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深圳市斯科信息技术有限公司
深圳市斯科信息技术有限公司（斯科信息/Cykeo），成立2018年，总部坐落于深圳市光明新区云智科技园，占地2500㎡、集办公与演示展厅于一体。 在深圳*2、东莞以及合肥一共拥有2.5万平的生产基地。 斯科信息是射频识别（RFID）软硬件提供商、RFID行业场景式解决方案商、高新技术企业、深圳专精特新企业、深圳创新技术先进企业、深圳科技研发骨干企业、知识产权优势企业、行业软件技术企业、IOTE金奖蝉联者。 长期专注于RFID技术、生物识别技术、动态进化AI算法等核心技术产品的研发，嵌入式系统设计及工业设计全流程，为全球客户提供高可靠性产品，赋能各行业客户构建精益化运营体系，通过智能化终端集群实现流程提效、成本优化，实现企业智能信息化发展。
斯科信息主要产品有：rfid智能柜、rfid智能工具柜、rfid工具柜、rfid智能工具车、rfid工具车、rfid工具箱、rfid智能货架，rfid通道门，智能称重柜，智能货架，rfid电子标签、rfid读写设备、rfid写标设备等。主要解决方案包括：rfid智能工具管理系统、rfid智能仓储管理系统、rfid智慧门店管理系统、rfid防伪防窜货管理系统等。
斯科信息的rfid工具管理系统采用rfid技术，把贴有rfid标签的工具放入特殊定制并加装rfid读写器的工具车、工具柜或工具房中，实现工具的科学自动管理。可以大幅提高工具管理的准确性和高效性，实现了企业对工具的信息化管理及航空业fod的精细化控制。目前该系统已成功在多个机场正式上线！因工作繁忙，可能会看不到留言，有意者可咨询联系电话：19925314483（微信同号）
深圳市斯科信息技术有限公司
2025-09-22
推进校地融合发展 华中大与车谷携手共谱发展新篇章
为推进校地融合发展，2月13日上午，校党委书记李元元、校长尤政带领全体校领导班子成员，前往武汉经开区进行实地考察调研。武汉市委常委、武汉经开区工委书记刘子清，工委副书记、区长唐超陪同考察。双方聚焦经开新区·军山新城发展与规划，共商合作创新发展大计，同绘高质量发展新蓝图，共谱“二次创业”新篇章。
华中科技大学
2022-02-18
基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、PDR定位模块、VLC定位模块、测姿粒子滤波器和定位粒子滤波器；本发明在测姿滤波器的设计中，三维姿态误差和三轴陀螺仪漂移作为6维的状态向量。基于惯导机械编排的误差方程作为其系统方程，用于更新粒子状态。观测方程包括加速度计观测量更新和磁力计观测量更新，用于计算粒子权重。测姿滤波器输出VLC接收器的姿态给VLC定位模块以校正姿态的影响。在定位滤波器的设计中，二维平面的位置信息作为系统状态向量，基于行人航位推算的误差方程作为系统方程，而VLC的定位结果则作为定位滤波器的观测方程。
东南大学
2021-04-11
基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、VLC定位模块、PDR定位模块和测姿定位单粒子滤波器模块；本发明中基于INS惯导机械编排的误差方程作为融合滤波器的系统方程，用于对粒子群的粒子进行更新。观测方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力计观测量更新，用于计算各个粒子的权重。输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块。本发明首次在VLC定位领域使用融合测姿准确估计VLC接收器的姿态信息，解决VLC定位容易受接收器姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题，并消除姿态对VLC定位的影响。
东南大学
2021-04-11
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据 的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点 云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消 除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包 括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集 和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据 聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云 的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量， 根据该漂移矢量对低精度点云的各样点进行漂移，实现融合。本发明 的方法在消除低精度点云漂移误差的同时，可实现小幅度噪声的光顺。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量，根据该漂移矢量对低精度点
华中科技大学
2021-04-14
基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法
"本发明公开了一种基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法，主要步骤有：1)数据管道建立；2)数据管道交汇点生成；3)多线索数据管道融合进行杆号及公里标推算；4)数据管道更新。本发明方法充分利用了接触网图像识别的中间结果，通过多线索数据管道的融合可以精确推算出杆号或公里标被遮挡、污染等视觉不可识别的图像在序列中的位置，可适用于电气化铁路接触网巡检图像的支柱号、公里标图像识别结果的进一步校验和修正。本发明基于多线索数据管道的推算方法也可以用于类似此类应用的任务中。 "
西南交通大学
2016-10-20
基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法
本发明公开了一种基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法，行人重识别是一种针对 特定行人的检索问题，本发明的主要思想是正确检索的行人目标应该跟查询行人的极正样本相似，并且 跟查询行人的极负样本不相似。同时我们将与极正样本相似的那些行人定义为疑正样本，与极负样本相 似的样本为疑负样本，通过提高疑正样本的排名，同时降低疑负样本的排名，来达到通过排序优化的方 式来提升行人重识别的效果。此外，融合多种方法的结果来加强这种相似性和不相似性关系。本
武汉大学
2021-04-14
一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法
本发明公开了一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法，首先求得图像像素点的形态 学建筑指数(MBI)，纹理特征和慢特征分析图(SFA);利用 MBI 指数和纹理特征进行 FNEA 分割;然 后求出每个对象的三个特征值，再作差，并利用 K 均值聚类算法求阈值，得到特征变化图;再利用 AC 指数进行后处理;利用熵值法对不同的特征变化图求权重，按照权重设定阈值求得变化图像;最后利用 投票法进行后处理。得到变化检测结果。
武汉大学
2021-04-14
一种融合多尺度特征的激光扫描数据物理平面自动化提取方法
本发明涉及一种融合多尺度特征的激光扫描数据物理平面自动化提取方法。本发明解决的现有问题 主要包括:1发展了基于信息熵的最佳邻域自适应确定方法，克服了点密度变化、噪声、数据缺失等因 素对三维点局部几何特征计算的影响;2综合利用基于点的特征(维数特征，法向量等)和基于区域的 特征(粗糙度、紧凑度、尺度、长宽比等)进行物理平面区域提取，提高了物理平面提取的准确性;3 扩展了现有平面分割方法的适用范围，本发明适用于机载、车载、固定站等多种类型激光扫描数据的物 理平面提取。发明的整体技术流程图如下图。
武汉大学
2021-04-13