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基于 LiDAR 點(diǎn)云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)
一種基于 LiDAR 點(diǎn)云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對(duì)重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點(diǎn)云并濾波處理；將濾波后的點(diǎn)云投影到核線(xiàn)立體像對(duì)上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開(kāi)始，采用三角網(wǎng)約束改造代價(jià)矩陣，進(jìn)行 SGM 密集匹配，并進(jìn)行左右一致性 檢測(cè)，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當(dāng)前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當(dāng)前層的 視差圖相應(yīng)確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當(dāng)前層；基于新的當(dāng)前層，同樣處理得到當(dāng)前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對(duì)的同名點(diǎn)，生 成密集匹配的點(diǎn)云。
武漢大學(xué)
2021-04-13
基于光譜抽樣直方圖的超光譜降維匹配方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提供一種基于光譜抽樣直方圖的超光譜降維匹配方法及系統(tǒng)，包括對(duì)待匹配光譜和光譜庫(kù)中 的所有光譜分別進(jìn)行歸一化處理，分別獲取歸一化后的待匹配光譜和光譜庫(kù)中所有光譜的抽樣直方圖， 計(jì)算待匹配光譜的抽樣直方圖與光譜庫(kù)中所有光譜的抽樣直方圖的歐氏距離，在光譜庫(kù)中選取與待匹配 光譜抽樣直方圖歐氏距離最小的一條光譜作為匹配對(duì)象。本發(fā)明通過(guò)對(duì)歸一化后的光譜使用等間距的窄 帶進(jìn)行抽樣，從而獲得維數(shù)遠(yuǎn)小于原始光譜的抽樣直方圖，完成了光譜的降維，然后使用降維后的抽樣 直方圖代替原始光譜進(jìn)行匹配，顯著降低了后續(xù)匹配時(shí)的運(yùn)算量，同時(shí)在抽樣時(shí)利用分段提取的方法保 留了光譜圖中的相對(duì)位置信息，提高了匹配的精度。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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胭脂魚(yú)營(yíng)養(yǎng)與飼料配方及其養(yǎng)殖模式與技術(shù)研究
研發(fā)階段/n本項(xiàng)目研究了胭脂魚(yú)飼料適宜蛋白質(zhì)需求量,并篩選出胭脂魚(yú)適宜飼料配方（華胭3號(hào)）。進(jìn)行了池塘主養(yǎng)、池塘混養(yǎng)、網(wǎng)箱養(yǎng)殖和網(wǎng)箱套養(yǎng)等4種養(yǎng)殖模式與養(yǎng)殖技術(shù)研究。池塘主養(yǎng)投放75g大規(guī)格魚(yú)種，池塘混養(yǎng)投放50g大規(guī)格魚(yú)種，網(wǎng)箱養(yǎng)殖和網(wǎng)箱套養(yǎng)投放100g大規(guī)格魚(yú)種。經(jīng)7-8個(gè)月生長(zhǎng)，平均體重為598-635g，均可達(dá)到上市規(guī)格。技術(shù)水平：鑒定成果（鑒定證書(shū)號(hào)：鄂科鑒字2009第93262號(hào)）應(yīng)用前景：胭脂魚(yú)在武漢的價(jià)格約為70元/kg，在上海的價(jià)格約為90-110元/kg。已解決了從苗種到成魚(yú)養(yǎng)殖
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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中藥配方顆粒紅外光譜非分離提取多級(jí)宏觀(guān)指紋鑒定方法
本發(fā)明涉及一種中藥配方顆粒紅外光譜非分離提取多級(jí)宏觀(guān)指紋鑒定方法，屬于中藥檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的步驟是：在中藥配方顆粒粉末中加入溴化鉀進(jìn)行壓片制樣；測(cè)定壓片試樣的中紅外光譜、漫反射近紅外、漫反射中紅外光譜、反射光譜及衰減全反射光譜；求出并繪出相應(yīng)光譜圖的二階導(dǎo)數(shù)光譜圖；測(cè)定試樣的二維相關(guān)紅外譜；分級(jí)對(duì)比相應(yīng)圖譜；測(cè)定中藥配方顆粒中主料和輔料的相對(duì)含量。本發(fā)明的方法無(wú)需對(duì)試樣進(jìn)行分離，即可無(wú)損地、快速地、不失原本性和配伍性地直接鑒定中藥配方顆粒及其質(zhì)量。此外該方法還可以同時(shí)獲取藥品穩(wěn)定性和變質(zhì)機(jī)理的信息，便于推廣應(yīng)用，從而可加速中藥質(zhì)量控制進(jìn)程，大大加速中藥現(xiàn)代化。
清華大學(xué)
2021-04-13
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一種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的截止期分配方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的截止期分配方法，其步驟包括： 獲取單位執(zhí)行長(zhǎng)度 Csum，將任務(wù)按照有效時(shí)間間隔長(zhǎng)度遞增的順序排 序，并為每個(gè)任務(wù)分配截止期；判斷是否每個(gè)任務(wù)均滿(mǎn)足給定的條件； 若是，則判定分配的周期和截止期有效；若否，則采用 MLDM 方法按 照排序?qū)γ總€(gè)任務(wù)進(jìn)行周期、截止期分配；根據(jù)調(diào)用 MLDM 方法是否 成功分為兩種情況，若成功，則計(jì)算每個(gè)任務(wù)的截止期取值區(qū)間，并 在該區(qū)間內(nèi)找到每個(gè)任務(wù)的截止期，
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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典型川菜回鍋肉工業(yè)化生產(chǎn)配方及制作工藝
川菜是我匡八大菜系之一 ， 深受廣大人民的喜愛(ài)。然而， 盡管市場(chǎng)上也出現(xiàn)了一些作坊式生產(chǎn)的川菜，但這些川菜既不能保證菜肴風(fēng)味品質(zhì)的一致性，又不能保證食品安全， 同時(shí)也不能節(jié)約成本， 而且也無(wú)法滿(mǎn)足人們對(duì)川菜的需求
西華大學(xué)
2021-04-14
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印制電路互連通孔與盲孔的電鍍銅配方及應(yīng)用
電鍍銅配方
電子科技大學(xué)
2021-04-10
一種基于代價(jià)矩陣的多重軟約束立體匹配方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于代價(jià)矩陣的多重軟約束立體匹配方法，首先計(jì)算一個(gè)三維匹配代價(jià)矩陣并對(duì) 其進(jìn)行多尺度降采樣，構(gòu)成代價(jià)矩陣金字塔；同時(shí)對(duì)影像也進(jìn)行相應(yīng)的多尺度降采樣，構(gòu)成影像金字塔， 并對(duì)其各層影像分別進(jìn)行圖像分割；然后逐層進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重的代價(jià)積聚和―投票式‖分割約束下的代價(jià) 積聚，并通過(guò)將上層代價(jià)積聚結(jié)果傳遞給下層代價(jià)矩陣，實(shí)現(xiàn)多尺度約束下的代價(jià)積聚；最后在底層代 價(jià)矩陣中結(jié)合可靠點(diǎn)代價(jià)擴(kuò)散方法實(shí)現(xiàn)立體匹配。本發(fā)明增強(qiáng)了匹配結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性，大大改善 了弱紋理和重復(fù)紋理區(qū)域以及視差不連續(xù)處的匹配問(wèn)題，可用于改進(jìn)基于圖像的建模等涉及立體匹配的 工程應(yīng)用問(wèn)題。
武漢大學(xué)
2021-04-13
奶牛性控精子冷凍保存用的精液稀釋液配方及生產(chǎn)
研發(fā)階段/n本成果屬于奶牛繁殖技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及奶牛性控精子冷凍保存精液稀釋液，主要用于提高奶牛性控精液冷凍保存效率。本成果的要點(diǎn)是在精液稀釋冷凍保存液中加入一定比例的豬精清，既明顯提高了奶牛性控精液的精子頂體完整率和精子的活率，又有助于降低精液的密度，從而節(jié)約了精液制備成本。經(jīng)檢測(cè)，本成果的奶牛性控精子冷凍保存精液稀釋液的精子活率分別達(dá)到50.88-62.88%，平均數(shù)為57.41%，比對(duì)照組平均提高了15.13個(gè)百分點(diǎn)；精子頂體完整率分別達(dá)到50.80-53.20%，平均數(shù)為51.90%，比對(duì)照
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種結(jié)合點(diǎn)特征和線(xiàn)特征的圖像匹配方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合點(diǎn)特征和線(xiàn)特征描述子的圖像匹配算法，包括：(1)分別對(duì)模板圖和實(shí)時(shí)圖在多尺度下提取角點(diǎn)；(2)獲得實(shí)時(shí)圖和模板圖角點(diǎn)周?chē)倪吘壖希?3)計(jì)算步驟(1)獲得的最終選定的實(shí)時(shí)圖與模板圖角點(diǎn)的類(lèi)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(shí)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(shí)圖與模板圖角點(diǎn)的類(lèi) 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