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一種微機電系統的圓片級真空封裝工藝
一種微機電系統的圓片級真空封裝工藝，屬于微機電系統的封裝方法，解決現有基于薄膜淀積真空封裝工藝所存在的淀積薄膜較薄、腔體小，容易損壞，以及封裝器件存在真空泄露、使用壽命降低的問題。本發明順序包括：淀積吸氣劑步驟；淀積薄犧牲層步驟；淀積緩沖腔犧牲層步驟；淀積厚犧牲層步驟；制作封裝蓋步驟；刻蝕釋放孔步驟；去除犧牲層步驟和密封步驟。本發明解決了現有封裝方法存在的真空保持時間短，密封質量低，封裝尺寸大，工藝與標準 IC 工藝不兼容，成本高的問題，從而保證最里面的腔體氣壓；同時成本少于基于圓片鍵合工藝的真空封
華中科技大學
2021-04-14
一種基于雙角度排序優化的行人重識別方法
本發明公開了一種基于雙角度排序優化的行人重識別方法，屬于監控視頻檢索技術領域。本發明首 先通過基于全局特征和局部特征的方法得到初始的排序結果;然后通過取兩者排序結果的前 k 個結果的 交集作為初始查詢更可靠的最近鄰;再然后對里的每一個目標作為新的查詢進行交叉的反向查詢，通過 加權融合反向查詢的排序列表得到整個優化的排序列表;最后再對里的每個去構建一個雙層圖，計算圖 的近鄰相似性去對進行進一步的重排，進而得到更好的重識別效果。
武漢大學
2021-04-14
一種穿墻雷達對多運動目標實時探測、分離的方法
一種穿墻雷達對多運動目標實時探測、分離的方法，通過一種基于指數平滑濾波器的雜波抑制算法 剔除復雜的背景信號，更快速、準確地保留運動人體目標的信息；通過一種基于希爾伯特變換的包絡檢 測算法，從而實現將各運動目標置于不同包絡的波峰；通過一種基于將固定閾值和自適應閾值相結合的 算法，從而更快速地實現將各運動目標的分離在不同的區域；本發明方法簡單、執行效率高，適用于便 攜式穿墻雷達隔墻對多運動人體目標的探測，為穿墻雷達對各運動目標準確定位提供了有力的保
武漢大學
2021-04-14
一種移動式地理圍欄的信息推送系統及其方法
本發明公開了一種基于移動式地理圍欄的位置信息推送系統及其方法，通過所述方法構建車聯網信 息管理系統，能夠使駕駛者獲取移動目標的安全信息，實現主動安全服務。所述方法以移動目標地理位 置為參考建立動態圍欄；向圍欄中的關聯對象進行信息推送；同時跟蹤系統中多個移動目標。本發明還 公開了一種并行管理多個動態圍欄的方法。實施本發明的位置信息推送方法及管理動態圍欄的方法，能 夠精準地、及時地向周圍關聯對象推送安全行駛信息，避免造成交通事故。
武漢大學
2021-04-14
基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法
本發明公開了一種基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態學方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網絡，采用 Dijkstra 算法在骨架線網絡中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發明方法能自動獲取高質量的正
武漢大學
2021-04-14
一種基于指波變換和 SVM 的假指紋檢測方法
本發明公開了一種基于指波變換和 SVM 的假指紋檢測方法，包括以下步驟:1:采集真、假指紋圖 像;2:對采集的真、假指紋圖像進行指波變換;3:提取采集的指紋圖像的指波變換參數作為特征向量; 4:對所提取的特征向量進行歸一化處理;5:對歸一化的特征向量進行支持向量機訓練得到基于支持向 量機(SVM)的分類器;步驟 6:對歸一化的待檢測指紋的特征向量，使用步驟 5 中得到的 SVM 分類 模型進行分類，得到―真‖或―假‖的&
武漢大學
2021-04-14
一種可識別修改類型的矢量地圖水印方法
本發明公開了一種可識別修改類型的矢量地圖水印方法，包括水印嵌入方法和水印檢測方法;水印 嵌入方法包括以下子步驟:步驟 1.1:標識地物并分組;步驟 1.2:生成并嵌入分組弱水印;步驟 1.3: 生成并嵌入地物弱水印;水印檢測方法包括以下子步驟:步驟 2.1:標識地物并分組;步驟 2.2:檢測分 組弱水印;步驟 2.3:檢測地物弱水印;步驟 2.4:定位修改并識別修改類型。本發明的技術方案創造性 地提出，基于弱水印檢測地物修改并識別
武漢大學
2021-04-14
顧及道路交叉路口轉向的公路大件運輸線路優化方法
本發明公開了一種顧及道路交叉路口轉向的公路大件運輸線路優化方法，包括:步驟 1，基于原始 道路圖層數據構建道路網絡數據模型;步驟 2，基于道路網絡數據模型構建道路轉角權重輔助網，并對 道路轉角權重輔助網中輔助邊賦權重;步驟 3，基于道路轉角權重輔助網生成網絡數據集，考慮路徑交 叉口轉向總權重和路徑總長度設置目標函數，采用最短路徑分析法分析網絡數據集，獲得最優路徑;步 驟 4，結合轉角方向將步驟 3 獲得的最優路徑反推到道路網絡數據模型中，獲
武漢大學
2021-04-14
一種基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別方法
本發明公開了一種基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別方法，提出了識別動態紋理并不需要對整 個復雜的運動過程建模，可以繞開對運動模式進行數學建模這一瓶頸，直接將動態紋理視為若干幀靜態 紋理圖像的聚集，從而將其轉化為靜態紋理分類問題，最后通過聚集靜態紋理模型識別動態紋理。而關 于靜態紋理識別目前有很多成熟有效的算法。本發明利用現有的靜態紋理模型算法，將其拓展至動態紋 理識別的應用，建立基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別框架，推動了動態紋理識別技術發展，實現 了高效快速識別動態紋理。
武漢大學
2021-04-14
一種針對網頁結構變化的不間斷爬蟲系統構建方法
本發明公開了一種針對網頁結構變化的不間斷爬蟲系統構建方法，本發明在數據抽取的過程中，并 不依賴于具體的標簽節點，而是通過計算的方法來尋找目標節點;利用節點剪枝和相似哈希的方法鎖定 標題節點;然后，迭代計算相關節點的上下文主題相關度值 TTR，得到目標抽取模塊的節點;最后，使 用正則表達式以及庫匹配的方法實現對時間和新聞來源的信息的獲取，在庫匹配的過程中，使用了庫動 態增長的方法;同時，在目標抽取節點下的剩余節點中，過濾掉所有噪聲節點，便得到網頁文本的正文 信息;本發明提供的技術方法主要應用
武漢大學
2021-04-14