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公开(公告)号：CN103942994A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410160620.1
申请日：2014-04-22
申请人： 济南大学
摘要： 本发明的主观性试题的计算机考核方法是利用计算机系统对主观性试题，通过判定考生对于定义等相关知识点的应用次序与相应主观性试题的知识点多种正确应用次序之间的关系，进而判定考生的解题思路并最终实现主观性试题的自动阅卷。本发明的有益效果是：可以在一定程度上实现按照步骤给分的传统主观题阅卷模式，改变或者至少部分改变目前只能由人工批阅主观性试题的现状，有望大幅度减轻人工阅卷的劳动强度，甚至有可能实现即考即阅，从而极大提高阅卷的效率，同时也使得主观性试题的阅卷更加公正和透明，避免主观性试题阅卷过程中的因人而异；同时，该方案成本较低，易于实现。
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公开(公告)号：CN104253482A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410389476.9
申请日：2014-08-08
申请人： 济南大学
摘要： 本发明的基于图像数据库和巡检机器人的设备故障检测方法，通过建立图像数据库和进行人工设备标定技术，采用巡检机器人上所安装的可见光摄像头和热成像摄像头进行拍摄，仅仅利用实时的可见光图像与对应的图像数据库之间的配准来实现温度异常的设备检测和报警。从而将复杂难控的多模态图像配准和设备特征提取与模式识别等问题就转化成单模图像的配准问题。简化了步骤，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN104183029A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410443409.0
申请日：2014-09-02
申请人： 济南大学
摘要： 本发明的一种便携式快速人群考勤方法，是利用智能手机进行实时人群考勤。搭载有考勤系统程序的智能手机预先采集被考勤人员的人脸信息并作为样本存储，考勤时，对到场的人员拍摄正脸合照，通过与样本比对，根据匹配度判断人员是否到场。本发明的有益效果是：可以快速实现人群的实时考勤，极大减轻考勤人员的工作负担和提高考勤的效率，对于上课学生快速点名、游客人数快速清点、参会人员快速确认等多种场合都具有重要意义，还可以避免冒名顶替等现象；由于本发明使用智能手机进行考勤，因此携带方便。该方案成本低，便于推广，易于实现。
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公开(公告)号：CN105046259B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510312081.3
申请日：2015-06-09
申请人： 济南大学
摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法，通过对CME差分图像进行分割，将CME检测建模为差分图像中最亮块的分类问题；首先，将原图像转化为极坐标显示；其次，由于CME的典型表现是明亮的、纹理复杂的增强结构，因此，查找CME的最亮块，以最亮块作为图像的代表，并提取最亮块的灰度、纹理以及HOG特征；最后，以抽取的灰度特征、纹理以及HOG特征为基础，采用决策树作为基分类器，采用集成决策树完成CME的检测。实验结果表明，提出的融合多特征的CME检测算法，可以取得较好的CME检测效果。
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公开(公告)号：CN106127754A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610450612.X
申请日：2016-06-21
申请人： 济南大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T2207/10016 , G06T2207/20081
摘要： 本发明提供了一种基于融合特征和时空连续性判定规则的CME检测方法，该方法结合CME事件连续两帧之间的时空连续性，根据图像的灰度统计特征和纹理特征利用基于ELM的分类器对日冕观测图像进行识别，检测图像中是否存在CME。本发明的有益效果是：本发明建立了多特征融合CME检测模型，避免了根据单一特征检测CME的误差，同时也避免了日冕观测图像中的噪声部分和CME发生区域发生混淆造成的误判，检测准确度高，检测效率高。
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公开(公告)号：CN106127754B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610450612.X
申请日：2016-06-21
申请人： 济南大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明提供了一种基于融合特征和时空连续性判定规则的CME检测方法，该方法结合CME事件连续两帧之间的时空连续性，根据图像的灰度统计特征和纹理特征利用基于ELM的分类器对日冕观测图像进行识别，检测图像中是否存在CME。本发明的有益效果是：本发明建立了多特征融合CME检测模型，避免了根据单一特征检测CME的误差，同时也避免了日冕观测图像中的噪声部分和CME发生区域发生混淆造成的误判，检测准确度高，检测效率高。
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公开(公告)号：CN105046259A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510312081.3
申请日：2015-06-09
申请人： 济南大学
CPC分类号： G06K9/342 , G06K9/6256 , G06K9/6289
摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法，通过对CME差分图像进行分割，将CME检测建模为差分图像中最亮块的分类问题；首先，将原图像转化为极坐标显示；其次，由于CME的典型表现是明亮的、纹理复杂的增强结构，因此，查找CME的最亮块，以最亮块作为图像的代表，并提取最亮块的灰度、纹理以及HOG特征；最后，以抽取的灰度特征、纹理以及HOG特征为基础，采用决策树作为基分类器，采用集成决策树完成CME的检测。实验结果表明，提出的融合多特征的CME检测算法，可以取得较好的CME检测效果。
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公开(公告)号：CN104318049A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410443408.6
申请日：2014-10-30
申请人： 济南大学
摘要： 本发明公开了一种日冕物质抛射事件识别方法，先对具有CME现象和无CME现象的日冕观测图像进行切割，对切割块进行灰度信息特征的统计，找出有CME现象和无CME现象的日冕观测图像的差别。利用不同的切割尺寸进行切割，对比多种切割方式下有CME现象的日冕观测图像和无CME现象的日冕观测图像的灰度统计特征，选择较优的若干种切割方式。基于较优的切割方式下得到的切割图像的灰度统计特征设计若干弱分类器。最后用Adaboost算法调整各弱分类器的比重得到强分类器。用强分类器对日冕观测图集中的图像进行随机抽样检测是否发生CME，检测其正确率。利用Adaboost技术来组合多个分类器来解决CME的检测会取得较好的效果，达到了较高的检测正确率。
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公开(公告)号：CN103942994B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201410160620.1
申请日：2014-04-22
申请人： 济南大学
摘要： 本发明的主观性试题的计算机考核方法是利用计算机系统对主观性试题，通过判定考生对于定义等相关知识点的应用次序与相应主观性试题的知识点多种正确应用次序之间的关系，进而判定考生的解题思路并最终实现主观性试题的自动阅卷。本发明的有益效果是：可以在一定程度上实现按照步骤给分的传统主观题阅卷模式，改变或者至少部分改变目前只能由人工批阅主观性试题的现状，有望大幅度减轻人工阅卷的劳动强度，甚至有可能实现即考即阅，从而极大提高阅卷的效率，同时也使得主观性试题的阅卷更加公正和透明，避免主观性试题阅卷过程中的因人而异；同时，该方案成本较低，易于实现。
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公开(公告)号：CN202004909U
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201120137773.6
申请日：2011-05-04
申请人： 济南大学
IPC分类号： H04N7/18
摘要： 本实用新型提供了一种智能视频监控系统的技术方案，方案的系统，包括摄像头，所述摄像头与图像采集卡连接,所述的图像采集卡与视频分析服务器连接,视频分析服务器与声光报警器连接，所述视频分析服务器与一短信模块连接，另外，所述视频分析服务器还与一个集成中速球连接，所述的集成中速球与图像采集卡相连接。该方案的系统在发现异常的情况下，能进行声光报警和断心（改为短信）报警，同时能利用最佳尺度和角度来实时锁定嫌疑人，并能进行人脸自动检测及登记，便于事后取证。
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