在信息时代，机器视觉在实现智能社会方面发挥着重要作用。视觉特征提取是机器视觉的一项关键技术，该技术可以提取图像中具有鲜明特征的信息，诸如边缘、角点、圆以及图像形状等特征，这些特征是标定机器视觉系统模型参数和运用机器视觉技术进行实际应用的前提和基础。视觉特征提取技术广泛应用于自主移动智能机器人、无人驾驶和无人机等场景，这些应用场景对视觉特征提取算法的鲁棒性和帧率提出了巨大挑战。 具体来说，视觉特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征点提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP这些经典的特征提取算法中，SURF的鲁棒性相对较高，但是过于依赖主方向的选取，使得其方向变化鲁棒性不足。SIFT算法可以从图像中提取具有不变性的鲁棒局部特征，对方向变化、光照变化、噪声、杂物场景及遮挡影响等方面的鲁棒性最强，满足无人驾驶技术的需求。SIFT算法的运算量大从而导致的系统帧率低、功耗高的问题可以通过设计具有高并行度的专用硬件加速器芯片来解决。

成果简介现代物流中货物传输登记的现代化具有非常重要的现实意义。 目前， 物流货物的登记主要依靠人工实现， 具有费时、 繁琐、 容易出错等缺点。 货物标签制作和识别系统的应用可以解决这些问题。 该系统可以实现货物信息的标签（自动化）制作、 货物识别信息的远距离传输、 货物信息的集中式管理、 货物信息的汉字化写入和识别， 降低对人员的要求， 以及提高货物传输的效率， 降低劳动强度以及信息登记的繁琐性等优点。成熟程度和所需建设条件本项目的产业化需结合具体需求进行定

本成果为获得省部（或学会）级三等以上奖励的重点纵向成果。

1．本外观设计产品的名称：带树叶识别 APP 界面的手机。2．本外观设计产品的用途：本外观设 计产品用于运行程序及通讯。3．本外观设计产品的设计要点：主视图和使用状态图 1-9 的用户界面内 动态展示的树叶识别的界面内容。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。 

产品详细介绍1.可识别非带电电缆和带电电缆；2.独创柔性卡钳，不受电缆线径和位置约束；3.按键简单，易操作。

项目成果/简介:本发明公开了一种二维码的风险预警方法,其特征是按如下步骤进行:1,生成溯源码;2,生成前缀码;3生成Y位验证码;4将溯源码,前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中,并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码;将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置,从而形成二维码.本发明能够快速,稳定的生成大量具有高防伪性,难以被仿造的二维码,从而有效保证二维码的唯一性,防止被复制或者重复使用.

本发明公开了一种二维码的风险预警方法,其特征是按如下步骤进行:1,生成溯源码;2,生成前缀码;3生成Y位验证码;4将溯源码,前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中,并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码;将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置,从而形成二维码.本发明能够快速,稳定的生成大量具有高防伪性,难以被仿造的二维码,从而有效保证二维码的唯一性,防止被复制或者重复使用.

《科学·进展》（Science Advances）在线刊登了清华大学水利系杨大文教授课题组题为“青藏高原多年冻土融化的碳排放风险（ Permafrost thawing puts the frozen carbon at risk over the Tibetan Plateau）”的研究论文。这是该课题组近年连续在专业领军期刊发表多项关于青藏高原冻土变化的研究成果后，在青藏高原冻土变化对土壤有机碳的影响与潜在风险评估方面的又一重要研究进展。 北半球分布的多年冻土面积约占北半球陆表面积的1/4，其中环北极多年冻土区储存着大量土壤有机碳，约为当前大气中碳储量的二倍。近年来，随着气温升高与冻土退化，原本冻结在多年冻土层中的土壤有机碳，通过微生物分解以CO2、CH4等形式释放到大气当中，这些温室气体反馈到大气进一步加剧气温升高与冻土退化，形成冻土-气候的正反馈效应。青藏高原地区分布着环北极地区以外最大范围的多年冻土，有地球“第三极”之称。青藏高原多年冻土区储存的土壤有机碳可能成为气候变化背景下的潜在碳源，而这些冻土碳的空间分布尚不明晰，融化风险也亟待评估。基准期(2006-2015年)多年冻土活动层厚度与表层(0-3m)土壤有机碳分布杨大文教授团队整合青藏高原地区最新的冻土与土壤碳观测数据，模拟了青藏高原多年冻土与活动层厚度分布，基于数据驱动的机器学习方法得到青藏高原冻土碳空间分布信息，估算了青藏高原冻土有机碳的储量。结果表明，青藏高原土壤有机碳总储量约为50.43 Pg，其中37.21 Pg在当前气候条件下常年位于冻结的多年冻土层中。这一成果填补了全球已有冻土碳数据中关于青藏高原地区冻土碳分布状况的空白。不同排放情景下未来青藏高原融化冻土有机碳的变化预测该研究还首次评估了升温背景下青藏高原冻土有机碳释放对区域碳循环的潜在影响。随着气候变暖，至本世纪末青藏高原多年冻土层中储存的土壤有机碳约22.2-45.4%将发生融化，这一融化量可在相当程度上抵消了生物群系净固碳量，从而极大地增加了青藏高原多年冻土区从碳汇转变为碳源的风险。其中，3m以下深层冻土中有机碳融化量占冻土碳总融化量的比例高达29.6-46.2%，这一结果凸显了青藏高原地区深层冻土碳的重要性，弥补了现有研究仅关注浅层（0-3m）冻土碳释放的不足，为评估气候变化背景下冻土融化对区域乃至全球碳循环的影响提供了新思路。清华大学水利系博士生王泰华为论文第一作者，杨大文教授、杨雨亭副教授为共同通讯作者，合作者包括北京大学朴世龙教授、中国科学院青藏高原研究所李新研究员、中国科学院寒区旱区环境与工程研究所程国栋院士和中国科学院生态环境研究中心傅伯杰院士。该研究工作得到了国家自然科学基金、中科院战略性先导科技专项等项目资助。原文链接：https://advances.sciencemag.org/content/6/19/eaaz3513

本发明公开了一种多层次地铁运营安全风险测量方法，包括：运用因子分析法选取地铁运营风险评价指标，确定各指标的计算赋值方法，建立车站层级?线路层级?线网层级多层次风险评价指标体系，运用LEC评价法对地铁车站进行风险进行测量评价，再运用基于可拓理论的风险评价模型分别对车站层级、线路层级、线网层级进行评价，判断整体对象和单个指标所处的安全状态，为风险管控工作提供指导作用，克服目前安全风险评价过程中评价内容分散、服务的对象不明确、评价结果片面等问题，实现对地铁运营微观、中观、宏观的安全风险评价，提升风险评价方法的准确性、有效性、可操作性。

农户小额贷款信用风险决策评价系统是一个既反映清偿能力又反映还款意愿的，信用等级越高、违约损失率越低的客户信用风险决策评价系统。农户小额贷款信用风险评价指标体系包括基本情况、还款能力、还款意愿、宏观环境和保证联保五个一级准则层。 基本情况主要考察农户年龄、婚姻状况等因素。还款能力主要考察农户的收入水平、支出收入比等因素。还款意愿主要考察农户的居住稳定性、民间借贷等因素。保证联保主要考察联保小组成员关系、保证人的实力等因素。宏观环境主要考察农户所处地区的GDP增长率、居民消费价格指数等因素。农户小额贷款信用风险决策体系是通过判别分析的思路选择显著区分违约和非违约客户的指标，根据信用等级越高，违约损失越低的检验标准最终建立了农户小额贷款信用风险决策评价系统。 农户小额贷款信用风险决策评价系统的功能有以下三个方面：一是对小额贷款农户进行信用等级划分。为贷款风险管理提供依据。二是通过确定对不同信用等级客户贷款时的银行损益值反推到的信用等级临界点、使评价系统具有贷款的决策功能。研究表明：对CCC等级及其以上的客户贷款，可以保证银行的目标利润；对CC等级及其以上的客户贷款，可以达到盈亏平衡。三是为测算小额贷款的违约风险提供依据，为按照农户信用等级进行贷款定价打下基础。 农户小额贷款信用风险决策评价系统的特点包括以下七点：一是构建了符合信用等级较低的客户对应较高违约损失率这一信用评价根本目的的评价系统。二是通过确定对不同信用等级客户贷款时的银行损益值反推到的信用等级临界点、使评价系统具有贷款的决策功能。三是建立了农户小额贷款多指标体系信用风险决策评价系统，用21%的指标反映96%的原始信息。四是建立了农户小额贷款少指标体系信用风险决策评价系统，用13%的指标反映82%的原始信息的。五是通过逐步判别分析的思路，选择能显著区分违约和非违约客户的指标，保证了最终选入评价体系的指标能显著区分违约客户和非违约客户。六是将小样本扩充成大样本。七是通过回归参数显著性检验的思路，选择能显著区分违约和非违约客户的指标。