一种射频式指纹识别传感芯片架构

    公开(公告)号:CN108960017A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201710384905.7

    申请日:2017-05-26

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明公开了一种射频式指纹识别传感芯片架构,其中,所述指纹识别传感芯片架构包括:指纹建模电路用于获取指纹建模信号;采集单元矩阵电路用于通过电磁耦合从指纹建模电路中获取指纹建模信号,并对指纹建模信号进行整流滤波处理;采集单元矩阵扫描控制选择器用于对采集单元矩阵电路进行扫描;模数转换器用于接受采集单元矩阵扫描控制选择器的扫描结果并进行模数转换处理;数字基带用于对模数转换器和采集单元矩阵扫描控制选择器的控制。在本发明实施例中,提出了一种射频式指纹传感器芯片信号采集模块的电路和整体架构组成,与其他指纹传感器信号采集方式有极大的不同,有更高的先进性和更强的实用性优势。

    一种二维码的快速定位方法

    公开(公告)号:CN106845314B

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201611232321.X

    申请日:2016-12-28

    IPC分类号: G06K7/14

    摘要: 本发明提出了一种二维码的快速定位方法,包括如下步骤:S1,获取待处理二维码图像;S2,将步骤S1获取的二维码图像转换为灰度图像;S3,中值滤波;S4,边缘检测;S5,平行坐标定位;其中,所述步骤S5具体包括如下步骤:S51,将步骤S4获取到的边缘图像映射到平行坐标上;S52,将步骤S4获取到的边缘图像沿Y轴旋转,并将旋转后的边缘图像映射到平行坐标上;S53,比较步骤S51获得的图像上的各个交点的间距以及步骤S52获得的图像上的各个交点的间距,间距相等的点所对应的坐标共同描述了二维码所在的区域。本发明提供的一种二维码的快速定位方法,在复杂背景下,对二维码所在区域进行快速定位。

    一种二维码的快速定位方法

    公开(公告)号:CN106845314A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201611232321.X

    申请日:2016-12-28

    IPC分类号: G06K7/14

    CPC分类号: G06K7/1443 G06K7/1417

    摘要: 本发明提出了一种二维码的快速定位方法,包括如下步骤:S1,获取待处理二维码图像;S2,将步骤S1获取的二维码图像转换为灰度图像;S3,中值滤波;S4,边缘检测;S5,平行坐标定位;其中,所述步骤S5具体包括如下步骤:S51,将步骤S4获取到的边缘图像映射到平行坐标上;S52,将步骤S4获取到的边缘图像沿Y轴旋转,并将旋转后的边缘图像映射到平行坐标上;S53,比较步骤S51获得的图像上的各个交点的间距以及步骤S52获得的图像上的各个交点的间距,间距相等的点所对应的坐标共同描述了二维码所在的区域。本发明提供的一种二维码的快速定位方法,在复杂背景下,对二维码所在区域进行快速定位。

    一种基于溯源数据库的用户商品推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN106408350A

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201610883857.1

    申请日:2016-10-09

    IPC分类号: G06Q30/02 G06F17/30

    摘要: 本发明公开了一种基于溯源数据库的用户商品推荐方法及系统,其中所述方法包括:对溯源数据库中用户对商品的溯源记录进行初始化处理,获取初始化处理结果;根据不同的情景对所述初始化处理结果进行过滤处理,获取过滤处理后的所述用户对商品的溯源记录;根据所述过处理后的所述用户对商品的溯源记录,获取所述用户的潜在商品需求信息;根据所述用户的潜在商品需求信息向所述用户推送具有潜在需求的商品信息。实施本发明实施例,通过对溯源数据库中的保留的大量用户溯源记录进行分析,获取用户偏爱及需求商品信息,快速向用户提供个性化的商品信息推送服务,提高了广大用户购买商品的服务体验。

    一种基于卷积神经网络模型的图像融合方法及系统

    公开(公告)号:CN107240085A

    公开(公告)日:2017-10-10

    申请号:CN201710317578.3

    申请日:2017-05-08

    IPC分类号: G06T5/50 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的图像融合方法及系统,其中,所述图像融合方法包括:获取至少一张待融合风格图像信息和至少一张待融合内容图像信息,并将所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息放缩到统一大小;对统一大小的所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息进行初始化融合处理,获取初始融合图像信息;在卷积神经网络模型内计算所述初始融合图像信息与统一大小的所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息损失梯度,获取总损失梯度;根据所述总损失梯度对所述初始融合图像信息进行更新和对所述卷积神经网络模型进行参数保存。在本发明实施例中,满足用户对图像融合需求,提高图像融合速度。

    一种实现图像转换标签的方法及系统

    公开(公告)号:CN107203598A

    公开(公告)日:2017-09-26

    申请号:CN201710317825.X

    申请日:2017-05-08

    IPC分类号: G06F17/30 G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种实现图像转换标签的方法及系统,其中,所述实现图像转换标签的方法包括:采用卷积神经网络模型对图像信息进行卷积神经网络降采样处理,提取图像基本信息;采用全连接深度神经网络对所述图像信息的基本信息进行降维处理,获取降维后的图像基本信息;对所述降维后的图像基本信息通过嵌入层进行简化处理,获取简化图像基本信息;采用长短期记忆模型对所述简化图像基本信息进行计算,获取计算输出值;判断所述计算输出值是否为终止符号,若是则输出转换标签,若否,则重复上一步骤。在本发明实施例中,可以通过计算机自主生产对应的图像标签信息,提高了图像识别的效率和速度。

    一种智慧大棚
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106406397A

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201610884315.6

    申请日:2016-10-10

    IPC分类号: G05D27/02

    CPC分类号: G05D27/02

    摘要: 本发明公开了一种智慧大棚,其中,所述智慧大棚包括:数据采集系统、数据传输系统和控制系统,其中;所述数据采集系统包括环境传感器;所述数据传输系统包括无线传感器节点和网络节点;所述控制系统包括数据接收模块、数据处理模块和控制模块;所述数据采集系统用于采集环境数据信息,并通过所述环境数据信息传输系统发送至所述控制系统,所述控制系统在接收到所述环境数据信息后,对所述数据信息进行分析处理,根据分析处理结果作出响应。在本发明实施例中,通过实时监控所述智慧大棚内的环境数据,并根据这些环境数据控制所述智慧大棚中的温度、湿度、光照和CO2量,从而始终所述智慧大棚内的植物在最佳生长环境下生长。

    一种应用于车牌检测的图像去模糊方法及系统

    公开(公告)号:CN107194887A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710316939.2

    申请日:2017-05-08

    IPC分类号: G06T5/00

    CPC分类号: G06T5/003 G06T2207/10024

    摘要: 本发明公开了一种应用于车牌检测的图像去模糊方法及系统,主要解决车辆高速移动,汽车与摄像机之间相对移动造成车牌图像的模糊。该方法包括:获取彩色图像;对所述彩色图像进行灰度转换,获取灰度图像;对所述灰度图像进行降噪声处理,获取降噪声的灰度图像;对所述降噪声的灰度图像进行去模糊处理,获取降噪声去模糊的灰度图像;对所述降噪声去模糊的灰度图像进行二值化处理,获取二值图像。通过实施本发明实施例,对车牌检测的图像依次进行灰度转换、降噪声处理、去模糊处理和二值化处理获取的高准确度的二值化图像,具有更好的效果。