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本發明提出一種基于視覺特征的視頻指紋檢測方法，具體為：按照幀間相關性對視頻序列分段，在分段中提取關鍵幀；在各關鍵幀中提取視頻特征；利用像素點特征字典對像素點分類；對各關鍵幀分別進行多次不同數量的分塊，在各子塊中依據像素點的分類結果統計像素點特征字典各元素的出現次數，得到該子塊的特征向量；將所有子塊的特征向量拼接得到關鍵幀的高維視頻指紋；對各高維視頻指紋進行降維；將各視頻片段關鍵幀的低維視頻指紋按照時間先后順序連成關鍵幀視頻指紋串。本發明還提供了基于上述指紋檢測方法的視頻匹配方法。本發明通過對視頻內容的關鍵信息進行有效描述，在不影響匹配率的情況下，大大降低了算法的復雜度，有效提高了檢測效率。

本發明公開了一種基于模板匹配技術的知識圖譜問答系統和方法。該系統包括離線模塊和在線模塊，離線模塊主要用于離線數據準備，在線模塊主要用于系統服務。本發明的系統可支持用戶友好的自然語言問句為查詢，通過對用戶的問句進行語法分析，將語法分析后的結果到離線定義的手工模板庫中尋找匹配的問句模板，根據所述的實體匹配方法和關系匹配方法，生成最終的結構化的知識圖譜查詢語句，根據該結構化查詢語句到知識圖譜中進行檢索，返回最終的結果。本發明的基于模板匹配技術的知識圖譜問答系統和方法能夠針對用戶的問句給出精確性的檢索結果，提高用戶的搜索滿意度。

本發明提出一種基于MWC系統的盲多帶稀疏信號快速恢復算法，首先利用Xampling采樣板獲得壓縮采樣值y[n]，將y[n]乘以一個高斯隨機矩陣R，得到傳統的壓縮感知模型V=y[n]R=CU,這種方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的減少MWC系統中CTF模塊的運行時間，此外，控制高斯隨機R的列數在一個較低水平，可以進一步減少矩陣V的列數，這樣在用M-OMP算法恢復支撐集的過程中又能進一步的減少運行時間。經過驗證，該算法可以大幅度提高CTF模塊的運算速度。

為了解決計算機多視幾何中稀疏特征點錯誤匹配導致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時自動設置內點門限的方法。此方法根據RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設置極線距離門限Th的方式改為自動設置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對中的稀疏特征點匹配的個數N、圖像像素多少、初始計算得到的特征點到極線的平均距離Dinit。Th計算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數。門限Th與圖像大小和特征點匹配個數成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對于傳統方法，本方法將固定門限變成了自動設置，可以自適應三維重建不同類型的圖片，更加實用和魯棒。

本發明公開了一種基于改進差分進化(IDE)算法的電力系統無功優化方法。包括以下步驟：建立電力系統無功優化模型；輸入電網參數，形成初始種群，計算種群所有個體的適應度；對種群個體按適應度從大到小排序，設定前Ns個個體為優良群體；以優良群體為基向量，引導群體變異操作；提取優良群體信息，以此確定個體各維變量的交叉概率，指導種群的交叉操作，生成試驗向量；比較試驗向量與目標個體的適應度，優者成為下一代個體，從而生出新一代群體。本發明的方法收斂速度快、計算精度高、穩定性好、能有效地求解電力系統無功優化問題，可用于電力系統提高電力系統輸電效率、降低網絡損耗配置實時性運行控制中。

基于流體動力，對微創深靜脈血栓取除器械進行優化設計，通過初步離體血栓實驗驗證了取栓器的血栓取除率、殘血栓粒度、取栓時間等；改進雙側乳腺鉬靶圖像預處理算法及數據處理算法，可提高乳腺癌預測的精度、敏感性、特異度。

項目背景：目前以液壓作為驅動的伺服控制系統的高精 度、高頻率動態控制技術基本被 MTS、MOOG、Delta 等國外 設備商壟斷，這些伺服控制器適用性強、性能指標高和資源 配置靈活，能實現多參數同時控制和補償，特別在系統的非 線性修正、控制特性的改善以及控制狀態的轉換方面具有較 大的優勢，尤其是在控制算法上有很大的優勢。國內目前無 論是高性能動態控制器還是與之適配的控制算法，與國外相 比起步較晚，在這方面的研究相對落后，與國外伺服控制系 統的水平還有較大差距。國內雖然有研究，但沒有形成自己 的產品，為滿足國內各科研、生產需要，提供一流水平的靜 動載控制設備，實現電液伺服系統實時運動控制，需要尋求 到具有國際一流水平的高性能控制器及配套動態控制的算 法。 所需技術需求簡要描述：1.電液伺服控制器硬件設計。 選擇合適的硬件，以 DSP、FPGA 為核心的電液伺服控制器， 達到單多軸運動控制，特別是高速高精度的運動控制。2.伺 服控制軟件設計。在硬件完成的基礎上，編寫系統的各個功 能模塊、編寫底層驅動軟件及相關調試、及通訊接口很方式， 完成控制器位置控制的應用程序編制，并完成控制器位置控 制的應用程序編制調試。研究出配套的動態控制算法（加速 度、速度前饋控制、自適應 PID 等），配置合適的動態控制 算法，最終形成具有完全自主知識產權的控制系統。3.控制器硬件應能保證長時間可靠運行，閉環控制頻率不低于 10kHz，多路 24 位以上 AD，可采集 mv、V、mA、數字脈沖、 格雷碼、二進制等多種模擬量、數字量信號，多路 16 位以 上 DA，可輸出 V、mA、數字脈沖等多種模擬量、數字量信號； 動載可滿足 10~100Hz 動態波形的控制需求，控制精度不低 于 0.5%F.S。  對技術提供方的要求:1.具有成功的液壓油缸動載控制 實施案例，承擔過國家重點研發計劃項目。2.熟悉液壓油缸 的結構設計，熟悉液壓油缸控制系統及算法的設計。3.具有 工學博士學位或高級工程師職稱，合作方需為國內一流 211 大學，技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知識產權 侵犯。 

本申請公開了一種基于遺傳算法的越庫車輛調度方法、系統及介質，包括以下步驟：通過對不同類型生鮮品的衰減率進行建模，建立不同類型生鮮品匹配的衰減率模型；基于衰減率模型分析生鮮品在轉運過程中因環境變化或時間推移所產生的新鮮度損失信息；基于新鮮度損失信息構建目標函數，根據目標函數設置約束條件；基于目標函數與約束條件建立車輛調度模型，輸出多個車輛調度方案；基于遺傳算法輸出最優解，得到匹配的車輛調度方案；通過分析不同產品間衰減差異的損耗，并根據遺傳算法精準的選擇最優車輛調度方案，能夠有效減少生鮮品在轉運過程中的新鮮度損失，提升物流效率，減少流通損耗，從而滿足消費者對生鮮品新鮮度的高要求。

·場景應用 煙感：教學樓挑高普遍很高，設計按照每個煙感保護面積為30平米，煙感采用吸頂安裝，均勻布置 于教室內并遠離墻壁及空調出風口部位，有條件的升級為無線煙感，可直接接入云平臺。 電氣火災：智慧用電設備安裝于每層強電井內及配電箱內，可安裝有開口式剩余電流探測器及溫度傳感器。 火災自動報警系統： 教學樓普遍已安裝，可采用傳輸設備來實現獨立系統的集中云平臺管理， 消防水及噴淋水系統： 建議采用安裝無線壓力傳感器及無線液位傳感器來實現。在每層樓的噴淋管末端放水處安裝一個壓力傳感器，而在消防水池及屋頂水箱都安裝壓力傳感器及液位傳感器來達到實時監測其液位高度及壓力大小的目的。 體育館、報告廳是典型的大空間建筑，單體面積大， 空曠，層高很高。針對這類建筑往往光電感煙探測器就起不到探測的作用了，所以在設計時候就采用了諸如水炮，VFD，吸氣式等大空間火災設備。而這些大空間設備都是獨立系統，沒有接入火災報警系統。此種情況下，本方案采用取其開關量信號接入用戶信息傳輸設備，并安裝智慧用電系統和水系統的方法。 校園安全精細化管理平臺由智能終端和系統模塊兩部分組成，其中智能終端主要為人臉識別測溫設備， 系統模塊為疫情防控-人臉識別測溫管理系統和疫情防控-大數據智能分析平臺。 智能人臉測溫一體機落地部署，與速通門進行聯動，實現校園出入口人員體溫身份驗證管控。支持多重身份核驗（人臉&身份證&校園卡）。 ·服務優勢 無感測溫 人臉識別同時采集人體溫度，并數據上傳到管理系統及智能分析平臺。 精準測溫 實名精準測溫：有效測溫距離1.0米( 誤差± 0.3 ℃)， 并可自定義預警體溫值(37.3℃);與人臉識別身份綁定，實名測溫。 人臉識別 基于最新人臉識別算法，實現戴口罩也能精準識別。內置數據庫，實時完成抓取得人臉歸類、比對及結果上傳到后臺數據庫。 實時聯動 當體溫高于預警值(37.3℃)，可通過大數據智能分析平臺進行實時聯動預警。 統一管理 實現數據回溯、大數據分析、可視化決策。 團隊能力強 團隊有近20年的先進智能軟硬件及物聯網產品設計、系統集成、平臺&大數據服務能力和經驗，專業的工程勘察、施工、維護能力;可為客戶提供從產品定制化，模塊化以及一站式服務; 產品實用性強 擁有多項產品發明，實用新型，及軟件著作專利;所有軟硬件產品均模塊化設計，高集成，高品質， 高性能;有持續產品，平臺優化及行業數據分析服務能力 客戶認知，模式成熟 方案已經成功在上海，江蘇，廣西，廣東等多地部署，涵蓋政府，消防以及企事業，“智慧消防項目” 曾獲南京政府創新一等獎 資質服務 公司是上海消防協會物聯網資質會員;作為上海，南京等多地消防部門認可的資質服務商，積極參與了當地相關的智慧消防建設，并得到了消防部門和客戶的認可 ·平臺功能 GIS地圖子系統提供各系統所需地圖的數據源及展示功能。可以在全區地圖上展示學校信息、學校安全設備     及各類傳感器的分布和狀態。 結合GIS地圖展現，可對區下轄學校重點區域（門口、食堂、實驗室、圖書館、校園周邊）實時監控，支持     身份識別、傳感報警。