用于构建户外数据采集程序的框架系统以及程序构建方法

    公开(公告)号:CN103150165B

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201310073772.3

    申请日:2013-03-07

    Abstract: 本发明公开了一种用于构建户外数据采集程序的框架系统以及程序构建方法。所述用于构建户外数据采集程序的框架系统包括应用程序模板以及框架系统组件库;所述应用程序模板,包括为户外数据采集程序提供基础界面的基础界面模块以及用以支撑户外数据采集程序的基础界面运行并提供组件库接口的容器组件类;所述框架系统组件库,用以封装数据采集方法并通过所述组件库接口为构建户外数据采集程序提供组件。所述户外数据采集程序构建方法,使用上述用于构建户外数据采集程序的框架系统中,包括编辑应用程序模板以构建、编辑户外数据采集程序基础界面,继承界面容器类的属性完成户外数据采集程序组织结构的搭建的步骤以及通过组件库接口调用框架系统组件库中的组件的步骤。

    一种运动目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN105427346A

    公开(公告)日:2016-03-23

    申请号:CN201510868279.X

    申请日:2015-12-01

    CPC classification number: G06T2207/10016

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体提供一种运动目标跟踪方法及系统,该方法包括:基于跟踪运动目标的各帧图像中的第一帧图像,确定运动目标的跟踪窗的质心和大小;基于第一帧图像中运动目标的像素,确定各帧图像的颜色概率分布图;基于各帧图像中运动目标的位置,调整跟踪窗的大小,得到各帧图像的跟踪窗的大小;判断各帧图像的跟踪窗大小是否小于预设跟踪窗大小阈值;若小于,则基于所述各帧图像的颜色概率分布图,得到各帧图像的跟踪窗的质心;存储各帧图像中跟踪窗的质心;在预设的背景图像上绘制运动目标的运动轨迹。通过绘制运动目标的轨迹并进行保存,以便于观察者随时观察运动目标的运动轨迹,节省了时间及人力。

    用于构建户外数据采集程序的框架以及程序构建方法

    公开(公告)号:CN103150165A

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN201310073772.3

    申请日:2013-03-07

    Abstract: 本发明公开了一种用于构建户外数据采集程序的框架以及程序构建方法。所述用于构建户外数据采集程序的框架包括应用程序模板以及框架组件库;所述应用程序模板,包括为户外数据采集程序提供基础界面的基础界面模块以及用以支撑户外数据采集程序的基础界面运行并提供组件库接口的容器组件类;所述框架组件库,用以封装数据采集方法并通过所述组件库接口为构建户外数据采集程序提供组件。所述户外数据采集程序构建方法,使用上述用于构建户外数据采集程序的框架中,包括编辑应用程序模板以构建、编辑户外数据采集程序基础界面,继承界面容器类的属性完成户外数据采集程序组织结构的搭建的步骤以及通过组件库接口调用框架组件库中的组件的步骤。

    参与软脂酸合成的蛋白、基因和功能片段以及它们的应用

    公开(公告)号:CN101948517B

    公开(公告)日:2012-07-25

    申请号:CN201010285616.X

    申请日:2010-09-16

    Abstract: 本发明公开了参与软脂酸合成的蛋白、基因和功能片段以及它们的应用。本发明提供了由序列表中序列6、序列4或序列2所示的氨基酸序列组成的蛋白质;序列表中序列5、序列3或序列1所示的DNA分子和序列7所示的DNA片段。本发明中利用普通材料B73和高油系By804构建的重组近交系群体,在第九染色体9.02Bin上定位了一个控制玉米油份软脂酸的主效QTL-Pa19,它的LOD可以达到27,可以解释42%的遗传变异。本发明中利用图位克隆的方法精细定位在北京高油中控制玉米籽粒软脂酸含量和籽粒饱和/不饱和脂肪酸比例的主效QTL-Pa19,克隆QTL-Pa19的功能基因,挖掘其功能性位点,开发了功能性标记,对于玉米籽粒品质改良具有重大价值。

    一种蝗虫龄期的识别方法
    58.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107451603B

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201710552219.6

    申请日:2017-07-07

    Abstract: 本发明提供一种蝗虫龄期的预测方法,包括:获得蝗虫的所有特征部分的光谱反射率,并对所述蝗虫的所有特征部分的光谱反射率进行归一化处理;获得特征集中的特征样本和训练集中的训练样本;根据交叉验证获得特征集中K个最优的特征样本,并获得所述K个最优的特征样本的均值,根据所述均值和训练集中的训练样本至特征集的距离,获得所述训练样本的龄期。本发明能够很好的区分蝗虫的幼虫和成虫,具有良好的准确性。

    一种基于Hadoop的海量矢量数据划分方法及系统

    公开(公告)号:CN106021567B

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201610377710.5

    申请日:2016-05-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的海量矢量数据划分方法及系统。该方法包括:基于Hilbert空间填充曲线对空间数据集中的空间要素进行空间编码;通过Map函数和Reduce函数实现空间要素的键值化,并生成空间数据样本信息集;根据所述空间数据样本信息集生成空间数据划分矩阵;根据所述空间数据划分矩阵将各个空间要素划分入对应的存储数据块中,同时将相邻数据块分发至同一集群节点上。本发明系统将Hilbert空间填充曲线引入到数据抽样和划分规则中,充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响要素,不仅保证了样本信息集的空间分布特征,提高了海量矢量数据的空间索引效率;同时也保证了基于HDFS数据块存储的负载均衡。

    一种蝗虫计数方法及装置
    60.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109389139A

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201710686810.0

    申请日:2017-08-11

    Abstract: 本发明提供一种蝗虫计数方法及装置,其中所述方法包括:S1,使用Meanshift算法对蝗虫图像进行聚类,对聚类后的所述蝗虫图像进行二值化处理,获取所述蝗虫图像中的目标连通区域;S2,判断所述各目标连通区域是单体区域还是粘连区域,对所述粘连区域进行分割;S3,将所述单体区域的个数和所述粘连区域分割后的区域个数相加,获取所述蝗虫图像中蝗虫的个数。本发明具有实现蝗虫的自动计数,且计数的准确度高的有益效果。

Patent Agency Ranking