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一种视频摘要中事件与背景的融合方法
本发明公开了一种视频摘要中事件与背景的融合方法。该方法在前景检测与目标跟踪的基础上,将事件与背景的融合问题分成事件预处理、背景帧选择、事件与背景融合三个步骤。首先对事件进行预处理,包括对事件按面积大小排序并调整局部亮度;然后,用事件投票的方式选择最优背景帧,使尽可能多的事件落在该帧背景上;最后融合事件与背景,根据当前位置的像素点在背景帧上的状态标志值和在图像块上的二值前景值选择使用泊松图像编辑方法融合或加权融合
华中科技大学 2021-04-14
収酵生产二聚体化融合蛋白的方法
毕赤酵母(Pichia pastoris)是应用最为广泛的外源蛋白表达宿主 菌,它是甲醇营养型酵母中的一种,能够在以甲醇为唯一碳源的培养 基中生长(熊向华,2006)。毕赤酵母是迄今最为成熟的外源蛋白表达 系统之一,目前己有上百种外源蛋白基因在毕赤酵母中获得表达。外 源基因在毕赤酵母中的表达需要有几个基本条件:一是需要有高效的 启动子和终止子;二是要有同源序列以便外源基因能够有效地整合到 毕赤酵 母基因组中;三是要有
兰州大学 2021-04-14
一种动平台激光红外融合检测识别系统
本发明公开了一种激光红外融合检测识别系统,包括非均匀性校正 SoC 芯片、图像旋转 ASIC 芯片、多级滤波 ASIC 芯片、连通域标记 ASIC 芯片、主 DSP 处理器、从 DSP 处理器、主 FPGA 处理器和从 FPGA 处理器,其中,从 FPGA 处理器控制各 ASIC/SoC 芯片完成激光和红外图像的预处理,主 FPGA 处理器控制主 DSP、从 DSP 及标记 ASIC 协助完成远距离、中距离和近距离的目标融合检测识
华中科技大学 2021-04-14
吉林大学重构教学空间,赋能融合式教学变革
奥威亚智慧录播、高校应用平台等核心产品已在吉林大学形成丰富的应用成果
广州市奥威亚电子科技有限公司 2022-12-21
卓越工程师产教融合培养工作推进会召开
会议系统总结卓越工程师培养改革工作进展,对下一步深化改革作出部署。
教育部 2024-09-29
基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写
本发明公开了一种基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写,适用于图像隐写领域,包括以下步骤:使用封面图像C获取其对应的增强图像E后,分别对其进行特征提取,后引入多尺度空洞融合的注意力机制;再将两个图像的特征融合得到图像X;之后与秘密连接形成载密张量M;编码器接收三个输入:图像M的特征、当前的扰动,以及这个扰动的损失函数的梯度进行拼接形成GRU单元的输入;通过反复应用编码器,最终生成的隐写图像;解码器接收编码器生成的隐写图像,经过一系列卷积,从隐写图像中恢复原始的隐藏信息;批评者网络来评估生成的隐写图像的自然性,并提供反馈;重复步骤2到5。最终生成的图像即为包含隐藏信息的隐写图像。本方法将学习和迭代优化方法结合起来,在双通道输入图像增强下结合多尺度融合注意力机制,从而找到图像中更适合隐藏信息的部分,使生成的隐写图像更加隐蔽。
南京工业大学 2021-01-12
技术需求、区块链应用技术、地震体数据三维建模、大数据、ARM的智能终端研究
1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用
山东胜软科技股份有限公司 2021-06-15
安徽大学农业大数据中心翁士状、郑玲副教授团队在农业传感遥感领域取得系列进展
在智慧采摘方面,提出了一种结合检测网络与点回归的新型方法,为葡萄采摘自动化提供了高效精准的解决方案。
安徽大学 2025-02-11
新冠肺炎感染风险大数据评估模型
疫情防控,快速识别出潜在的感染者是关键。近日,西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型,可基于旅行大数据,综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用,大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率,在一定程度上控制了疫情传播风险,得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前,在阻断新型冠状病毒传播的工作中,存在三个盲区也是关键点,严重影响着疫情防治的效果,即:一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过;二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员,但是毫不在意,不汇报也不主动自我隔离;三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此,上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战,使其无法开展有效核查,也无法有效规避风险。据刘跃文介绍,2月4日,新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用,基于个人的旅行数据,自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标,利用贝叶斯方法,计算其感染新冠病毒的可能性指数,并预警高风险人员。
西安交通大学 2021-04-10
工业大数据分析平台与应用
研制背景:企业数据处理与数据分析需求在扩大,数据投入在持续增加;数据种类多,数据量大,潜在价值高;使用者难以有效地操作使用;业务复杂,调参静态组合参数过程繁琐; 平台技术: 微服务的构建方式,微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE(ELE) 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop(集群) 中间件: RabbitMQ
山东大学 2021-05-11
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