jiān)測(cè)方法在多學(xué)科領(lǐng)域以及跨尺度工程應(yīng)用中的融合與發(fā)展。與傳統(tǒng)的走時(shí)反演定位法不同，新型波形類(lèi)方法能同時(shí)利用幅度和走時(shí)信息。論文詳細(xì)闡述了該方法的興起緣由和發(fā)展歷程，深入分析了方法原理和分類(lèi)。該類(lèi)方法可被分為波形疊加法、逆時(shí)成像法、波前屬性層析成像和全波形反演等四種類(lèi)型。波形疊加法和逆時(shí)成像法依賴(lài)于地震數(shù)據(jù)的密集采樣，全波形反演法雖然考慮了原始數(shù)據(jù)中的更多細(xì)節(jié)信息，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨計(jì)算量大、反演不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)，波前屬性參數(shù)類(lèi)似于走時(shí)信息，可以看作是原始波形數(shù)據(jù)的抽象。波形疊加法平衡了地震數(shù)據(jù)的冗余度，既考慮了密集采樣條件下的初至波波形信息，也應(yīng)用了數(shù)據(jù)抽象后的走時(shí)信息，是目前最成熟也最成功的波形類(lèi)定位Reviews of Geophysics是由美國(guó)地球物理學(xué)會(huì)（AGU）主辦的學(xué)術(shù)期刊，其影響因子在最新的湯森路透期刊引證報(bào)告（JCR）中位居地球化學(xué)和地球物理類(lèi)的第一位。作為只接受約稿的同行評(píng)議期刊，該期刊每年只發(fā)表約25篇論文，內(nèi)容涵蓋地球物理學(xué)、大氣科學(xué)、海洋科學(xué)及空間物理等所有地球和空間科學(xué)領(lǐng)域。譚靜強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)此次發(fā)表的論文被選為該刊2020年第1期（Volume 58, Issue 1）的封面文章。論文基于團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期研究成果，從頁(yè)巖水力壓裂誘發(fā)地震監(jiān)測(cè)技術(shù)需求的背景出發(fā)，結(jié)合數(shù)字化地震儀器和高性能計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展的趨勢(shì)，對(duì)新型波形類(lèi)震源定位方法進(jìn)行了及時(shí)、全面而系統(tǒng)的梳理和總結(jié)，著重分析了相應(yīng)的方法學(xué)進(jìn)展和面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)，介紹了該方法在聲發(fā)射、微地震、誘發(fā)地震和天然/火山地震等多尺度地震定位中的應(yīng)用現(xiàn)狀，有助于推動(dòng)地震監(jiān)測(cè)方法在多學(xué)科領(lǐng)域以及跨尺度工程應(yīng)用中的融合與發(fā)展。與傳統(tǒng)的走時(shí)反演定位法不同，新型波形類(lèi)方法能同時(shí)利用幅度和走時(shí)信息。論文詳細(xì)闡述了該方法的興起緣由和發(fā)展歷程，深入分析了方法原理和分類(lèi)。該類(lèi)方法可被分為波形疊加法、逆時(shí)成像法、波前屬性層析成像和全波形反演等四種類(lèi)型。波形疊加法和逆時(shí)成像法依賴(lài)于地震數(shù)據(jù)的密集采樣，全波形反演法雖然考慮了原始數(shù)據(jù)中的更多細(xì)節(jié)信息，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨計(jì)算量大、反演不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)，波前屬性參數(shù)類(lèi)似于走時(shí)信息，可以看作是原始波形數(shù)據(jù)的抽象。波形疊加法平衡了地震數(shù)據(jù)的冗余度，既考慮了密集采樣條件下的初至波波形信息，也應(yīng)用了數(shù)據(jù)抽象后的走時(shí)信息，是目前最成熟也最成功的波形類(lèi)定位方法。論文還著重分析了現(xiàn)階段波形類(lèi)方法在速度模型依賴(lài)性、成像分辨率特征和計(jì)算成本等方面存在的研究難點(diǎn)和應(yīng)用挑戰(zhàn)，為后續(xù)的研究工作指明了方向。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)頁(yè)巖氣可采資源量居世界第一位，頁(yè)巖油可采資源量居世界第三位，非常規(guī)油氣資源探采涉及一系列十分復(fù)雜的地球科學(xué)問(wèn)題，近年來(lái)已發(fā)展成為地球科學(xué)的熱點(diǎn)和前沿。譚靜強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)聚焦頁(yè)巖油氣地質(zhì)與地球化學(xué)、頁(yè)巖儲(chǔ)層改造及其環(huán)境影響等領(lǐng)域的應(yīng)用性基礎(chǔ)研究和交叉科學(xué)研究，已經(jīng)取得了較為突出的科研成果，在Reviews of Geophysics, AAPG Bulletin, Fuel, Marine Petroleum Geology, Rock Mechanics and Rock Engineering等地學(xué)、能源和工程領(lǐng)域著名期刊發(fā)表了系列論文。????

此成果對(duì)復(fù)雜環(huán)境3D感知問(wèn)題進(jìn)行基礎(chǔ)性的研究探討，該領(lǐng)域一 直是面向智能車(chē)輛導(dǎo)航的一個(gè)重要研究課題，特別有利于航空、遙感 測(cè)繪等領(lǐng)域的發(fā)展，對(duì)推動(dòng)學(xué)科交叉，激勵(lì)原始創(chuàng)新具有重要的現(xiàn)實(shí) 意義。由于曷能車(chē)輛視覺(jué)導(dǎo)航受光照、天氣、場(chǎng)景變化、幾何形變等因素的 影響，限制了動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境下智能車(chē)輛實(shí)時(shí)獲取準(zhǔn)確3D數(shù)據(jù)的能力。 本成果重要的創(chuàng)新技術(shù)是提出基于可形變的分層圖模型來(lái)解決動(dòng)態(tài)復(fù) 雜環(huán)境下的

農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境及不同生長(zhǎng)階段水分、養(yǎng)分和病蟲(chóng)害等關(guān)鍵信息難以適時(shí)、全域、快速準(zhǔn)確獲取，地面定點(diǎn)測(cè)試、無(wú)人機(jī)低空監(jiān)測(cè)和衛(wèi)星大面積遙感的地－空－星三位一體多源信息獲取與融合技術(shù)體系，充分發(fā)揮了地面定位涓星的靈活精確、無(wú)人機(jī)檢測(cè)主動(dòng)快速、衛(wèi)星遙感高效面廣等綜合優(yōu)勢(shì)，滿足了全周期、全天候、大面積、低成本信息獲取與肥水藥精準(zhǔn)管理要求，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要意義。傳統(tǒng)農(nóng)田信息的地面點(diǎn)測(cè)量效率低、成本高，無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)載荷小、作業(yè)面積有限，衛(wèi)星遙感分辨率低、受周期性和云霧影響，單一檢測(cè)手段難以滿足精準(zhǔn)生產(chǎn)管理要求。 浙大團(tuán)隊(duì)研發(fā)了農(nóng)田定點(diǎn)信息地面車(chē)載動(dòng)態(tài)快速獲取技術(shù)與裝備、田塊尺度作物信息無(wú)人機(jī)低空遙感高效獲取技術(shù)與裝備、區(qū)域尺度農(nóng)田信息衛(wèi)星遙感解析和多源融合技術(shù)與系統(tǒng)，解決了地面實(shí)測(cè)信息、無(wú)人機(jī)低空感知與衛(wèi)星遙感信息的時(shí)空融合難題，在省域土壤缺水量與墑情預(yù)測(cè)、省／市／縣三級(jí)耕地地力管理與測(cè)士配方施肥、田塊肥水藥精準(zhǔn)管理進(jìn)行了廣泛應(yīng)用。 該成果總體達(dá)到了國(guó)際同類(lèi)研究先進(jìn)水平，其中在多尺度農(nóng)田信息快速獲取與融合技術(shù)、無(wú)人機(jī)變量噴藥作業(yè)技術(shù)及肥水藥一體化變頻控制和噴施技術(shù)等方面處于國(guó)際領(lǐng)先水平。 近三年在全國(guó)20多個(gè)省市（區(qū)）推廣應(yīng)用，累計(jì)綜合效益13.7億元，社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益顯著。

本發(fā)明公開(kāi)了一種人流量統(tǒng)計(jì)中最優(yōu)目標(biāo)檢測(cè)尺度的生成方法，包括以下步驟：獲取視頻源，并初始化統(tǒng)計(jì)目標(biāo)隊(duì)列 people_list 為空；讀取視頻源當(dāng)前幀圖像，將該圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像 Gk，并初始化檢測(cè)目標(biāo)隊(duì)列 head_list 為空，將灰度圖像 Gk 劃分為 n 個(gè)區(qū)域；對(duì)灰度圖像 Gk 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，利用檢測(cè)目標(biāo)和跟蹤信息更新 people_list 隊(duì)列，并將新出現(xiàn)沒(méi)有關(guān)聯(lián)的檢測(cè)目標(biāo)作為新目標(biāo)加入 people_list 中；

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于變尺度窗口機(jī)制的 VoIP 服務(wù)安全保障方法與系統(tǒng)，本發(fā)明的方法流程是： 語(yǔ)音發(fā)送端 sender 向語(yǔ)音接收端 receiver 發(fā)起會(huì)話請(qǐng)求，通過(guò)代理端完成雙向驗(yàn)證之后建立起安全會(huì)話，sender 將語(yǔ)音通過(guò)語(yǔ)音加解密模塊加密之后發(fā)送給 receiver，receiver 將加密語(yǔ)音解密之后發(fā)送到語(yǔ)音質(zhì)量保障模塊，通過(guò)基于變尺度窗口的緩存技術(shù)，調(diào)整語(yǔ)音播放的時(shí)間，以保障語(yǔ)音的播放質(zhì)量；本發(fā)明的系統(tǒng)包括：語(yǔ)音發(fā)送端 sender、發(fā)送端代理服務(wù)器 proxy1、接

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法。該方法利用多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取人臉圖像的特征以實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中，采用卷積和最大值采樣交替的方法對(duì)特征進(jìn)行深度提取，另外對(duì)每層卷積層采用了多尺度池化的策略和步驟，一并輸入到全連接層，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本發(fā)明不需要對(duì)輸入的人臉圖像做截取或調(diào)

本發(fā)明提供一種用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達(dá)信息生成方法，包括輸入不同尺度下的同 名矢量建筑物多邊形，然后對(duì)起始圖形和目標(biāo)圖形分別轉(zhuǎn)為轉(zhuǎn)向角函數(shù)表達(dá)形式；基于轉(zhuǎn)向角函數(shù)分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規(guī)律，包括將特征點(diǎn)匹配得到的邊集分別與目標(biāo)圖形對(duì)應(yīng)邊進(jìn)行 轉(zhuǎn)向角匹配，劃分同邊和異邊；融合得到任意中間尺度下多邊形的轉(zhuǎn)向角函數(shù)，轉(zhuǎn)為坐標(biāo)串表達(dá)形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發(fā)明能在有效保持矢量建筑物多邊形直角化邊界特征的前提