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一种水稻孕穗期耐冷性相关蛋白CTB4a及编码基因与应用
本发明公开了一种水稻孕穗期耐冷性相关蛋白CTB4a及编码基因与应用。本发明提供了一种蛋白,是如下1)或2): 1)序列表中序列2所示的蛋白质; 2)将序列表中序列2所示的氨基酸序列经过一个或几个氨基酸残基的取代和/或缺失和/或添加且具有相同功能由序列2衍生的蛋白质。 本发明的实验证明,本发明克隆了一个新的正向调控水稻孕穗期耐冷基因CTB4a,将其转入野生型水稻中,表现出孕穗期耐冷,为水稻的耐冷品种选育提供基因资源。
中国农业大学 2021-04-11
一种基于关联特性的重复视频检测方法与系统
本发明属于计算机数据存储技术领域,公开了一种海量存储系 统中基于关联特性的重复视频检测方法与系统,该方法利用位置灵敏 哈希函数将重复视频或近似视频映射到索引表的同一个集合中,从而 可以在查询时直接定位到相应集合进行查找,不需要遍历,极大地缩 小了查询范围,提高了重复视频检测方法的查询速度。在集合内部, 使用 Cuckoo-Hashing 机制在整个索引表中进行扁平寻址,合理解决集 合内的哈希冲突,使得索引表在整体上维
华中科技大学 2021-04-14
一种基于局部哈希特征的视频目标实时跟踪方法
本发明公开了一种基于感知哈希特征的视频目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)读取待跟踪视频序列的第一帧;(2)在图像中画一恰好将目标包围的矩形框,作为目标框;(3)对视频帧图像进行灰度化处理;(4)提取目标框的局部哈希特征,并对特征进行为运算化处理;(5)读取视频下一帧,并采用同步骤(3)同样的方式对图像进行灰度化处理;(6)在当前帧中,采用倒金字塔候选框搜索方法在上一帧目标相同位置附近获取候选框;(7)采用
华中科技大学 2021-04-14
数字视频扫描格式转换与处理专用集成电路
本项目属于电子信息技术领域,更进一步属于电视和专用集成电路技术领域。本项目主要内容是设计实现了一种具有自主知识产权可广泛应用于网络数字视频、数字化电视和高清晰度电视后处理的先进单片数字视频扫描格式转换与处理专用集成电路,芯片中的嵌入式DSP处理器提供了高质量的各种视频滤波与增强处理算法,可实现隔行-逐行扫描格式变换、帧频提升、视频降噪、运动补偿、边缘增强、
西安交通大学 2021-01-12
基于视频信号的渣土车轮胎清洁状况监测系统
本系统由设置于路边的视频图像采集装置和后台图像识别服务器组成。 渣土车进入监控区域,视频图像采集装置采集渣土车的图像,并将所采集图像发送到后台图像识别服务器。图像识别服务器分割出渣土车的轮胎图像,并进行清洁检测。对疑似问题车辆发出人工干预请求。本系统适合城市道路管理部门使用。 授权专利: 基于视频信号的城市车辆轮胎清洁状况监测方法 201310135366.5 
江南大学 2021-04-13
良田PB1000AF多媒体教学高清视频高拍仪
深圳市新良田科技股份有限公司 2021-08-23
云南,四川,贵州,武汉LifeSize丽视高清视频会议
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重庆睿启科技有限公司 2021-08-23
基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法
本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充,利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小,尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算;根据噪声密度取部分信号点参与计算,不仅降低了计算复杂度,而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响;模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618,充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉习惯。实验结果表明,本发明既能处理低密度噪声,又能处理高密度噪声,噪声密度越高,相对效果越好。
河北师范大学 2021-05-03
一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法
本发明公开了一种相控阵三维声纳图像离线处理系统和方法,系统包括三维声纳图像数据读取模块、单帧重建模块、精确配准模块,拼接融合模块;方法包括:读取GPS、姿态信息以及原始声纳点数据并进行解析,将采集到的三维点阵数据连接成为三角面片,再将相邻两帧图像两两配准的结果,通过最优化处理得到全局配准信息;将配准后的数据进行重采样,再重建,以消除两帧之间的重叠部分并将单帧图像融合成一幅整体图像并进行三维可视化显示。该系统结构谨严、高精度、图像清晰、交互方便、可扩展性强,有效地实现了三维声纳图像的离线处理功能。
浙江大学 2021-04-11
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段,采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入,重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程,最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段,根据输入的低分辨率人脸图像,上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集,对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程,最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学 2021-04-13
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