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浙江省《关于加快建设概念验证中心的实施方案》印发
到2027年，实现省实验室和“315”科技创新体系全覆盖；到2030年，概念验证服务能力国内领先，建成一批标杆性概念验证中心，我省成为具有国际影响力的科技成果转移转化首选地。
创新浙江
2025-07-17
公共交通出行特征监测系统
北京工业大学
2021-04-14
XM-161各部椎骨形态特征
XM-161各部椎骨形态特征
XM-161各部椎骨形态特征由七块椎骨串制在支架上成一个整体，显示颈、胸、腰、骶椎的形态特征，共七块骨，分别为第1、2、7颈椎和胸椎、腰椎、骶骨尾骨的形态和结构。
尺寸：自然大，28×20×71cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
一种用于提取半导体纳米结构特征尺寸的方法
本发明公开了一种用于提取半导体纳米结构特征尺寸的方法，包括待提取参数取值范围的划分，子光谱数据库的建立，支持向量机分类器训练光谱的生成，支持向量机分类器的生成、测量光谱的映射和在子光谱数据库中进行的最相似光谱搜索。与现有方法相比，本发明方法通过额外增加一个可以离线进行的支持向量机分类器训练环节，实现了将测量光谱映射到一个小范围的子数据库中。与在整个大数据库中进行最相似光谱检索相比，在子数据库中展开的检索所消耗的时间大大减少。并且，通过增加每个分类器中包含的类数，可以得到更小的子数据库，从而进一步加速参数的提取。该方法实现了参数的提取速度可预期与可控。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于不变量特征匹配的车辆测速方法
本发明公开了一种基于不变量特征匹配的车辆测速方法，其包括步骤：（1）确定两幅初始图像中车辆大致区域图像；（2）提取两幅车辆大致区域图像的特征点，获得两组不变量特征点的集合；（3）在两组特征点集合中进行特征匹配，得到两幅车辆大致区域图像的匹配特征点集合；（4）计算每一对匹配特征点在车辆纵向方向上的相对距离；（5）对所有匹配特征点进行聚类，聚类中心处的相对距离即为车辆在图像中的移动距离；（6）将图像距离转化为车辆实际的行驶距离，除以获取两帧图像的时间差得到车辆速度。本发明解决了运动物体在图像中的精确定位
安徽建筑大学
2021-01-12
一种结合语义特征的 ERVQ 图片索引与检索方法
本发明公开了一种结合语义特征的 ERVQ 索引，包括以下步骤：准备训练索引的图片集 P1 和待索引图片集 P2，对 P1 提取低层特征(SIFT、SURF 等)，使用残差量化索引(RVQ)训练方法训练得到一个 L层的 RVQ 码书 Codebook1，使用 ERVQ 优化方法调整 Codebook1 生成码书 Codebook2，将码书 Codebook2 多层质心一一组合构建索引字典，将索引字典每个索引项上根据语义划分成多个倒排链表结构，对 P2 提取低层特征和语义特征，根据低层特征找到索引项，根
华中科技大学
2021-04-14
一种基于签到特征的用户位置分类方法及系统
本发明公开了一种基于签到特征的用户位置分类模型，其应用 在针对性的广告推荐、智能导航、智慧交通等基于位置的服务中，该 模型包括：针对用户当前的“签到”场所，查询其是否已在用户的历 史“签到”位置集里面；如果不在，则分别基于社交网络全局用户知 识域、用户好友知识域、用户个人知识域提取用户的“签到”特征； 应用已训练的 SVM 分类模型对用户当前的“签到”场所进行分类，预 测该位置是否为用户将来频繁“签到”的场所。本发明
华中科技大学
2021-04-14
基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法
本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于显著直方图特征的行人检测方法及系统
一种基于显著直方图特征的行人检测方法及系统，训练阶段包括首先分别将样本数据集中每个正样 本或负样本归一化为预设尺寸，然后作为输入图像提取特征，根据所得特征训练分类器;正样本的图像 包含行人，负样本的图像不包含行人;测试阶段包括对测试数据集中任一测试图像，首先以测试图像为 输入图像，分别以输入图像的每个像素为中心建立预设尺寸的局部区域，并提取每个局部区域的特征， 然后将每个局部区域的特征输入训练阶段所得分类器，得到各局部区域是否包含行人的分类结果。提取 特征时，将梯度的幅值和相应局部区域显著概率值结合
武汉大学
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