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一種基于顯著直方圖特征的行人檢測方法及系統(tǒng)，訓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)所得特征訓練分類器;正樣本的圖像 包含行人，負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包圍的矩形框，作為目標框；(3)對視頻幀圖像進行灰度化處理；(4)提取目標框的局部哈希特征，并對特征進行為運算化處理；(5)讀取視頻下一幀，并采用同步驟(3)同樣的方式對圖像進行灰度化處理；(6)在當前幀中，采用倒金字塔候選框搜索方法在上一幀目標相同位置附近獲取候選框；(7)采用

項目組在國家科技重大專項和國家自然科學基金的支持下，提出了以加工動態(tài)特征為載體進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)，為復雜結(jié)構(gòu)件從計算機輔助加工到智能數(shù)控加工的跨越提供了理論和技術(shù)支撐。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 飛機復雜結(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志。新一代飛機結(jié)構(gòu)件更復雜、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。項目組在國家科技重大專項和國家自然科學基金的支持下，提出了以加工動態(tài)特征為載體進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)，為復雜結(jié)構(gòu)件從計算機輔助加工到智能數(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，完成了多個軍機和C919、ARJ21 等民機型號多件復雜結(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 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)，實現(xiàn)了復雜結(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，實現(xiàn)了復雜結(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)，實現(xiàn)了加工變形精確控制。 四、主要技術(shù)指標 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“中國機械工業(yè)科學技術(shù)一等獎”。目前已擁有授權(quán)國家發(fā)明專利60余項。 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

基于載荷強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。通過載荷的強化和損傷、結(jié)構(gòu)抗疲勞設(shè)計和載荷譜中強度變化特征等提出了基于強度特征的輕量化設(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、通用性強于一體的、具有異地可操作性、多功能的實時 的科研開發(fā)平臺及系統(tǒng)。 本項目處于國內(nèi)先進水平，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。 18 主要特點 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)導出的 STEP 文件為核心，實現(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確迅速，方便查詢，可實時修改和更新，基于網(wǎng)絡(luò)化的操作方法；有遍 歷的各項歷史記錄，通用性較強；特征識別通過模糊匹配，基本實現(xiàn)智能化判斷和匹配，實 現(xiàn)簡單零件基本特征的提取；也可以根據(jù)具體的產(chǎn)品零件進行定制開發(fā)和提取，開放性和靈 活性較強；也可以與實際的數(shù)控機床 NC 程序相結(jié)合進行開發(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 基于網(wǎng)絡(luò)化操作、自動信息識別、智能特征提取、實時故障診斷；實時修改和更新、查 詢操作方便、通用性強；遠程數(shù)據(jù)發(fā)送，實現(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)控機床、企業(yè)實際情況等進行定向開發(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，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)?縮后的特征進行選擇，只使用區(qū)分度高的樣本特征進行分類;本發(fā)明能夠達到實時跟蹤，而且避免了由 于選擇了錯誤的特征導致的跟蹤失敗現(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。

2020年2月3日，復旦大學張永振團隊在Nature 在線發(fā)表題為“A new coronavirus associated with human respiratory disease in China”的研究論文，該研究報告了一名在海鮮市場上工作的患者，該患者于2019年12月26日入住武漢市中心醫(yī)院，患有嚴重的呼吸系統(tǒng)綜合癥，包括發(fā)燒，頭暈和咳嗽。支氣管肺泡灌洗液樣品的基因組RNA測序，鑒定了一種新型的RNA冠狀病毒，在此稱為為WH-Human-1冠狀病毒（也是后面稱為的2019-CoV）。 

本技術(shù)成果公開了一種采用多特征融合的圖像自動標注方法和系統(tǒng)，標注方法是使用多種特征類型來 表示圖像內(nèi)容，引入多特征表示的特征簽名，結(jié)合K-Means聚類算法得到基于多特征融合的圖像語義統(tǒng)計 模型，用于對圖像自動標注

 本發(fā)明公開了一種基于人體生物特征的飛機裝配路徑的優(yōu)化方法，屬于飛機裝配技術(shù)領(lǐng)域。所述優(yōu)化方法包括建立裝配體模型；構(gòu)建虛擬人體模型；基于模糊綜合評價算法，建立基于時間任務(wù)的模糊綜合評價模型；根據(jù)裝配工人整體的受力情況建立狀態(tài)平衡方程；飛機裝配工人上肢的動力學建模；飛機裝配工人下肢的動力學建模；綜合各模型，得到優(yōu)化的裝配路徑。本發(fā)明以飛機數(shù)字化裝配為依據(jù)，通過虛擬人體建模研究裝配過程中工人的姿勢、人體生物特征等分析，優(yōu)化飛機裝配路徑，以達到提高飛機裝配效率和保護工人健康的目的。

目前報導的“m5C”位點往往成簇存在于高GC含量區(qū)域，對針對NSUN2的RNA干擾不敏感，也無法被m5C抗體所富集，極可能是實驗引入的假陽性。根據(jù)這一特征，該研究建立了一套新穎的生物信息學計算流程過濾噪音，得以精確地定位mRNA上的m5C。通過進一步分析，該研究發(fā)現(xiàn)NSUN2依賴的m5C位點傾向于擁有一個3’富G的基序，通常位于在一個小頸環(huán)結(jié)構(gòu)的底部，與其tRNA底物高度一致，揭示了mRNA m5C 序列和結(jié)構(gòu)特征的由來。該研究發(fā)現(xiàn)除了NSUN2，NSUN家族其他成員不調(diào)控mRNA m5C位點，暗示除了NSUN家族成員，可能存在新的甲基轉(zhuǎn)移酶參與了不依賴于NSUN2 的mRNA m5C位點的催化。通過進一步對7個人類組織于10個小鼠組織的轉(zhuǎn)錄組測序分析，分別確認了3212與2498個高置信度位點。結(jié)果表明，在不同組織中mRNA m5C位點的數(shù)量與甲基化水平有很大差異。在人和小鼠的睪丸、肝臟、心肌和骨骼肌，mRNA上有數(shù)百個高置信度的m5C位點，而在其他的一些組織則寥寥可數(shù)。另外，這些m5C位點在人和老鼠之間并不保守，說明它們很可能是受到順式調(diào)控（cis-regulation）的。       這項研究開發(fā)的方法為mRNA m5C的研究提供了新的工具；其構(gòu)建的哺乳動物mRNA m5C 精確圖譜為發(fā)現(xiàn)mRNA上m5C修飾的調(diào)控和功能奠定了堅實的基礎(chǔ)。奧地利因斯布魯克醫(yī)科大學Alexandra Lusser教授在同期撰寫的評述文章“Getting a hold on cytosine methylation in mRNA”中，評價張銳教授課題組開發(fā)的新計算方法增加了m5C檢測的精確度，進一步提供了tRNA甲基化轉(zhuǎn)移酶NSUN2介導mRNA甲基化的令人信服的證據(jù)。