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本發(fā)明公開了一種基于簽到特征的用戶位置分類模型，其應(yīng)用 在針對性的廣告推薦、智能導(dǎo)航、智慧交通等基于位置的服務(wù)中，該 模型包括：針對用戶當(dāng)前的“簽到”場所，查詢其是否已在用戶的歷 史“簽到”位置集里面；如果不在，則分別基于社交網(wǎng)絡(luò)全局用戶知 識域、用戶好友知識域、用戶個人知識域提取用戶的“簽到”特征； 應(yīng)用已訓(xùn)練的 SVM 分類模型對用戶當(dāng)前的“簽到”場所進(jìn)行分類，預(yù) 測該位置是否為用戶將來頻繁“簽到”的場所。本發(fā)明

本發(fā)明公開了一種基于冗余特征消減的醫(yī)學(xué)超聲圖像自動識別方法。首先從待處理的醫(yī)學(xué)超聲圖像中提取感興趣區(qū)域，從感興趣區(qū)域提取特征；然后對提取的特征進(jìn)行主成分分析，以去除冗余和無關(guān)的特征分量，確定獨(dú)立有效的特征；最后依據(jù)獨(dú)立有效的特征，利用分類器對感興趣區(qū)域分類。本發(fā)明通過計算機(jī)對醫(yī)學(xué)超聲圖像進(jìn)行分析，提取的圖像特征涵蓋了空域和頻域，更為全面地反映了圖像的本質(zhì)特性，有助于進(jìn)行正確分類，具有較好的臨床實(shí)用性。

一種基于顯著直方圖特征的行人檢測方法及系統(tǒng)，訓(xùn)練階段包括首先分別將樣本數(shù)據(jù)集中每個正樣 本或負(fù)樣本歸一化為預(yù)設(shè)尺寸，然后作為輸入圖像提取特征，根據(jù)所得特征訓(xùn)練分類器;正樣本的圖像 包含行人，負(fù)樣本的圖像不包含行人;測試階段包括對測試數(shù)據(jù)集中任一測試圖像，首先以測試圖像為 輸入圖像，分別以輸入圖像的每個像素為中心建立預(yù)設(shè)尺寸的局部區(qū)域，并提取每個局部區(qū)域的特征， 然后將每個局部區(qū)域的特征輸入訓(xùn)練階段所得分類器，得到各局部區(qū)域是否包含行人的分類結(jié)果。提取 特征時，將梯度的幅值和相應(yīng)局部區(qū)域顯著概率值結(jié)合

本發(fā)明公開了一種基于感知哈希特征的視頻目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：(1)讀取待跟蹤視頻序列的第一幀；(2)在圖像中畫一恰好將目標(biāo)包圍的矩形框，作為目標(biāo)框；(3)對視頻幀圖像進(jìn)行灰度化處理；(4)提取目標(biāo)框的局部哈希特征，并對特征進(jìn)行為運(yùn)算化處理；(5)讀取視頻下一幀，并采用同步驟(3)同樣的方式對圖像進(jìn)行灰度化處理；(6)在當(dāng)前幀中，采用倒金字塔候選框搜索方法在上一幀目標(biāo)相同位置附近獲取候選框；(7)采用

項(xiàng)目組在國家科技重大專項(xiàng)和國家自然科學(xué)基金的支持下，提出了以加工動態(tài)特征為載體進(jìn)行加工全過程工藝知識建模的技術(shù)思路，攻克了加工動態(tài)特征驅(qū)動的自動數(shù)控編程和加工變形精確控制技術(shù)，為復(fù)雜結(jié)構(gòu)件從計算機(jī)輔助加工到智能數(shù)控加工的跨越提供了理論和技術(shù)支撐。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 飛機(jī)復(fù)雜結(jié)構(gòu)件的數(shù)控加工能力是衡量一個國家航空制造水平的重要標(biāo)志。新一代飛機(jī)結(jié)構(gòu)件更復(fù)雜、精度要求更高、制造周期要求更短，對五軸聯(lián)動數(shù)控加工技術(shù)提出了更高的要求。項(xiàng)目組在國家科技重大專項(xiàng)和國家自然科學(xué)基金的支持下，提出了以加工動態(tài)特征為載體進(jìn)行加工全過程工藝知識建模的技術(shù)思路，攻克了加工動態(tài)特征驅(qū)動的自動數(shù)控編程和加工變形精確控制技術(shù)，為復(fù)雜結(jié)構(gòu)件從計算機(jī)輔助加工到智能數(shù)控加工的跨越提供了理論和技術(shù)支撐。成果在多家航空航天企業(yè)推廣應(yīng)用，完成了多個軍機(jī)和C919、ARJ21 等民機(jī)型號多件復(fù)雜結(jié)構(gòu)件的研制生產(chǎn)，被工信部、發(fā)改委和國防科工局作為航空領(lǐng)域國產(chǎn)高檔數(shù)控機(jī)床應(yīng)用示范工程三大關(guān)鍵共性技術(shù)之一，向全國軍工制造行業(yè)推廣。 三、創(chuàng)新點(diǎn) 1.揭示了加工過程中間狀態(tài)幾何參數(shù)、工藝參數(shù)、監(jiān)測檢測量等動態(tài)信息的動態(tài)迭代規(guī)律和傳遞規(guī)律，突破了基于加工動態(tài)特征的加工全過程工藝知識建模技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜結(jié)構(gòu)件工藝知識積累由以零件為載體到以加工動態(tài)特征為載體的模式轉(zhuǎn)變。 2.提出了基于特征識別的加工特征自動排序、加工驅(qū)動幾何自動創(chuàng)建、工藝參數(shù)自動迭代方法，構(gòu)建了加工特征切削參數(shù)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜結(jié)構(gòu)件的快速編程和高效加工。 3.提出加工過程中自適應(yīng)釋放和消除工件變形的加工模式，研制出能監(jiān)測工件變形的浮動裝夾工藝裝備，突破了基于加工動態(tài)特征的裝夾/加工/監(jiān)測/檢測自適應(yīng)協(xié)同控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了加工變形精確控制。 四、主要技術(shù)指標(biāo) 1.特征自動識別率大于95%； 2.刀軌自動生成率大于95%； 3.數(shù)控編程效率提高3倍以上； 4.加工效率提高30%以上； 5.大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)件加工變形控制在0.05mm/m以內(nèi)。 五、知識產(chǎn)權(quán)及獲獎 加工動態(tài)特征驅(qū)動的智能數(shù)控編程與加工技術(shù)，研究成果2016年獲“國家技術(shù)發(fā)明二等獎”、2015年獲“中國機(jī)械工業(yè)科學(xué)技術(shù)一等獎”。目前已擁有授權(quán)國家發(fā)明專利60余項(xiàng)。 六、成果圖片   圖1 成果總體技術(shù)   圖2 加工過程零件面型檢測

本發(fā)明公開了一種 SIFT 特征向量梯度直方圖多通道更新電路，使用 16 個八維四更新的直方圖組來取代 1 個 128 維 16 更新的直方圖，每一個八維四更新的直方圖代表同一空間位置的 NBO 方向維度的子特征值向量。所述電路包括：第一三線性插值模塊、第二三線性插值模塊、方向地址仲裁模塊、第一至第十六四通道更新仲裁模塊、第一至第十六八維四通道更新直方圖模塊。本發(fā)明的電路硬件面積開銷僅占傳統(tǒng)128維16更新的直方圖電

基于載荷強(qiáng)化和損傷的載荷譜處理新技術(shù)，用于加載譜和耐久性評價規(guī)范的制定。通過載荷的強(qiáng)化和損傷、結(jié)構(gòu)抗疲勞設(shè)計和載荷譜中強(qiáng)度變化特征等提出了基于強(qiáng)度特征的輕量化設(shè)計和可靠性設(shè)計，并應(yīng)用到等速萬向傳動軸零件的具體設(shè)計。

項(xiàng)目概況 該模塊提供了一個基于網(wǎng)絡(luò)的通過不同 CAD 系統(tǒng)導(dǎo)出零件模型信息并提取零件特征信 息的系統(tǒng)，融自動識別、模糊匹配、通用性強(qiáng)于一體的、具有異地可操作性、多功能的實(shí)時 的科研開發(fā)平臺及系統(tǒng)。 本項(xiàng)目處于國內(nèi)先進(jìn)水平，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。 18 主要特點(diǎn) 依據(jù)從 CAD 到 CAPP／CAM、從三維到二維的基本方法；采取基于網(wǎng)絡(luò)化可操作性手段， 以 CAD 系統(tǒng)導(dǎo)出的 STEP 文件為核心，實(shí)現(xiàn)了從三維 CAD 系統(tǒng)獲取產(chǎn)品零件加工特征，STEP 文件信息自動識別準(zhǔn)確迅速，方便查詢，可實(shí)時修改和更新，基于網(wǎng)絡(luò)化的操作方法；有遍 歷的各項(xiàng)歷史記錄，通用性較強(qiáng)；特征識別通過模糊匹配，基本實(shí)現(xiàn)智能化判斷和匹配，實(shí) 現(xiàn)簡單零件基本特征的提取；也可以根據(jù)具體的產(chǎn)品零件進(jìn)行定制開發(fā)和提取，開放性和靈 活性較強(qiáng)；也可以與實(shí)際的數(shù)控機(jī)床 NC 程序相結(jié)合進(jìn)行開發(fā)；有通用或?qū)Ｓ媒涌冢蓮V泛 用于各個不同類型的企業(yè)和不同地域的虛擬企業(yè)。該系統(tǒng)具有許多獨(dú)到的功能（網(wǎng)絡(luò)化操作、 三維軟件不限制、零件類型不限制、智能故障診斷等） 技術(shù)指標(biāo) 基于網(wǎng)絡(luò)化操作、自動信息識別、智能特征提取、實(shí)時故障診斷；實(shí)時修改和更新、查 詢操作方便、通用性強(qiáng)；遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)發(fā)送，實(shí)現(xiàn)多企業(yè)和異地的共操作；有通用或?qū)Ｓ媒涌冢?開放性好，可結(jié)合數(shù)控機(jī)床、企業(yè)實(shí)際情況等進(jìn)行定向開發(fā)。一種基于網(wǎng)絡(luò)的通用的零件信 息提取科研開發(fā)系統(tǒng)。 市場前景 近年來虛擬企業(yè)的迅猛增多和異地企業(yè)的合作增強(qiáng)，使得基于網(wǎng)絡(luò)化的零件特征提取具 有良好的市場前景，也使眾多一直需要解決的難題，因此受到廣大制造企業(yè)的青睞。 

本發(fā)明提出了一種基于壓縮感知特征選擇的實(shí)時檢測跟蹤框架與跟蹤方法(CFS)，本發(fā)明能夠?qū)?縮后的特征進(jìn)行選擇，只使用區(qū)分度高的樣本特征進(jìn)行分類;本發(fā)明能夠達(dá)到實(shí)時跟蹤，而且避免了由 于選擇了錯誤的特征導(dǎo)致的跟蹤失敗現(xiàn)象，有效的抑制了不好的特征對跟蹤結(jié)果的影響，并且明顯提高 了跟蹤速度和跟蹤精度。

本發(fā)明公開了一種面向卷到卷電噴打印過程的多物理量協(xié)同控 制方法，包括：（a）輸入有關(guān)基板、噴嘴和噴印微環(huán)境的一系列工藝 參數(shù)參考值；（b）分別對噴嘴的位置狀態(tài)、射流狀態(tài)、液滴在基板上 的沉積狀態(tài)、基板的張力狀態(tài)和位置狀態(tài)分別執(zhí)行實(shí)時檢測；（c）采 用噴印微環(huán)境-電壓混合控制方式對噴嘴電壓和噴印微環(huán)境溫濕度共 同執(zhí)行調(diào)節(jié)；（d）采用張力-位置混合控制方式對基板的張力及位置、 噴嘴位置共同執(zhí)行調(diào)節(jié)；（e）在噴印完成之前持續(xù)對上述參數(shù)閉環(huán)控 制，直至完成整個電噴打印過程。通過本發(fā)明，可顯著提高電噴印質(zhì)量，同時具備適應(yīng)各類復(fù)雜工況、不易被干擾、高效率和高可靠性等 特點(diǎn)，因而尤其適用于卷到卷電噴打印產(chǎn)品的制備過程。