为推进专利开放许可工作，提升专利转化水平，本期发布3项专利，具体信息如下：

     本发明公开了一种应用于电信承载网的灰色故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1、获取整个电信承载网络中所有路径的信息；步骤2、在各条路径上发送UDP探测包来测量这些路径的丢包情况；步骤3、对于所有路径中的每一个接口、链路和设备，分别分析经过其的所有路径的丢包情况，根据丢包情况，诊断出电信承载网中的灰色故障发生位置。本发明不需要任何硬件更新，能够快速部署在电信承载网环境中，并快速发现和定位网络中的灰色故障。

     该专利技术具有以下技术效果：易部署、无需修改设备和协议，能够从终端的角度去分析网络故障并准确检测灰色故障，同时实现各个时段的故障检测。此外，该技术还能够快速地对网络故障进行定位，并通过路径探测解决了电信承载网中IP级拓扑测量时路由器无响应的问题，同时覆盖整个探测电信承载网。

     本发明公开了一种基于蛋白质信息的基因组序列拼接方法，包括：获取待拼接的DNA序列与蛋白质序列之间的比对信息；确定每条蛋白质序列上对应的DNA序列之间的相邻关系；构建相邻DNA序列之间的连接边并获取每个蛋白质序列上对应的每个DNA序列连接边的支持信息；依次对每个DNA序列连接边的支持信息进行去噪处理；基于权重打分函数依次对每个DNA序列的前、后节点进行去噪处理；计算存在支持信息的所有DNA序列连接边的连接间距；基于所有DNA序列连接边的连接间距以及每个DNA序列的前、后节点依次串接得到基因组序列拼接路径。通过上述方法提高基因组序列拼接结果的敏感性和精确度。

     本发明提出了一种基于蛋白质序列信息的基因结构拼接方法，不需要使用第二代双端短读数或第三代长读数，只借助蛋白质序列即可有效地协助scaffolding。该方法利用集成蛋白质信息进行序列拼接，能更直接地恢复基因结构。同时，该方法综合考虑了匹配值、蛋白质支持度、间隔信息等多项因素，提高了其可靠性。通过模拟数据集和真实数据集的双重验证，进一步验证了所提出的基于权重打分函数处理冲突节点的方法在序列拼接的敏感度和精确度等方面都有明显的提高。因此，本发明的技术效果在于提高了基因结构拼接的准确性和效率。

     本发明公开了一种结合静态底层特征和运动信息的快速行人检测方法，针对待检测的视频序列中的单一图像帧，采用多尺度滑动窗口法提取其中指定大小的检测窗口，并采用快速金字塔特征计算方法计算每个检测窗口内图像的静态底层特征，静态底层特征包括方向梯度、梯度幅值和颜色通道，基于各个检测窗口内图像的静态底层特征对各个检测窗口进行行人与非行人预分类；利用行人特有的移动速度特征，通过检测窗口像素差均值法，去除预分类中误检为行人的检测窗口，最终检测为行人的检测窗口在图像中的位置即该图像帧中的行人的位置。本发明能在降低误检率的同时提高检测的准确性。

     本发明提出了一种针对监控视频序列的行人检测方法，通过机器学习的方式，能够有效地将行人与图像背景中的类似行人的物体区分开来，从而提高行人检测的准确率和速度。该方法能够在非GPU计算模式下，实时检测一帧图像，并且能够在静态检测的基础上提高行人检测的准确率，达到91。该方法能够提高视频监控系统的自动化、智能化，节约时间，提高司法机关根据视频录像追踪违法犯罪嫌疑人员的速度。