摘要：本发明公开了五个基于线性规划的高效超平面分类器，五个分类器需要用线性规划高效地确定一个或二个超平面。在线性可分条件下，用线性规划确定一超平面，使得两类样本到超平面的距离和最大。为弱化线性可分条件，两种不同策略得到两个分类器。在线性可分假设下，用线性规划求解出两超平面，一个超平面贴近一类样本。两超平面组成的分类器易解决异或问题，三种不同的弱化线性可分假设条件的策略产生另外三个分类器。测试表明这些分类器具有很高求解效率，第一类分类器的分类能力接近支持向量机，第二类分类器适合解决异或问题。

摘要：一种锂电池的老化方法，在锂电池的老化制造步骤中：锂电池老化采用设定的高温微波处理，高温微波老化处理锂电池的老化方法是：将注液并封口后的锂电池放入高温40‑‑45℃的微波老化装置中微波处理8‑10h，微波装置的功率为5‑100W，微波的频率为5‑50KHZ。本发明采用微波对锂电池进行老化处理，使注液后的电解液加速进入极片与隔膜的孔隙当中，缩短极片与电解液的浸润时间，增加隔膜的保液能力；以及，锂电池老化采用预设强度的高温微波老化进行处理，以活化负极表面，提高SEI膜致密性。该方法优化了老化时间，有效缩短了生产流程，提高了生产效率，降低了锂电池生产成本。

摘要：本发明涉及锂离子电池技术领域，具体来说涉及一种磷酸铁锂电池的分容方法。一种磷酸铁锂电池的分容方法，采用以下步骤：（1）电池化成老化后的电池，先用0.5‑1C恒流充电到3.65V；（2）再用恒压3.65V充电到0.05C截止电流，搁置10min；（3）再用0.5‑1.C恒流放到2.5V，搁置10min；（4）最后用0.5‑1.C恒流充到保持30%的电量；其中步骤（1）、步骤（3）和步骤（4）所述的恒流的电流值保持一致。本发明所述的分容方法充放电的时间上能比传统分容能节省一半的时间，编辑公布的程序能少一些,容错率更低。既能达到传统分容的分容效果，工序的节省、能耗的减半，还能提高产量的提升，使用方便。

摘要：本发明涉及锂离子电池技术领域，具体涉及一种锂电池的老化挑选方法。采用以下步骤：（1）将刚完成主化的电池存储后，记录主化后的电池容量；（2）将电池在常温下静置储存；（3）将电池恒流放电到2.5V,记录电池容量；步骤（3）所述的电池容量除以步骤（3）所述的放电容量得出的结果即为电池保持率；本发明所述的通过测试核电保持率的方法可以快速的挑选出耗电快的锂电池，挑选出的电池一致性好，而且该方法比k值的挑选方法更严谨、快捷方便，周期更短。

摘要：一种装置外壳，包括一第一壳体、一第二壳体、一滑动件、一弹性件及一限位件。第二壳体覆盖第一壳体且具有一开槽。开槽的第一与第二部分分别具有一第一与第二宽度。滑动件滑设于第一壳体。弹性件压缩于第一壳体及滑动件之间。限位件配置于滑动件。限位件的末端透过开槽伸入第二壳体内。限位件的末端的外径大于第一宽度且小于第二宽度。滑动件用以抵抗弹性件的弹性力而带动限位件的末端从对位于第一部分的位置移至对位于第二部分的位置。此外，一种应用此装置外壳的投影系统及装置外壳的组装方法亦被提及。

摘要：本发明涉及基于粒子滤波的机车信号灯跟踪方法。在基于视频的机车安全行驶方案中，针对信号灯跟踪所面临的信号灯目标尺度变化范围大、机车行驶抖动、复杂光环境及光圈自适应调节滞后等问题，提出一种带模板矫正的粒子滤波跟踪方法，该方法在粒子滤波框架下对信号灯进行跟踪，并通过一个在线更新的模板对滤波结果进行检测矫正，以提高跟踪结果的准确性。为提高跟踪算法的对光照以及目标尺度变化的适应能力，该方法在建模时融合了颜色特征与局部二元模式特征。

摘要：本发明是一种基于深度图融合的三维超分辨率方法，涉及计算机视觉领域。该方法引入相位相关算法：平移双目摄像机组获得同一场景的多幅深度图，利用相位相关的特性算出每幅深度图各像素与基准深度图的平移参数，根据平移参数将各深度图中的像素逐一插入到基准深度图，再由基准深度图对应摄像机参数将深度图投影到三维空间，最后得到超分辨率三维重建结果。解决双目三维重建系统在实际应用中，由于图像采集设备分辨率低、信噪比低等因素，导致三维重建结果分辨率较低的问题。

摘要：本发明是一种新的特征匹配算法，涉及计算机视觉与数字图像处理领域。该算法基于局部层叠的八边形滤波器模型。该模型联合一种新提出的特征点方向计算方法，使得该算法比传统的SIFT,SURF,ORB等算法更加快速。基于标准数据集的实验显示改算法比SIFT特征描述子的运算速度快速100左右，而他们的匹配性能相当。

摘要：本发明涉及计算机视觉中立体匹配方法,针对引导滤波立体匹配方法在低纹理和不连续边界的不足及中值分割引导滤波在细节信息描述不足，提出了一种高斯中值分割引导滤波立体匹配方法，此发明属于计算机应用领域。该方法首先结合BT测度和两方向梯度(水平方向和垂直方向),以减少噪音影响，并提高匹配精度；然后，在引导滤波中引入高斯权重窗口；之后，为减少图像分割中硬分割限制，超细分割被引入来替代过细分割。最后,融合图像分割和中值滤波的优势，我们提出了高斯中值分割引导滤波（GMSGF）。通过实验表明，高斯中值分割引导滤波（GMSGF）具有很好的立体匹配精度和细节保持。

摘要：本发明涉及计算机视觉中立体匹配方法，针对引导滤波立体匹配方法在低纹理和不连续边界的不足，以及线性分割引导滤波(LSGF)的速度、准确性、稳定性不足，提出了一种快速、精确的中值分割引导滤波(MSGF)立体匹配方法。此发明属于计算机应用领域，特别是计算机视觉、三维重建领域。该方法首先结合BT测度和两方向梯度(水平方向和垂直方向)，改进引导图像的代价函数的梯度测度和颜色测度，并提高匹配精度；然后，为减少图像分割中硬分割限制，超细分割被引入来替代过细分割。最后，融合图像分割（Mean-shift）和中值滤波，我们提出了中值分割引导滤波（MSGF）。通过实验表明，此种方法具有很好的立体匹配速度及精度，具有很好的边缘保持和平滑效果效果。MSGF是目前最好的边缘保持平滑滤波之一，也是目前最好的硬分割立体匹配方法。