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公开(公告)号：CN103868878A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410113108.1
申请日：2014-03-25
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明公开了用于气体检测的仪器，包括单片机、电源、声光报警器、时钟芯片、数据存储器、A/D转换器、红外传感器、稳压电路和I/O扩展芯片，所述的声光报警器、时钟芯片、数据存储器、I/O扩展芯片和A/D转换器均连接单片机；所述的A/D转换器还连接红外传感器；所述的电源连接稳压电路；所述的I/O扩展芯片上还连接键盘和打印机。本发明通过上述原理，红外传感器能够准确检测大棚内二氧化碳的情况，并及时对大棚内的气体进行补充或者是释放，使大棚内达到最佳的二氧化碳含量，提高蔬菜的产量。
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公开(公告)号：CN106599906A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611052894.4
申请日：2016-11-25
Applicant: 电子科技大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6276
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声概率函数的多核学习分类方法，包括以下步骤：噪声概率函数的计算；每轮迭代中的基分类器ft*(x)的选择以及对应系数的计算；权重的更新。本发明所述基于噪声概率函数的多核学习分类方法适用于被噪声污染数据集的分类算法，优点在于不用去求解复杂的优化问题，计算量比传统多核学习方法小，而且有效地解决了传统多核集成学习(Multiple Kernel Boosting Learning)对噪声敏感的问题，鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN103607219B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310549906.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 电子科技大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力线通信系统的噪声预测方法，基于改进的高阶马尔科夫模型对通信噪声进行预测，该方法包括以下步骤：收集通信噪声数据；对收集的噪声数据进行离散化处理，得到离散化的随机序列；利用改进的高阶HM-gMTD模型对离散化的噪声随机序列进行分析预测；以及运用EM算法对上述模型进行参数估计。本发明将HM-gMTD模型的隐过程由一阶马尔科夫链推广到高阶马尔科夫链，并运用EM算法进行参数估计,提高了通信噪声预测的准确度。
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公开(公告)号：CN103617413B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310547923.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 电子科技大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在图像中识别物体的方法，包括以下步骤：读取图像或视频序列，进行运动目标检测，提取出前景图像；分析所提取的前景图像的颜色特征，分离前景区域中各颜色连通区域，得到对象结构，对结构部分通过矩不变量映射到特征空间，根据概率模型进行分类，若符合已知结构，则识别为该物体。本发明提出的方法弱化了形态的特征而强调结构，从而加强了多种背景下抗噪识别能力。
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公开(公告)号：CN103868953A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410113109.6
申请日：2014-03-25
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
IPC: G01N27/00
Abstract: 本发明公开了可靠性高的湿度检测电路，包括CMOS定时器、电阻R1、R2、R3、R4、可调电容C、交流电源、发光二极管D1、D2、D3和D4，所述的CMOS定时器的输出端口TR依次串联发光二极管D1、电阻R2、电阻R3和交流电源；CMOS定时器的输出端口CO依次串联发光二极管D2、电阻R1和接地端；CMOS定时器的输出端口TH依次串联发光二极管D3、可调电容C和接地端；CMOS定时器的电源端口VCC和输出端口R均连接交流电源，CMOS定时器的输出端口D连接电阻R2和电阻R3的公共端，CMOS定时器的输出端口out依次串联发光二极管D4、电阻R4和输出端口Vout。本发明通过上述原理，电路可靠性高、稳定性好、反应时间快且能够通过发光二极管判断定时器上的个端口是否正常工作，使用简单方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106709938B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201611028830.0
申请日：2016-11-18
Applicant: 电子科技大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种基于改进TLD的多目标追踪方法，包括以下步骤：每当用户指定一个新目标，追踪管理模块即调用追踪建立功能，产生扫描窗集合；初始化独立多目标卡尔曼滤波器，获得第一帧图像；从第二帧图像开始，按照下述方法处理：调用滤波器对当前帧所有目标进行检测；调用追踪器对上一帧所有目标进行追踪；调用追踪整合功能，整合滤波器与追踪器的结果；调用追踪更新功能，更新滤波器；每当用户删除一个目标，追踪管理模块即调用追踪删除功能，删除相应的追踪过程。本发明的优点在于并利用追踪管理模块对独立多目标卡尔曼滤波器和多目标Median‑Flow追踪器进行整合，所以实现了支持对多个未知目标进行追踪的目的，而且处理速度高于TLD。
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公开(公告)号：CN102867193B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210341753.X
申请日：2012-09-14
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种生物检测方法、装置及生物检测器，所述方法包括：提取待识别图像中未知生物的颜色特征数据及形状特征数据；计算所述颜色特征数据与所述形状特征数据的高斯混合概率；判断所述高斯混合概率在预设的概率范围适应规则中所属的概率范围值，并确定与所述概率范围值相对应的生物类别作为所述未知生物隶属的类别。通过本申请实施例能够广泛应用于多种生物的准确识别，尤其是对大熊猫等生物的准确识别。
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公开(公告)号：CN102902972B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210341733.2
申请日：2012-09-14
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人体行为特征提取方法、系统及异常行为检测方法和系统；其中人体行为特征提取方法可以包括：在每次进行立方数据更新时，将预设个数的图像帧插入立方数据的图像序列中，及将图像序列中原来存在的对应预设个数的图像帧按照时间顺序删除出立方数据的图像序列中；其中，所述预设个数为大于1且不影响人体运动连续性的图像帧的个数；按照预设的每次扫描立方数据的图像时的掩码模板移动的像素数，对立方数据的图像进行扫描并赋值；其中，所述预设的掩码模板移动的像素数为大于1且不影响人体姿态和轮廓的像素数；提取赋值后的特征，形成人体行为特征。
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公开(公告)号：CN103607219A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310549906.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 电子科技大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力线通信系统的噪声预测方法，基于改进的高阶马尔科夫模型对通信噪声进行预测，该方法包括以下步骤：收集通信噪声数据；对收集的噪声数据进行离散化处理，得到离散化的随机序列；利用改进的高阶HM-gMTD模型对离散化的噪声随机序列进行分析预测；以及运用EM算法对上述模型进行参数估计。本发明将HM-gMTD模型的隐过程由一阶马尔科夫链推广到高阶马尔科夫链，并运用EM算法进行参数估计,提高了通信噪声预测的准确度。
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公开(公告)号：CN103065124B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201210567733.4
申请日：2012-12-24
Applicant: 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种烟检测方法、装置及火灾检测装置，该方法包括：获取当前环境的视频图像序列；从所述视频图像序列中获得当前环境中的前景图像；从所述前景图像中分离出与预先获得的烟的颜色特征相符合的疑似烟区域，并将所述疑似烟区域进行二值化；当二值化后的所述疑似烟区域大于预设区域时，判断二值化后的所述疑似烟区域中大于预设灰度值的高频区域对应的灰度值是否发生变化，以及判断二值化后的所述疑似烟区域的轮廓是否发生变化；在上述两个判断结果均为是的情况下，确定所述疑似烟区域为烟。采用本发明实施例提供的方法、装置及火灾检测装置可以降低成本。
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