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本發(fā)明公開了一種基于投影數(shù)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(shù)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(shù)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(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動獲取高質(zhì)量的正

提取完甘草酸的甘草藥材廢渣，一般都被遺棄，堆積如山，污染環(huán)境。本發(fā)明涉及一種全新的從甘草廢渣中提取降血糖活性成分的方法。

本發(fā)明公開了一種實時視頻通信中的感興趣區(qū)域提取方法，本發(fā)明首先對視頻圖像中的運動區(qū)域和 亮度區(qū)域進行提取，同時將視頻圖像劃分為結(jié)構(gòu)化紋理，平滑紋理，隨機紋理三個區(qū)域。根據(jù)人眼對運 動的區(qū)域，亮度較高的區(qū)域以及結(jié)構(gòu)化紋理區(qū)域較為感興趣的特點，對運動信息，亮度信息和紋理信息 設(shè)置不同的權(quán)重，最終綜合得出人眼對各個區(qū)域的感興趣程度。本發(fā)明基于人眼的視覺特性，根據(jù)人眼 對視頻圖像中不同區(qū)域感興趣程度的不同，對視頻中感興趣區(qū)域進行分級提取，從而使提取的感

唐古特青蘭，又稱―甘青青蘭‖，藏語稱―知羊格‖，藏醫(yī)用唐古特于蘭的地上部分入藥。本項目提供的唐古特青蘭提取物可以在抑制病毒吸附、預(yù)防病毒侵染、抑制病毒基因復(fù)制、直接滅活病毒等多環(huán)節(jié)發(fā)揮明顯的抗病毒作用,故而該提取物可以用于制備抗病毒藥物，其原料豐富、價廉、萃取工藝簡單,成本低,并可很方便地做成各種劑型，具有廣泛的開發(fā)與應(yīng)用前景。 

成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發(fā)展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫(yī)療、公安等社會服務(wù)以及公共安全等行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價值。基于人臉視覺特征的表情、身份以及親屬關(guān)系識別是當前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態(tài)變化等因素對人臉視覺特征提取與建模的影響則成為當前該研究面臨的主要瓶頸。開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別研究，突破現(xiàn)有研究的局限性，能顯著推動人臉圖像分析的研究進展，進一步滿足國家在社會服務(wù)與公共安全等領(lǐng)域中的需求。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1、 突破局部二值模式編碼的視覺特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺特征描述算子，提出解決場景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯誤率估計的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識別理論。3、 率先提出基于人類學(xué)和遺傳學(xué)的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別方法，提出以父母年輕時面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別的子空間遷移學(xué)習理論和方法。4、 提出人臉視覺特征提取和識別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計算瓶頸。市場前景本項目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關(guān)系識別等科學(xué)問題，深入開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別的理論和方法研究，重點解決視覺場景中光照與人臉姿態(tài)變化下的魯棒人臉視覺特征的提取與建模問題

成果描述：葡萄籽作為釀酒工業(yè)的下腳料，其中含有大量的原花青素。原花青素是植物王國中廣泛存在的一大類多酚物質(zhì)的總稱，由不同數(shù)量的的兒茶素或表兒茶素縮合而成。研究發(fā)現(xiàn)，葡萄籽提取物中含有大量的原花青素，具有強大的抗氧化、清除自由基能力和對人體微循環(huán)具有特殊改善的雙重功效，以高效、低毒、高生物利用而著稱。本產(chǎn)品以葡萄籽提取物為主要原料，輔以其他的具有抗氧化功效的原料，以突出該產(chǎn)品抗氧化的保健功效。市場前景分析：保健食品市場。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：所用原料符合中國衛(wèi)生部關(guān)于保健食品的原料要求，產(chǎn)品的衛(wèi)生指標、理化指標、功效成分指標和安全性指標等均符合衛(wèi)生部關(guān)于保健食品的相關(guān)要求。

本技術(shù)方法提取的DNA質(zhì)量 高，產(chǎn)率達0.4ug DNA/g濕土，適 合進一步純化以構(gòu)建宏基因組文 庫。

項目研究使用創(chuàng)新的提取和分離設(shè)備，利用目前國內(nèi)外沒有研究過的超磁輻射聚能提取器來提取銀杏葉，比起傳統(tǒng)的煎煮回流、滲漉等方法，更加節(jié)省能源，利用生產(chǎn)空間小。重要的是在提取過程中對要求限度極低的銀杏酚酸經(jīng)過了轉(zhuǎn)化分離，使所得的銀杏葉提取物中銀杏酚酸含量小于5ppm,銀杏黃酮和銀杏內(nèi)酯的含量更高，雜質(zhì)更低，易于進一步處理，最終產(chǎn)品質(zhì)量遠高于同類產(chǎn)品，達到或超過美國和歐盟標準，開創(chuàng)國內(nèi)銀杏葉提取的新技術(shù)工藝、新設(shè)備儀器，新生產(chǎn)質(zhì)量控制系統(tǒng),具有科技創(chuàng)新值得推廣使用的意義。同時，對生產(chǎn)的銀杏葉提取物制訂高于國內(nèi)標準的測定指標，使其能更科學(xué)、更有利的起到控制銀杏葉提取物的質(zhì)量。雖國內(nèi)有銀杏葉提取物的標準，但其低于美國或歐盟標準，而該項目制訂的銀杏葉提取物質(zhì)量達到或高于美國或歐盟標準。在目前同行業(yè)中領(lǐng)先。而且，在利用創(chuàng)新技術(shù)設(shè)備生產(chǎn)銀杏葉提取物的質(zhì)量標準研究中建立的銀杏葉提取物工藝的現(xiàn)代與標準的國際化，進行中華人民共和國知識產(chǎn)權(quán)局及國際PCT專利的申請，保護創(chuàng)新的的提取和分離工藝技術(shù)與創(chuàng)新，為產(chǎn)品國際化創(chuàng)新建立良好的基礎(chǔ)。

為克服壓榨法提油率低、蛋白質(zhì)變性嚴重及浸出法毛油精煉繁雜、油品安全質(zhì)量低的問題，自上世紀50年代出現(xiàn)了以水為媒介提取植物油的研究，并發(fā)展出水代法和水酶法，但在大宗油料提油中始終難以工業(yè)化應(yīng)用，其主要問題為水代法提油率低、水酶法用酶量大和缺乏油料亞細胞水平高效粉碎、多相體系大規(guī)模連續(xù)分離的技術(shù)與設(shè)備等。項目組自1988年開展以水為媒介的提油技術(shù)研究，在國家和省科技計劃支持下，相關(guān)技術(shù)與裝備研究取得突破，并實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，其中2項鑒定成果達國際領(lǐng)先水平，獲教育部技術(shù)發(fā)明獎二等獎 創(chuàng)新點： （1）革新水酶法提油工藝，大幅降低用酶量和生產(chǎn)成本。傳統(tǒng)水酶法工藝會酶解油料中所有影響水酶法提油的組分，新工藝只酶解影響油脂釋放和乳狀液破除的組分。酶用量（對原料）由原來的1-2%降至0.15%，同時保護了花生等油料中大部分蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能性質(zhì)。 （2）創(chuàng)新和拓展以水為媒介提油的研究思路，提出“水媒法提油技術(shù)”概念。在提取介質(zhì)中加入部分食用乙醇，調(diào)節(jié)提取介質(zhì)極性，減少乳狀液形成和降低后續(xù)破乳與分離的難度，提高清油得率。項目組將此方法定義為乙醇水提法，在油茶籽油（山茶油）提取中實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。2015年以來提出并完善水媒法提油技術(shù)概念，促進技術(shù)應(yīng)用拓展。 （3）突破水媒法加工關(guān)鍵技術(shù)與裝備，實現(xiàn)工業(yè)化油料高效干法粉碎及多相體系連續(xù)分離。研發(fā)了油料亞細胞水平高效干法粉碎設(shè)備，花生經(jīng)此設(shè)備一次粉碎后，平均粒徑接近亞細胞級（21.82 μm），滿足水媒法加工要求。該設(shè)備在茶籽仁和核桃仁粉碎中有同樣效果。提出了“沉降+兩次兩相離心”的組合，研制了高效智能化多相連續(xù)沉降分離器，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)線上油、乳狀液、水和渣四相連續(xù)分離。解決了長期限制水媒法產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)和裝備問題。 （4）集成水媒法技術(shù)與裝備，實現(xiàn)水媒法提油及副產(chǎn)物高效回收利用產(chǎn)業(yè)化。建立了日處理花生50噸的水酶法提取花生油和蛋白（肽）、年加工2000噸油茶籽的乙醇水提法提取油茶籽油和茶皂素及年加工1800噸核桃水代法提取核桃油和蛋白的生產(chǎn)線。油和蛋白提取率均分別達到92%和85%以上。水媒法花生油和油茶籽油的3-氯丙醇酯、縮水甘油酯和反式脂肪酸含量遠低于市售品牌油脂。

本發(fā)明公開了一種智能視覺監(jiān)控檢索中提取目標運動軌跡特征的方法，包括以下步驟：獲取目標運動軌跡，以二維空間坐標序列對目標運動軌跡進行描述；根據(jù)描述目標運動軌跡的二維空間坐標序列，計算描述每次采樣中目標運動方向的水平分量和垂直分量；將每次采樣中目標的二維空間坐標和描述每次采樣中目標運動方向的縱向斜率和橫向斜率合并組成每次采樣中目標的流矢量；以流矢量序列對目標運動軌跡進行描述；讀取預(yù)先建立的參考矢量集合；計算描述目標運動軌跡的流矢量序列到各參考矢量的距離作為該目標運動軌跡的特征向量。本發(fā)明方法使用流矢量序列描述目標運動軌跡并提取特征向量，可以在軌跡描述中同時包含位置和方向信息，避免了測量誤差。