DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 矿石目标定位 2.1. 裁剪、滤波及OTSU双窗二值化 由于图像获取过程中引入了噪声，必须对矿石图像做增强处理，但是传统的线性滤波滤除噪声的同时也会将边缘模糊，容易造成欠分割问题，而双边滤波作为一种非线性滤波器，具有非迭代、局部和简单等特性，在考虑图像像素空间关系的同时也考虑灰度间的关系，达到了既保持图像边缘又滤除噪声的目的 [ 9 ] 。采用该方法可以去除灰尘杂质及光照不均带来的畸变干扰。双边滤波器采用局部加权平均的方法获取复原图像 f ^ 的像素值： f ^ ( x ， y ) = ∑ ( i ， j ) ∈ S x ， y w ( i ， j ) g ( i ， j ) ∑ ( i ， j ) ∈ S x ， y w ( i ， j ) (1) 式中 为模板像素坐标， g ( i ， j ) 为待去噪图像对应的像素灰度值， S x ， y 表示以 ( x ， y ) 为中心像素点的尺度为 ( 2 n + 1 ) × ( 2 n + 1 ) 大小的邻域；对该邻域内的每一个像素点 g ( i ， j ) ，其加权系数 w ( i ， j ) 由两部分因子的非线性组合，空间邻近度因子 w d 和亮度相似度因子 w r 的乘积。 w d ( i ， j ) = e | i − x | 2 + | j − y | 2 2 σ d 2 (2) w r ( i ， j ) = e − | g ( i ， j ) − g ( x ， y ) | 2 2 σ r 2 (3) w ( i ， j ) = w d ( i ， j ) w r ( i ， j ) (4) 采集的图像中矿石左右两侧包含了运送矿石的皮带，为了减少后续操作中不必要的运算，通过人工标定出传送带上矿石的大概范围，仅在矿石区域寻找种子点。如图1所示，图中阴影部分代表矿石的大概区域，其中 z s ， z x ， y s ， y x 分别代表灰色区域四个角点的j坐标， x a ， x b 分别代表矿石区域直线上的j坐标，h是图像高度，根据三角形相似性原理，只需将 x a 左边与 x b 右边的区域置为背景，即可以达到标记矿石区域的目的。 i h = x a − z s z x − z s (5) 矿石图像中目标的边界特征是矿石分割和异物识别的重要信息，为将目标矿石与背景区分开，需要采用二值化方法对双边滤波图进行灰度变换，生成二值图。二值化是通过设定一个阈值T，用T将图像的像素数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。但矿石图像中目标粘连堆积，表面不均匀，传统的阈值方法不能准确有效的分割。 本文采用双窗OTSU二值方法 [ 10 ] ，将OTSU的基于最大类间方差的最优阈值与Simphiwe提出的双窗自适应阈值法 [ 11 ] 相结合，根据图像中矿石图像及目标的相对大小，针对同一中心像素确定双窗尺寸， 图1. 图像裁剪示意图 再对双窗应用OTSU法分别求得各自局部最优阈值，取两者中的较小者为最佳阈值，双边滤波图中灰度值大于最佳阈值的为矿石，小于最佳阈值的为背景，从而生成二值图。矿石图像中目标大小不一，光照不均，该方法通过小尺度的窗检测小粒度的矿石目标，较大尺度的窗检测大粒度的矿石目标，具有较强的适应性，二值化效果优于传统方法。 首先分别求得中心像素p两个领域窗口 和 m × m (即 和 N p m )最优阈值 T o t s u ( N p n ， t ) 和 T o t s u ( N p m ， t ) 。 { T o t s u ( N p n ， t ) = arg max 0 ≤ t ≤ l { σ B 2 ( t ) } T o t s u ( N p m ， t ) = arg max 0 ≤ t ≤ l { σ B 2 ( t ) } (6) 式中，t为灰度级范围取值[0， 1]；l为最大灰度级(255)； σ B 2 ( t ) 为最大类间方差 [ 12 ] ，方差越大代表着错分率越小。 其次，根据最优阈值将双边滤波后的图像 二值化， f b ( x ， y ) 为二值化结果。 (7) 矿石图像二值化是后续种子区域提取的基础，根据双窗OTSU确定的最优阈值，在双边滤波图的基础上生成了矿石目标的二值化图。二值化结果见图2(b)。 2.2. 矿石标记生成 正确选取标记是分割成功的关键，是后续正确识别异物的保障。预处理后的矿石图像中，各个矿石目标之间相互粘连堆积，并且存在部分孤立的面积值极小的白色噪声点，这些都会影响图像分割准确性，造成过分割或欠分割。本文首先对图像进行腐蚀 [ 13 ] ，使面积极小的噪声点去除或使其面积更小，将大部分矿石之间的粘连部分腐蚀掉。其次进行孔洞填充、开运算、面积滤波与优化大目标。 2.2.1. 孔洞填充 由于腐蚀会使图像中大的白色区域内的黑色斑点面积增大，同时图像中还存在一些面积极小的白色区域，这些小区域是由噪声引起的而不是真正的种子点，它破坏了图像中信息的完整性，若继续采用形态学运算进行处理会对图像整体结果有一定的影响，故针对“孔洞”问题，采用面积滤波方式对较大的孔洞和图像中的白色噪声点进行滤除。 用八链码 [ 14 ] 方法标识出图像中每个边界像素，扫描线方法追踪目标轮廓，形成链表。八链码原理如图3。对每一个分割图像中的目标，可以通过记录的八链码计算面积，即累加区域中所有行的像素点个数。找到图像中大的白色区域内黑色斑点并计算其面积，将小于面积阈值的区域填充为白色，同理将区域面积小于给定阈值的白色噪声点填充黑色。面积阈值一般根据图像中噪声点的大小确定。对腐蚀后的矿石图像进行面积滤波，阈值经过多次实验确定为15，其实验结果见图4(a)，可以看到成功去除“孔洞”、细小的噪声点，取得较为理想的结果，为后续的分割奠定基础。 2.2.2. 开运算 填充去噪后的结果图已经能初步看出种子点的轮廓，但其中还有很多缺点会造成分水岭分割效果不理想。其中矿石目标边界中毛刺以及目标间相互粘连的问题可以采用数学形态学中的开运算进行弱化，开运算是先腐蚀后膨胀的过程，可定义为： f ∘ b = ( f Θ b ) ⊕ b 开运算可以用来消除小物体，去掉毛刺光滑目标轮廓，在纤细处分离物体，平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。 图2. 预处理过程图 图3. 八链码原理图 图4. 生成标记过程 2.2.3. 矿石种子区域生成 伴随开运算的操作产生了一些面积值极小的白色非种子目标区域，这些非种子目标会影响分割效果，采用面积滤波的方法，当目标面积小于阈值时将小区域去除。 用于分水岭分割的种子目标，必须具有在目标区域内，轮廓光滑，大小适中等特点，通过去除小目标后，图中包含两类种子点，一种区域面积较小，一种区域面积较大，其中大的种子点有边界超出实际目标的可能性，因此可以采用腐蚀的方式优化大种子，但同时腐蚀操作会造成小种子点变得更加小甚至消失，为了防止这种现象的发生，可以先将这些小种子点保护起来，具体过程为：设定面积阈值，用以区分大种子和小种子，然后将小种子点的轮廓保存到一张空白图片，将原图中的小区域填充为背景，再对留下的大目标进行腐蚀操作，最后将保存好的小目标绘制到腐蚀后的大目标结果图中即为最终种子图。
system: [SYSTEM]

user: 3. 矿石图像分割及特征提取 分水岭分割方法将图像视作地形表面，每个像元的灰度值对应为地形表面的高程，局部极小值及其影响区域称为集水盆；然后在集水盆最低处穿孔，将其垂直浸入水中。当水慢慢浸入并淹没表面时，在不同汇水盆地之间修建大坝防止其聚合，这些大坝就形成分水岭 [ 15 ] [ 16 ] 。分水岭分割方法对微弱边缘具有良好的响应，但是由于矿石图像噪声及边缘连接严重，直接应用分水岭方法极易产生过分割现象。 标记控制分水岭变换是针对过分割现象对分水岭变换的改进。通过预先提取矿石目标种子点作为标记，再进行分水岭变换，这种方法可以有效改善分水岭过分割现象。即在种子图中，将每个种子点即1个点以上的连通点集，用不同的正整数将这些种子点进行标注区别，不同的整数就成为不同的种子点，其中每个目标对象内部的前景像素都是相连的。 利用经过上述步骤产生的标记图像作为分水岭函数的标记图像，通过opencv中分水岭函数实现分水岭分割算法，将种子图作为标记图传入，同时传入原始图像，以各个不同的种子点为中心扩张，相聚时筑起大坝。并且将分割后不同的区域随机用不同的颜色进行填充，更加直观的展示分割结果，如图5所示。通过标记可取得较好的分割效果。 3.1. 改进分水岭算法在异物检测中应用 在工业破碎中每一级破碎矿石粒度尺寸有大概范围，因此判断杂物与矿石的指标之一就是区域面积，针对矿石所具有的形状特征，虽然凹凸不平具有一定棱角，但是对比木头等杂物还是相对圆润，因此圆形度和长宽比可以作为另一个区别杂物与矿石的判断指标。利用矿石与异物之间几何特征的差异，可以对它们进行良好的区分。 3.2. 几何特征提取 计算的几何特征包括区域边界的周长、面积、最小外接矩形的长宽比和圆形度。具体的表示方法如下：区域轮廓的周长：每一个分割图像中的目标，首先通过记录的八链码计算周长C假设区域边界链码为 a 1 a 2 ⋯ a n ，用 Δ l i 代表每段链码 的线段长度，因此该区域边界周长如下： C = ∑ i − 1 n Δ l i = n e + ( n − n e ) 2 (8) 其中 n e 表示链码中标号为偶数的编码个数；为链码中所有码总和。区域的面积：x轴的积分S就是面积区域面积也可以利用扫描区域内像素点的个数来衡量。 S = ∑ i = 1 n | Δ y ( x i + 1 2 Δ x ) | (9) S = ∑ i = 1 n | Δ x ( y i + 1 2 Δ y ) | (10) 图5. 标记控制分水岭分割结果 y i = y i − 1 + Δ y ， y 0 是初始点的纵坐标。计算区域目标面积还可做如下简化：首先标记目标边界，对相同目标边界点赋予相同编号，不同目标边界上的点编号加以区分，遍历整幅图像，当遇到编号时，统计该相同编号目标内所有像素点总和作为目标面积。 圆形度：圆形度是用于衡量目标与圆形相似程度的，圆形度的取值范围为 0 < e ≤ 1 ， e 值越大，则目标与圆形越相似，通过圆形度统计结果可以获得矿石目标接近圆的大致范围，用以区分杂物与矿石。定义式如下： e = 4 π S p 2 (11) 最小外接矩形长宽比：将物体的边界以每次3˚左右的增量在90˚范围内旋转。每旋转一次记录一次其坐标系方向上的外接矩形边界点的最大和最小x、y值。旋转到某一个角度后，外接矩形的面积达到最小。此即为最小外接矩形。最小外接矩形长宽比计算公式如下 r = h r w r (12) 其中r表示长宽比， w r 表示最小外接矩形宽， h r 表示最小外接矩形高。 3.3. 异物检测 通过提取出目标的几何特征值，对各个属性值进行统计，统计结果对比如下： 由图6、图7、图8可知，当面积值大于12，000时，该区域不同于大部分矿石，将此区域归为杂物， 图6. 面积统计图 图7. 长宽比统计图 图8. 圆形度统计图 图9. 圆形度统计图 标定为蓝色。木条形状狭长，圆形度小于0.2，因此当圆形度 < 0.2，并且长宽比大于4的区域归为杂物，标定为黄色。 在采集的51张矿石图像中，4张含异物的图像均成功标识，可良好的检测矿石中的异物，见图9。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 在实际生产过程中，通过计算机实现自动监控异物替代人力劳动对生产具有现实意义。本文在分析和研究已有矿石图像分割算法和矿石图像自身特点的基础上，提出一种改进的分水岭分割和目标几何特征提取相结合的矿石图像异物检测方法，能有效甄别出图像中的杂物。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对传统的彩色数字图像置乱算法存在的密钥空间小，抗攻击性弱，加密强度低等问题，本文提出了一种新的基于线性变换的彩色数字图像置乱算法。该算法使用3个随机生成的矩阵与原彩色数字图像的三个RGB矩阵进行运算，既改变了像素值又改变了像素的位置，达到像素置乱的目的。仿真结果表明，该算法能够改变图像的灰度图像特征，具有稳定性，随机性强，抗攻击性强等优点。 关键词 :数字图像，图像置乱，线性变换 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着信息化发展越来越深入，人们对网络的依赖性越来越强，图像、语音、视频等信息通过网络传播，进而带来的就是这些信息的安全问题，如何解决对图像进行加密，从而保证图像完整且安全的被接收这一问题成为越来越被人们关注的焦点，因此某些具有特殊意义的信息进行加密是一个值得深入研究的课题。对于图像信息的加密而言，置乱技术可以看做图像信息隐藏的基础工作，它通过算法置乱，打乱原图像的像素特征，造成视觉上的混淆，从而使图像原有的信息得到隐藏。 目前，较为熟悉的置乱方法有基于像素位置的置乱算法，该方法是把当前像素位置的影响扩散到后面的像素，而最初的像素位置则由混沌序列来决定，则像素位置置乱效果不仅与加密钥匙有关，而且与图像本身的特性有关，使图像变得杂乱无章，达到增加图像置乱的复杂性。如魔方变换 [ 1 ] ，幻方变换 [ 2 ] ，仿射变换 [ 3 ] 等方法都是基于像素位置的置乱算法。其次是基于像素值改变的置乱算法，该方法又分为低维和高维的置乱变换，如Arnold变换 [ 4 ] ，Fibonacci变换 [ 5 ] 等。其中，基于像素位置改变的置乱算法简单，只是像素位置发生改变，而像素总数，直方图，灰度值并没有发生变化，因此该类算法的安全性相对来说较差。而基于像素值改变的置乱算法较为复杂，该算法并不改变像素的位置和顺序，而是对像素值进行处理，从而达到置乱的目的，它依赖于置乱的次数来达到好的置乱效果，耗时较大。尽管图像置乱算法己有一些研究成果 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，但还需我们不断更新继续研究。因此，对于这些问题，我们研究了新的彩色数字图像置乱算法。 本文提出了一种基于线性变换的彩色数字图像置乱算法。通过随机矩阵与原数字图像的矩阵进行运算，随机矩阵使得置乱后的图像矩阵具有较大的随机性，这种方法既改变了像素值又改变了像素的位置，置乱效果较好，而且易于实现。通过逆变换矩阵对置乱图像进行还原，由于置乱后的图像矩阵具有较大的随机性，使得秘钥空间非常大。在面对暴力攻击时，还原的可能性微乎其微，因此该算法具有较高的安全性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于线性变换的图像置乱算法 彩色数字图像可以看作3个二维矩阵，即 三个二维矩阵，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。矩阵元素所在的行和列就是图像显示在计算机上诸像素点的坐标，元素的数值为该图像的RGB值。依附图像数字化后得到的三个矩阵，通过改变每个矩阵元素的位置和数值，从而改变了原来的图像，达到了加密的作用，通过逆运算即可解密，从而隐藏了图像的信息。 设数字矩阵 R = ( r i j ) k × r ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， r ) ， G = ( g i j ) k × r ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， r ) ， B = ( b i j ) k × r ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， r ) ， 其中 r i j ， g i j ， b i j 为对应位置的红色，绿色，蓝色三种原色光的亮度值，每种原色光256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。 R ′ = P 1 R (1) G ′ = P 2 G (2) B ′ = P 3 B (3) 其中 P 1 ， P 2 ， P 3 中 p i j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) 是经过生成一个随机可逆矩阵， P x = ( p i j ) k × k ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   x = 1 ， 2 ， 3 ) ， P x ≠ E ( E 为单位阵)，依次与 R = ( r i j ) k × r ， ， B = ( b i j ) k × r 相乘后得到的对应的置乱矩阵 R ′ = ( r ′ i j ) k × r ， G ′ = ( g ′ i j ) k × r ， B ′ = ( b ′ i j ) k × r 对应位置的亮度值。 可知，经过置乱式(1)，(2)，(3)叠加后得到了一个既改变位置又改变原来的值的数字矩阵，误差量 Δ 将扩散到像素矩阵的每个元素，而且每个元素由三个不同的随机矩阵与对应的RGB矩阵运算叠加而成的，每个RGB矩阵即使改变微小的变化，但是叠加之后也是发生了巨大的改变，置乱变化对误差具有全局性和扩散性，所以每个微小误差就能导致整个图像的不可恢复，而且密钥是三个随机矩阵，这样密钥空间非常大，用暴力破解几乎不可能，可见该置乱方法具有很高的安全性。 该方法的解密是加密得到的 R ′ ， G ′ ， B ′ 通过左乘对应的随机矩阵的逆，即： R = P 1 − 1 R ′ (4) G = P 2 − 1 G ′ (5) B = P 3 − 1 B ′ (6) 就得到了原来的 ，通过叠加就得到了原来的图像矩阵。
system: [SYSTEM]

user: 3. 仿真实验与分析 算法中用三个随机矩阵做密钥，这样密钥空间大，安全性更强，下面将用三个随机生成矩阵对经典的Lena图像进行置乱和还原，效果如图1所示： 由图1可见该方法置乱后可还原。 下面将分别对比一下图2原图像的灰度图和灰度直方图，图3加密图像的灰度图和直方图。灰度直方图(histogram)是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现 图1. Lena图像置乱和还原图 图2. 原图像的灰度图和灰度直方图 图3. 加密图像的灰度图和直方图 的频率。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的最基本的统计特征。原图像的灰度值分布较为均匀，而加密后的灰度值峰值起伏较大，而且较为集中，这样证明了置乱的效果，已经改变了像素值，不容易攻击，因为攻击分散在每个像素点，可见该算法的抗攻击性较强。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 本文提出了一种基于线性变换的彩色数字图像置乱算法。仿真实验结果表明，该算法产生的密钥空间大且随机不受限制，因此，算法在加密解密上的安全性方面比较好，而且在攻击实验中表明，具有较强的抗攻击性，比较适合于在网络上对图像进行加密处理。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 在互联网时代，通过网络平台进行安全知识科普越来越重要。安全常识科普的目的在于提高人们的生命安全意识，培养人们在意外来临时的自我保护能力与自救能力，但是目前的安全常识科普方式不能有效反应各类安全常识之间的关系。论文依据安全科普网的数据，基于Neo4j构建安全常识导图，将数据以可视化的形式呈现，建立以安全常识为核心的知识体系，方便用户查询与学习安全常识。 关键词 :Neo4j，安全常识，常识导图 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 安全问题是国际关注的重要问题之一，是关系国家安全、人民健康、经济发展和社会稳定的重大战略问题 [ 1 ] 。安全教育是一种寓教于乐，学有所获，对培养创新型人才有辅助作用的教育方式，具有教育人、培养人的社会功能 [ 2 ] 。安全知识科普和其他主题科普一样，新颖科普形式容易达到良好效果。传统的安全常识科普基本是通过海报、新闻等媒介进行普及，这种普及模式不能有效反应各类安全常识之间的关系，不便于用户查询所需了解的安全常识。Neo4j是一种图形数据库，能快速对图形结构进行检索。论文基于Neo4j构建安全常识导图，以数据可视化的形式展现各类安全常识之间的关系，便于用户进行基于安全常识的检索。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关工作 安全问题引起国家的高度重视。2011年2月12日国务院学位委员会第28次会议通过《学位授予和人才培养学科目录》，将安全学科列为一级学科，从而确立了国家高等教育层面的安全人才培养的独立序列，建立了安全人才长效培养机制 [ 3 ] 。2013年1月22日，启动了《中国安全科学百科全书》编纂工作 [ 3 ] 。在安全科学迅猛发展的大背景下，对研究进行系统总结和分析具有重要意义。当今经济发展迅速，人们生活方式变得复杂多样，危害生命安全的情况也随之增加，因而安全知识科普成为日常学习的重要环节。但是对安全常识数据可视化研究较少，安全常识数据量较大且关系复杂，需要构建安全常识导图对数据进行系统化管理、可视化及检索。 Neo4j图形数据库常用于数据系统化管理、可视化与检索。在文献 [ 4 ] 中，廖理基于Neo4j实现了时空数据的存储。在文献 [ 5 ] 中，陆鹏基于Neo4j实现了大数据的组织与检索。在文献 [ 6 ] 中，张前进实现基于Neo4j智能学习系统语义链接图式存储研究。常识是在社会中生活所具备的基本知识，包括生存技能、基本劳作技能、基础的自然科学以及人文社会科学知识等。常识导图是对常识节点和常识之间关系结构的可视化。目前，对常识导图的研究较少，主要研究集中在知识图谱方面。在文献 [ 7 ] 中，朱木易洁提出知识图谱的构建主要包括自底向上(bottom-up)和自顶向下(top-down)两种方式，目前大多数知识图谱都是采用自底向上的方式进行构建。知识图谱的构建主体包括知识获取、知识融合、知识加工和知识更新等4个方面，数据来源不同导致构建流程有所差异。
system: [SYSTEM]

user: 3. 安全常识导图构建 为了更好反应安全常识之间的关系，实现基于安全常识的检索。论文依据安全科普网(http://www.aqkpw.com/)的数据，实现基于Neo4j安全常识导图的构建。 3.1. 安全常识获取 对安全科普网进行分析，获取有用的安全常识数据节点进行分类，构建安全常识导图的基本结构(如图1所示)。 安全常识包括职业健康、生产安全、心理健康、案例解密、科学救援、安全文化、民生安全和生命体验八类。民生安全包含了食品药品安全常识、医疗服务安全常识、教育安全常识、就业安全常识、环境保护常识、社会治安安全常识等重要的民生安全常识。职业健康包含了各职业常见的职业病及如何预防。生产安全介绍了在生产经营活动中，为了避免造成人员伤害和财产损失的事故而采取相应的事故预防和控制措施，使生产过程在符合规定的条件下进行，以保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的先关活动。生命体验通过情景模拟和现场体验把安全理论知识学习与实践操作技能有机融合的一种体验式安全教育模式，侧重让受教育者在模拟的危险情境中接受安全知识教育，提高应急反应能力，提升安全防范意识和互救自救能力。心理健康主要介绍了减轻压力的措施和方法。案例解密对每次意外事故进行了详细报道。安全文化介绍了安全文化的作用以及如何加强安全文化教育。科学救援介绍了意外事件之后的救援工作。针对以上八类安全常识，构建安全常识导图。 3.2. 常识导图构建与分析 论文基于Neo4j图形数据库构建了安全常识导图。Neo4j是一个高性能的图形数据库，通过节点(nodes)、关系(relationships)以及属性(properties)完整地描述任意一个用户的情况。在关系上赋予属性，可以灵活扩展其网络模型;节点可以随时增删，从而有效地解决存储半结构化、非结构化数据时内存浪费的问题，通过其独有的深度(deep)遍历接口，可以快速找到不同关联关系下的任意深度节点 [ 8 ] 。 常识导图构建的基本流程为信息抽取、常识融合和常识加工。信息抽取是从安全科普网中提取出节点、属性，并获得节点之间关系；常识融合是在获取新常识后对其进行整合以消除矛盾和歧义；常识加工是对获取的新常识，需要经过质量评估之后(部分需要人工参与甄别)，才能将合格的部分加入到安全常识库中，以确保安全常识库的质量，新增数据之后，进行常识推理，拓展现有常识，得到新常识 [ 9 ] 。安全常识导图是由节点及关系、概念及其关系所构成的语义性常识库，将安全科普的八类安全常识作为节点，节点之间的关系作为边，可以建立互联互通的常识导图(如图2所示)。 图1. 安全常识分类 图2. 安全科普常识导图 图3. 民生安全常识导图查询结果 导图构建流程为： Step1：分别创建node.csv和relationship.csv两个文件，node.csv代表所有的节点信息，relationship.csv中的内容代表了节点之间的关系。 Step2：基于Neo4j创建节点信息表safe_test3。创建语句为 LOAD CSV WITH HEADERSFROM file:///node.csv AS line MERGE (p:safe_test3{id:line.node_id，name:line.node_name}) Step3：基于Neo4j创建关系表safe_test3_rel。创建语句为 LOAD CSV WITH HEADERS FROM file:///relationship.csv AS line match (from:safe_test3{id:line.from_id})，(to:safe_test3{id:line.to_id}) merge (from)-[r:safe_test3_rel{pro1:line.pro}]->(to) 根据构建的安全常识导图，既可以挖掘出潜在的关联关系，又可以对安全常识导图进行扩充。Cypher 是Neo4j提供的一种声明式、类SQL、灵活且表达力强的查询语言，可以实现任意图谱的查询过滤 [ 4 ] 。例如，查询民生安全常识，Cypher语句为： match (p:safe_test3 {name:民生安全}) return p。 查询结果如图3所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 论文构建基本安全常识库，建立基于Neo4j的图形数据库模型，从而构建安全常识导图，对安全科普网的子页面及其相关内容进行常识提取。通过对数据可视化，实现了交互式查询服务，将各类安全常识关系进行梳理，更加易于人们学习和检索。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 视觉跟踪是计算机视觉领域多年来的研究热点问题之一，随着技术的不断发展，视觉跟踪应用范围逐渐扩大。本文首先阐述了跟踪过程中的难点和视觉跟踪的应用，以及跟踪方法的两大分类。以时间顺序对跟踪算法的发展历史及现状进行介绍，并比较分析其优缺点，最后探讨了视觉跟踪算法未来的发展趋势。 关键词 :计算机视觉，视觉跟踪，算法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 作为视觉领域研究的核心课题之一，运动物体的视觉跟踪已有近20年的研究历史。视觉跟踪，就是指对视频图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如目标质心位置、速度、加速度等，以及运动轨迹，从而进行进一步处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的任务。视觉跟踪过程一般包括目标的检测、目标的特征提取、目标的跟踪等几个阶段。其中目标检测和特征提取需要一定的先验知识，根据场合不同而选择不同的方法。目标跟踪可理解为根据目标初始状态和通过特征提取得到的目标视觉特征的基础上，对目标的时空状态进行估计。 本文按照时间顺序对视觉跟踪算法的发展进行了总结及梳理，并简要地分析了各算法的优缺点，最后对视觉跟踪领域的热点及发展趋势进行探讨。 1.1. 视觉跟踪的难题 通常，视觉跟踪由于其从3D世界映射到2D图像导致信息遗失，图像中的噪声、复杂背景、目标复杂运动、局部或全局遮挡、光照变化以及图像实时处理要求等等使其成为一大挑战。早些年，几乎所有视觉跟踪方法都假设目标的运动是流畅的且无外观突变，但是近几年已经有巨大的进展。一些算法可以处理外观突变、从场景中移出和漂移等问题。要建立一个性能良好的跟踪系统，需考虑以下一些要求。 1) 鲁棒性：鲁棒意味着即使在复杂环境，跟踪算法也能够追踪感兴趣的目标。跟踪难点可能是复杂背景、局部或整体光线变化、遮挡或复杂目标运动。 2) 自适应性：目标位于各种各样变化的环境中，目标本身也在经历变化，这就需要跟踪算法对实际的目标外观具有一个稳定的适应性机制。 3) 实时处理：一个处理实时视频流的系统必须有高处理速度，因此算法的选择，快速且优化实现和高性能一样是必须的。处理速度取决于目标的检测速度，但是为了给人眼呈现一个流畅的视频输出效果，必须建立一个不低于15帧每秒的帧率。 这些要求是很难同时满足的，通常进行某种折衷，以达到良好的整体性能，同时判断一个跟踪系统性能需要结合其应用场合来判断。 1.2. 视觉跟踪的应用 1) 人工智能监控 人工智能监控是一个实时监察特定区域内行为的自动监测系统，例如安全部门、私人住所以及公共场合，通过识别可疑行为防止犯罪行为发生。在人工智能监控中，主要功能是视频中目标检测、识别以及跟踪。行为识别是人工智能监控的最大难点。 2) 视频压缩 基于目标的视频压缩，编码计算主要用在模块匹配和滤波两个方面。所以有必要将目标跟踪技术应用于编码方法中。如此一来，目标在图像序列中可以被简单快速的跟踪。这提高了匹配速度和精度，还提高了编码效率、峰值信号噪声比，同时也减小了比特误码率。 3) 智能交通系统 目标检测与视觉跟踪已经广泛应用于现代智能交通系统中。目标检测用于监控视频或监视器中的车辆定位，视觉跟踪用于车辆轨迹检测来计算车流量，路况和异常行为。一个实时的计算机视觉系统对车辆跟踪和交通监控来说大有用处。一个新的实时跟踪、统计行人的方法可以计算出行人密度。十字路口的行人检测、跟踪方法可以帮助车辆安全行驶。 4) 其他应用 视觉跟踪还能应用于许多其他领域。其在军事领域作为主要技术，如导弹制导，雷达侦测，无人机飞行控制，单兵作战系统。它同样应用于现代医学，实际上，医学图像技术在医学临床诊断和治疗已成为一项新技术。它可应用于医疗保健终端来改善健康状况和运动习惯。同样，它可用于跟踪蛋白质颗粒压力在细胞中的轨迹，分析细胞结构动态特征。 视觉跟踪的发展是基于计算机视觉的发展。1980年以前，由于计算机视觉技术的发展限制，静态图像处理是图像处理的主要研究内容。自1980年以来，出现大量视觉跟踪方法，有些至今仍为经典方法。本文主要将这些方法分为两大类来介绍。
system: [SYSTEM]

user: 2. 视觉跟踪分类 本世纪10年代以前，国内外对视觉目标的研究还停留在传统的跟踪方法中，如光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波、Mean-Shift。10年代以后，越来越多的人关注在跟踪中使用机器学习的方法，近几年在目标跟踪中的成果基本都是使用机器学习的方法。目前跟踪算法可以被分为生成式(generative model)和判别式(discriminative model)两大类别。 2.1. 生成式跟踪方法 基于生成式模型的目标跟踪方法可定义为：先提取目标特征学习出代表目标的外观模型，通过它搜索图像区域进行模式匹配，在图像中找到和模型最匹配的区域，即为目标 [ 1 ] 。生成式模型所携带的目标信息更丰富，在处理大量数据信息时更容易满足目标跟踪的评价标准和目标跟踪的实时性要求。它是智能视频监控、人机交互和智能交通等应用中的第一步，近年来在军事制导、医疗诊断、气象分析及天文检测等新兴领域已得到广泛应用。 生成式方法中最核心的问题是目标表示方法和目标模型。目标表示方法主要有稀疏表示、子空间表示方法 [ 2 ] 。总的来说，基于线性表示模型的稀疏表示跟踪算法，在实验中表现出了较强的抗遮挡跟踪性能。虽然基于此类模型的算法表现出了良好的抗遮挡跟踪性能，但大多无法实现对目标的实时在线跟踪。生成式算法常用模型有混合高斯模型(GMM)、贝叶斯网络模型、马尔科夫模型(MRF)。 主要跟踪算法有：增量视觉跟踪(Incremental Visual Tracking， IVT)，该算法对因光照和姿态变化引起的目标外观改变的情况，具有良好的跟踪效果，但在目标因遮挡而造成外观严重改变时，无法取得良好的效果；基于分解的目标跟踪(Visual Tracking Decomposition， VTD)，该算法在应对多方面的外形变化时相当鲁棒，但不能应对现实环境的多变性和复杂性；采样跟踪(Tracking by Sampling Trackers， VTS)，抽样效率高，可以应对严重噪声和目标行为模糊，可以实时的反应出目标的特征，但自适应能力不强；局部无序跟踪(Locally Orderless Tracking， LOT)，在目标外观发生变化时鲁棒性高，但在应对光照变化时跟踪性能较差；基于全局搜索的实时分布场目标跟踪方法，对长时间大范围遮挡、复杂背景变化和目标与背景比较相似等场景时表现出优良特性，但在目标匹配不准确引起的跟踪漂移问题上没有得到有效的解决。 2.2. 判别式跟踪方法 判别式方法把跟踪问题变成一个分类的问题，通过训练分类器来区分目标和背景。在当前帧以目标区域为正样本，背景区域为负样本，通过机器学习方法在线训练分类器来判别目标和背景，下一帧用训练好的分类器寻找最优区域。判别式跟踪方法最早由Collins和Lin提出，这种方法也被称为tracking-by-detection [ 3 ] ，其自适应选择对当前背景和目标最有区分力的颜色特征。常用的方法包括基于SVM、随机森林分类器或boosting及其变种。 判别式方法因为显著区分背景和前景的信息，表现更为鲁棒，已逐渐的在视觉目标跟踪领域中占据主导地位。近年来，随着特征提取、分类器训练等理论的发展，各种机器学习算法被应用在判别式方法上，许多优秀的判别式跟踪方法被提出。经典判别类方法有Struck和TLD，Struck是2012年之前最好的方法，TLD是经典long-term的代表。与生成类方法最大的区别，是分类器训练过程中用到了背景信息，这样分类器就能专注区分前景和背景，所以判别类方法普遍比生成类好。 判别类方法的最新发展就是相关滤波类方法(correlation filter简称CF，discriminative correlation filter简称DCF)和深度学习(Deep ConvNet based)类方法。近年来，基于相关滤波的跟踪方法因为速度快，效果好吸引了众多研究者的目光。相关滤波器由输入的第一帧中对给定的目标提取特征进行训练得到，通过将输入特征回归为目标高斯分布来训练分类器，并在后续跟踪中寻找预测分布中的响应峰值来定位目标的位置 [ 4 ] 。相关滤波器在运算中巧妙应用快速傅立叶变换获得了大幅度速度提升。目前基于相关滤波的拓展方法也有很多，包括核化相关滤波器(kernelized correlation filter， KCF)，加尺度估计的相关滤波器(DSST)等。最经典的高速相关滤波类跟踪算法有CSK，KCF/DCF，DSST，STC，SAMF，CN。 目前，大部分深度学习目标跟踪方法也属于判别式框架。由于深度模型的生成需要对大量的训练数据集进行学习，而目标跟踪通常只有第一帧给定的目标位置信息，训练数据的缺失是深度学习在目标跟踪中应用的一个难题，此外，目前已有的深度学习目标跟踪方法还很难满足实时性的要求，因此基于RNN的目标跟踪算法还有很大提升空间。 2.3. 小结 生成式跟踪方法对图像信息表示更丰富，在复杂环境下会得到更加精确的结果，但该方法忽略了背景信息，当背景中存在与目标相似的图像时会发生跟踪漂移，易受背景干扰；判别式跟踪方法同时利用目标和背景信息，引入机器学习中丰富的学习算法对模型进行在线更新，可以较好地处理现实应用中的光照变化、外观变形、局部遮挡等问题，已成为近年来流行的跟踪方法，但该方法高度依赖训练样本，样本的选取会很大程度地影响跟踪性能。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 经过数十年的科技发展，视觉跟踪仍然是计算机视觉领域的研究重点。本文简单介绍了视觉跟踪的技术及其应用，分析比对了生成式方法和判别式方法的特点及优劣，并以时间发展的顺序，将视觉跟踪的主要算法从2007年逐年介绍至今，并分析了各算法的不足。 自2010年Bolme等人提出MOSSE算法后，至今都有大量学者研究相关滤波技术，不断进行改进创新。相关滤波器因其在傅里叶域计算速度快、可同时检测和定位、定位性能好等优点，在行人检测、目标定位、视觉跟踪等领域取得了许多成功的应用。2014年的VOT竞赛中，前三名都是相关滤波类方法。将基于相关滤波器的跟踪方法与传统改进方法相结合，可更好地应对跟踪问题中的各种挑战，提高跟踪的准确性、快速性、鲁棒性及实现长时间跟踪的能力。 随着神经网络的兴起，深度学习因其模型学习能力强大，能更好的表达特征且具有获取高级语义信息的能力，已经广泛应用于包括计算机视觉在内的诸多研究领域。自2015年王乃岩博士首次在目标跟踪算法中引入深度网络，之后便不断涌现出表现优秀的基于深度学习的跟踪算法。在2015年的VOT竞赛中，性能排名前三的算法MDNet、Deep-SRDCF、SO-DLT都应用了CNN来学习目标，所以我们可以看到深度学习将会是这个研究领域的另一热点。 视觉跟踪这个研究领域有很多探索方向且值得发掘，以下提几点展望： 1) 深度学习。相关滤波结合深度特征或结合CNN训练已逐渐成为这一领域研究的热点，但是深度学习相对耗时，在使用深度特征提高跟踪效果的同时如何保证跟踪速度是需要解决的问题。 2) 长时跟踪。目前主要的跟踪算法以及各大竞赛主要是针对短时跟踪，在实际应用中，需要对目标进行长时间跟踪。算法中加入检测模块，与跟踪模块配合使用，找回跟丢目标、清除误差才能正确实现长时跟踪。同时跟踪置信度也是一项重要指标，用来反映跟踪结果的可靠程度，由此判断目标是否跟丢。 3) 多目标跟踪。早期目标跟踪系统主要用于单目标跟踪，现在多目标跟踪的需求逐渐扩大。单目标跟踪和多目标跟踪的主要区别是复杂的，与单目标跟踪相比，多目标跟踪在检测结果和目标之间存在的对应关系是不确定的，当多个目标距离过近时，跟踪就会出错。多视觉方法近来广泛应用于识别多目标跟踪，可在同一背景中使用多个摄像机，然后应用相机间的不同来检测并跟踪多个目标。 4) 摄像机的运动。在静态摄像机下的视觉跟踪，背景是固定的，这就意味着前景和背景可以相对容易地分离。在动态摄像机下的视觉跟踪，由于前景和背景都在运动，因此很难区分。目前大部分应用均为摄像机在静态下的跟踪，解决摄像机在运动状态下的跟踪可以极大的扩展视觉跟踪的应用范围。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 数学建模，即是对现实题目用数学常识成立模型，从而获得最优的决策方案。在这些现实问题中，例如：工场出产规划题目，合理使用材料题目，都可以创立优化模型。然后用最优化的方法解决，找出最优决策。题目不同，用到的方式也不一样。本文主要罗列了三种常用的优化模型：线性规划、非线性规划、以及整数规划模型。并通过一些实例详细说明。 关键词 :最优化模型，线性规划模型，非线性规划模型，整数规划模型 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在20世纪中期，数学建模 [ 1 ] 就在欧美国度首次被发现，而在中国的呈现稍晚些，但是大约在80年代初始咱们国家也就有了。它的核心即是创立数学模型 [ 2 ] ，使得问题获得最优化的解决。而数学建模最关键而又最难的是模型的建立。建造模型是一种创作，成功的模型往往是科技和创作的结果。 在建模前就要做一些准备工作，比如：认识须要处理题目的现实状态以及现实成果，尽可能多的了解处理东西的种种相关知识；接着用数学思想来分析问题的最本质的内在联系，把数学思维与问题的全过程充分结合；最后用数学语言的形式来描述具体问题，并且所描述的结果有具体的要求；首先是符合数学理论和习惯，其次是清晰准确。 本文主要罗列了三的优化方法：线性、非线性 [ 3 ] 以及整数规划模型 [ 4 ] 。并通过一些实例详细说明。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 海水溶解氧、盐度对于海洋生态环境有一定指示作用。2014年冬季设置9个断面，49个站位，以1 m为间隔，调查东海近岸海域海水表层至底层冬季溶解氧、盐度变化，分析结果如下：1) 东海近岸海域冬季海水溶解氧含量在1.31~8.40 mg·L −1 之间，表层溶解氧平均含量约7.00 ± 0.26 mg·L −1 ，底层溶解氧平均含量约4.33 ± 0.99 mg·L −1 。各断面溶解氧含量由近岸向海下降，变化范围逐渐减小。在整个研究区域内，溶解氧含量从西北向东南方向下降。在垂直方向，溶解氧表层含量高于底层，在一定深度溶解氧含量急剧下降，在底层趋于稳定。2) 东海近岸海域冬季海水盐度在29.60‰~34.00‰之间，近岸海域盐度低于远海，最大值出现在研究区域的东南部。东海海域盐度随深度增加而增加，在一定深度急剧升高，底层海水盐度稳定；近岸海域盐度垂直变化范围大于远岸。东海海域溶解氧和盐度变化受多种因素影响。 关键词 :东海，冬季，溶解氧，盐度，分布特征 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 海水溶解氧(Dissolved Oxygen， DO)作为重要的海水环境指标，对海区内生态环境状况有重要意义 [ 1 ] 。深层海水DO含量一般较稳定，变化幅度较小；而近岸海水DO含量受到多种因素影响，变化幅度大，其分布特征复杂。海水DO的垂直分布受到多种因素影响，表层氧含量一般受水温控制而处干饱和状态；在水体分层时期，在透光层因浮游植物的光合作用强而出现较高的氧含量，并在次表层形成氧的最大值 [ 2 ] [ 3 ] ，因此，透光层中氧含量多少直接反映了该海区初级生产力状况。在光合作用区以下的水层则因为有机质的分解而耗氧，氧含量随深度的增加而明显降低。东海DO垂直分布也存在最大值 [ 4 ] ，有研究表明东海北部DO最大值成因是由于水温和生物的相互作用 [ 5 ] 。随着人类活动增强，受人类影响较大的近岸海域与河口区在夏季存在着大面积的缺氧现象，给当地海洋经济、环境、社会发展带来不利影响，比如美国密西西比河口的墨西哥湾北部 [ 6 ] 。我国东海海域长江入海口也出现了13，700 km 2 (DO < 2 mg·L − 1 )的缺氧区，氧亏损量高达1.59 × 10 6 t [ 7 ] ；在长江口临近海域夏季存在20，000 km 2 的低氧区 [ 8 ] 。DO是水体经过与大气的氧气交换或经过化学、生物化学等反应后溶解于水中的分子状态的氧，DO的浓度与空气中氧的分压、水温、风速、水深、水中各种盐类和藻类的含量、生物及非生物耗氧以及光照强度等多种条件有关 [ 9 ] 。在特定海域中DO的分布和变化是多种因素综合影响的结果。海水盐度是指海水中全部溶解固体与海水中量之比。盐度的变化可以改变浮游植物细胞膜的渗透率，从而影响浮游植物对海水中营养盐和微量元素等的利用 [ 10 ] 。影响海水盐度的主要因素有河流径流注入、气候因素、洋流因素等。沿海海域的盐度受河流径流注入较大。东海营养盐的输入途径主要包括河流输入、大气沉降、东海与相邻海区进行海水交换和沉积物水界面交换等途径 [ 11 ] 。对海水DO、盐度分布的定期监测研究具有重要意义，本研究利用国家自然基金委员会2014年冬季共享航次监测结果，对东海冬季DO和盐度分布特征进行分析，为东海海域生态环境质量研究提供参考据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区域与研究方法 2.1. 研究区概况 研究区域主要是东海海域，这次航行属于国家自然基金资助2014冬季东海共享航次项目，此次在东海近海海域布设调查断面9条，共取49个站位(图1、表1)。最北断面位于舟山普陀区附近海域，最南断 图1. 本研究断面及站位分布 Table 1 Descriptions of transections and sampling sites in the study are 断面名称 站位 断面描述 3000 3000-1 3000-2 3000-3 3000-4 3000-5 3000-6 3000-7 由北向南，断面3000至断面DH11，覆盖研究区域；各断面近岸到远海分布1-7个站位。每个站位连续采集深度1 m至底层混合水样，每层间隔1 m。 DH3 DH3-1 DH3-2 DH3-3 DH4 DH4-1 DH4-2 DH4-3 DH4-4 DH4-5 DH5 DH5-1 DH5-2 DH5-3 DH5-4 DH5-5 DH6 DH6-1 DH6-2 DH6-3 DH6-4 DH6-5 DH7 DH7-1 DH7-2 DH7-3 DH7-4 DH8 DH8-1 DH8-2 DH8-3 DH8-4 DH9 DH9-1 DH9-2 DH9-3 DH9-4 DH9-5 DH9-6 DH11 DH11-1 DH11-2 DH11-3 DH11-4 DH11-5 DH11-6 表1. 研究区断面设置与站位描述 面福州长乐白沙礁所在区附近海域。东海海域属于亚热带和温带季风气候，年平均水温20℃~24℃，年温差7℃~9℃。东海大陆架平均水深72 m，但是大部分海域的水深为60~140 m，大陆架外缘在水深120 m到200 m，长江、钱塘江、瓯江、闽江等四大水系是注入东海的主要江河，东海潮汐多属半日潮，最大潮差6~9 m。影响东海的水团主要有浙江沿岸冲淡水、黄东海混合水团、台湾暖水流和黑潮水团。 2.2. 研究方法 2.2.1. 样地选择与采样方法 在研究区域的49个站位(图1)利用Niskin连续采集深度1 m至底层海水混合水样，每层间隔1 m，三个平行，DO使用Winkler碘量法测定，营养盐水样在现场经0.45 μm醋酸纤维滤膜过滤后，用分光光度计按《海洋调查规范》(GB 12763.4-91)进行现场测定。分析DO、盐度分布特征。采样方法、层次和测定方法均按《海洋调查规范》进行，采集的海水样品在船上于12 h内测定完毕。 2.2.2. 数据统计分析 本研究并采用Origin、Excel、ArcGis等相关软件进行相关性分析、数据统计、图像处理。
system: [SYSTEM]

user: 4 结论 1) 东海近岸海域冬季海水DO含量在1.31~8.40 mg·L −1 之间，表层DO平均含量约7.00 ± 0.26 mg·L −1 ，底层DO平均含量约4.33 ± 0.99 mg·L −1 。在水平方向上，各断面DO含量由近岸向海下降，且DO含量变化范围也逐渐减小；在整个研究区域内，DO含量自西北向东南下降。在垂直方向，各断面的DO表层含量明显高于底层，且在一定深度DO含量急剧下降，之后趋于稳定；各站位DO垂直变化范围由近岸向海逐渐下降。 2) 东海近岸海域冬季海水盐度在29.60‰~34.00‰之间，近岸海域盐度偏低、远海海域盐度偏高，盐度最大值出现在研究区域的东南部。垂直方向上，东海海域盐度随深度增加而增加，且在特定深度急剧增加，之后相对稳定；近岸盐度垂直变化范围由大于远岸。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 《最高人民法院关于审理侵犯专利权纠纷案件应用法律若干问题的解释(二)》(下简称《解释二》)弥补了专利法在实践过程乃至立法中的一些问题，但其第二十一条第一款欠妥，无论是在共同侵权制度下讨论还是借鉴间接侵权制度。笔者结合第二十五条反映的对善意第三人予以保护的原则，对该条款的不妥处给出建议。 关键词 :共同侵权，间接侵权，善意第三人 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2016年3月21日，最高人民法院发布《最高人民法院关于审理侵犯专利权纠纷案件应用法律若干问题的解释(二)》(下简称《解释二》)，该解释于4月1日起施行。《解释二》弥补了专利法在实践过程乃至立法中的一些问题，但笔者依旧抱着无知无畏的态度吹毛求疵，纵观全文，发现其第二十一条第一款欠妥，结合第二十五条反映的对善意第三人予以保护的原则，对该条款的失误提出自己的看法。
system: [SYSTEM]

user: 2. 问题的提出 《解释二》第二十一条第一款：“明知有关产品系专门用于实施专利的材料、设备、零部件、中间物等，未经专利权人许可，为生产经营目的将该产品提供给他人实施了侵犯专利权的行为，权利人主张该提供者的行为属于侵权责任法第九条规定的帮助他人实施侵权行为的，人民法院应予支持。” 该解释明确了帮助侵权的一种特别情形，初看觉得挺合理的，但仔细了解“明知”的内容就觉得“怪怪的”。“明知”并非明知侵权而串通，而是明知其所提供的零部件等是专门用于最终认定侵权了的那个产品。譬如A公司生产充电器，委托B公司为其生产专用于该充电器中的电路板，然后A公司的充电器被认定侵犯他人专利权，按照该条款，B公司就要与A公司承担连带责任。这带来一个疑惑：B公司为了避免承担这责任，接受委托前应该去确认A公司实际是未经许可非法制造侵权产品，如此就不提供电路板，但问题是很难确认。A公司是在B公司提供零部件后再实施侵权行为的，对于B公司，推定别人以后的行为无疑是非常困难的，这一过程也大大增加了其交易成本。事实上这种零部件代工的模式在现实生活中很常见，这种加工厂或大或小，仅仅赚取微薄的加工费，因此他们甚至不去关心整车是什么样子，只知道按照图纸加工。即便他们有专利知识，也无法从自己加工的部件上得知整车的侵权情况。所以，从某种角度而言，这种代加工的角色是一种善意第三人。 而该司法解释通过第二十五条的但书表示出对善意第三人予以保护的原则，那么基于《解释二》原则表达的系统性，第二十一条第一款中涉及的提供者作为善意第三人难道不应该一视同仁受到保护吗？ 另外，该条款主张适用《侵权责任法》第九条：“教唆、帮助他人实施侵权行为的，应当与行为人承担连带责任。”其规定的帮助侵权，应该是帮助人和被帮助人就侵权的问题有共同的意思联络，也就是说帮助人明知被帮助人在实施侵权，仍然向其提供帮助，此时应承担连带责任。而该条款中“明知”所明确的侵权条件不明显地落在侵权责任法第九条的适用范围内，如此是否还能适用第九条进行侵权主张呢，这也是个疑问。
system: [SYSTEM]

user: 3. 《解释二》确立的保护善意第三人原则 《解释二》第二十五条第一款：“为生产经营目的使用、许诺销售或者销售不知道是未经专利权人许可而制造并售出的专利侵权产品，且举证证明该产品合法来源的，对于权利人请求停止上述使用、许诺销售、销售行为的主张，人民法院应予支持，但被诉侵权产品的使用者举证证明其已支付该产品的合理对价的除外。”与之相关的是《专利法》第七十条规定，使用者、许诺销售者、销售者合法来源抗辩成立时，免除其赔偿责任。后一法条中，“不知”并未改变侵权行为性质，只是因为当事人主观无恶意，并证明产品的合法来源，所以才免除其赔偿责任。但该条并未明确该善意第三人在证明合法来源且已支付合理对价的情况下还应停止使用。实践中，侵权产品的使用者通常不知道也不应当知道其购买的是侵权产品，只是因使用者在侵权行为链条的末端，容易被权利人发现，故权利人往往选择起诉使用者。依照专利法第七十条，使用者仅免除赔偿损失，其仍应承担停止使用的侵权责任。若不停止使用，则需支付专利使用费，作为不停止使用的替代。 而《解释二》第二十五条通过但书明确了专利法第七十条未明确的部分：在证明合法来源并支付合理对价的情况下，善意第三人不用停止使用。最高院在发布会上称，该法条在起草过程中有一种意见是，在制度本意上，设立合法来源抗辩制度是为了打击侵权源头，而制造者才是侵权的主要源头。TRIPs协议亦未要求善意使用的行为应被禁止。使用者在主观上是善意的，在客观上提供了合法来源，且在获得该侵权产品时向销售者支付了合理对价，理应阻却专利权禁止力的延伸。专利权排他性强，但不等于可以无限扩张。专利法不仅仅是专利权人的法，一味地强调专利权人单方的利益，置善意使用者的正当利益于不顾，将侵占善意使用者的合理空间、妨碍交易安全，这并非专利法第七十条的原意，也有违利益平衡的法律基本精神。在征求有关立法部门意见的基础上，《解释二》最终采纳了该意见，同时也反映其保护善意第三人的原则。 1 这儿的“善意第三人”并不是传统民法中善意取得的善意第三人，只是借鉴善意取得制度：第三人是否善意，是一种主观的心理状态，这种心理状态很难为局外人所得知。因此，确定第三人是否为善意，应考虑当事人从事交易时的各种客观情况。在善意取得中，如果根据处分财产的性质、有偿或无偿、价格的高低及第三人的经验等可以知道处分人无权处分的，则不能认定第三人为善意( [ 1 ] ， p. 332)。尽管目前主流是知识产权不能适用善意取得，但我们可以根据权利表征引起第三人信赖的强弱进行区分，当权力表征足以产生第三人的强信赖时，对第三人进行强保护，如物权法中的善意取得；当权利表征只能产生第三人的弱信赖时，对第三人进行弱保护，避免过分损及权利人利益 [ 2 ] 。