高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
一种基于轮廓特征的金属零件增材制造方法
本发明公开了一种基于轮廓特征的金属零件增材制造方法,包括以下步骤:①建立金属零件 CAD 几何模型,并提取 STL 模型;②根据零件轮廓特征及复杂程度确定其制造方向,并进行零件增材制造的路径规划;③利用分层切片软件对 STL 模型进行合理切片,由计算机根据这些轮廓信息生成控制指令;④板料送料机构在控制指令的控制下送出设定宽度及厚度的板料并剪断;⑤在电阻焊或摩擦搅拌焊产生的热量及辊压作用下完成层与层之间的焊合,同时复合同工位铣削完成轮廓毛刺的去除;重复上述④至⑤过程,直至完成整个零件的成形加工,如未达
华中科技大学 2021-04-14
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法,包括对工件的原始图像进行滤波处理;对上述滤波处理后的图像进行二值化处理;对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集;从上述轮廓序列集中筛选出合格的工件轮廓;确定上述工件轮廓的最小外接矩形,并确定上述工件轮廓的中心点;沿上述最小外接矩形的四条边的方向截取上述工件轮廓的四个子序列;使用边缘几何特征算子计算上述四个子序列中各子序列的能量值;确定上述四个子序列中能量值最大的子序列,并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。本发明无需建立工件的模板数据库
华中科技大学 2021-04-14
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法,包括对 工件的原始图像进行滤波处理;对上述滤波处理后的图像进行二值化 处理;对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集;从上述轮廓序列 集中筛选出合格的工件轮廓;确定上述工件轮廓的最小外接矩形,并 确定上述工件轮廓的中心点;沿上述最小外接矩形的四条边的方向截 取上述工件轮廓的四个子序列;使用边缘几何特征算子计算上述四个 子序列中各子序列的能量值;确定上述四个子序列中能量值最大的子 序列,并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。 本发明无需建立
华中科技大学 2021-04-14
一种量化路网特征及其土地利用效应的方法
本发明涉及一种量化路网特征及其土地利用效应的方法,属于交通与土地利用规划领域。本发明提 供的道路与土地利用相关性的研究方法先采用复杂网络多中心性测度模型量化道路网络中各个路段的 中心值,然后通过核密度估算和重分类的方法按照中心程度将区域划分成不同等级的子区,并对各个子 区计算景观指数,最后利用 Spearman 秩相关分析分别得到道路中心度与土地利用景观格局之间的相关 系数。本发明从地理空间的角度考虑了道路网络的中心特性,对道路网络的结构进行了度量,相比于传 统的道路特征参数更好的量化了道路的网络特征及其和区域土地利用之间的互动关系,有利于为交通网 络与土地利用规划提供理论支持。
武汉大学 2021-04-13
基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法
一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法,包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块,分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块,并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块,进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块,重构出高分辨率人脸图像,进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题,利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建,同时进行 高分辨率图像后处理,进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。
武汉大学 2021-04-13
基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像匹配方法
本发明公开了一种基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像 匹配方法,用于实现对具有任意旋转角度的目标图像的匹配,其特征 在于,该方法包括对模板图像进行预处理的步骤和利用该模板图像的 处理结果对目标图像进行匹配的步骤,其中,模板图像处理步骤中包括提取图像各边缘点并建立边缘点匹配特征关系,所述目标图像进行 匹配时先提取目标图像的各边缘点,再利用上述建立的边缘点匹配特 征关系对提取的图像进行匹配,从而获得匹配位置点和相应的旋转角 度,完成目标图像匹配。本发明的方法通过改进传统的广义霍夫变换, 建立改进的参考表,能够对任意角度旋转的目标图像进行匹配,具有 很高的匹配速度和匹配精度。 
华中科技大学 2021-04-11
基于视觉特征的视频指纹检测及视频序列匹配方法及系统
本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法,具体为:按照帧间相关性对视频序列分段,在分段中提取关键帧;在各关键帧中提取视频特征;利用像素点特征字典对像素点分类;对各关键帧分别进行多次不同数量的分块,在各子块中依据像素点的分类结果统计像素点特征字典各元素的出现次数,得到该子块的特征向量;将所有子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹;对各高维视频指纹进行降维;将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述,在不影响匹配率的情况下,大大降低了算法的复杂度,有效提高了检测效率。
华中科技大学 2021-04-11
重大环境污染事件特征污染物现场 快速检测技术系统
近年来,我国突发性重大环境污染事件频繁发生,对国民健康、生态环境产生了严重影响。从我国当前重大环境污染事件发生的实际状况出发,研究开发重大环境污染事件特征污染物现场快速检测技术系统,是提升我国环境保护技术水平,推进环境友好型社会建设的迫切要求。 特征污染物现场快速检测作为应对突发性环境污染事件的前提,首先要求判断污染物的种类,利用快速检测手段给出定性、半定量和定量的检测结果,确认污染事件的危害程度和污染范围等。开发一套功能完善、便携、快速的特征污染物现场检测技术系统,对于现场决策、减少污染危害程度等具有极其重要的意义。 本课题采用纳米生物技术、电化学或光化学传感技术和信息技术,并将其有机组合,建立环境污染事件的现场快速检测技术系统,最终形成具有自主知识产权的环境污染物现场快速检测技术和仪器装备,为国家环境安全和人民健康提供保障。
华东理工大学 2021-04-13
生物纤维面膜和抗菌性生物医用敷料
本项目结合目前先进的生物技术、面膜和抗菌医用敷料生产技术培育两类高附加值新型生物技术产品:生物纤维面膜和抗菌性生物医用敷料。 目标产品生物纤维面膜,基料采用了微生物合成纳米纤维素材料,是100%的纯天然材料,材质均匀细致,韧性、持水性强,与皮肤相容性、服贴性佳,是生产面膜的理想基料。采用新型清洁发酵生产工艺和后处理技术,大批量提供优质生物纤维面膜原料,独立研发,推出保湿、美白两大类生物纤维面膜。 目标产品抗菌促愈医用生物敷料,是在细菌纤维素基体中均匀植入纳米银粒子后,通
南京理工大学 2021-04-14
无需抗体的酶辅助化学标记N6-甲基腺嘌呤(m6A)测序技术
随着首个RNA修饰N6-甲基腺嘌呤(m6A)的去修饰酶FTO的发现,RNA表观遗传学/表观转录组学开始兴起并成为表观遗传学新的研究热点。m6A作为首个被发现的可逆RNA修饰,广泛存在于mRNA,依赖修饰酶、去修饰酶和结合蛋白发挥调控功能。已发现m6A具有调控mRNA剪接、出核、稳定性和蛋白翻译等功能,可以参与发育、配子发生、细胞重编程、生物节律、疾病等多种生理和病理过程的功能调控。为了更好地研究m6A生物功能和临床病理研究,开发m6A高通量测序技术一直是研究的热点。 现有m6A测序技术主要依赖于m6A抗体富集技术,包括低分辨率的m6A-seq/MeRIP-seq和联用iCLIP或PAR-CLIP技术的高分辨率m6A测序技术miCLIP 或PA-m6A-seq。抗体存在对特定RNA序列或结构的潜在非特异性结合,为了解决抗体方法的种种问题,研究者们做出了各种尝试,近期开发了两类无需抗体的m6A测序技术,一类为利用对特定甲基化序列(m6ACA)敏感的RNA核酸内切酶MazF辅助的测序方法(m6A-REF-seq or MAZTER-seq),此类方法只能检测16~25%的m6A位点;另一种是在细胞内表达融合m6A-binding domain(YTH)与胞嘧啶脱氨酶(APOBEC1)的融合蛋白实现的m6A测序(DART-seq),但该方法依赖于细胞转染效率且受限于体外样品的使用。 贾桂芳课题组一直致力于开发和利用核酸化学生物学技术研究RNA化学修饰在动植物中的生物功能研究。在本课题中,贾桂芳课题组巧妙地利用m6A的去甲基酶FTO蛋白作为催化剂,将mRNA上化学惰性的m6A转化为高反应活性的中间态产物N6-羟甲基腺嘌呤(hm6A),然后利用二硫苏糖醇(DTT)的巯基与hm6A发生亚胺1,2加成反应,将不稳定的hm6A转化为更稳定的巯基加成产物dm6A。dm6A上的自由巯基可以与甲烷硫代磺酸(methanethiosulfonate,MTSEA)快速反应,实现在mRNA上m6A的位置标记生物素Biotin,最终可被链霉亲和素珠捕获,从而富集含有m6A修饰的RNA片段供后续高通量测序使用。
北京大学 2021-04-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 14 15 16
  • ...
  • 135 136 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1