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本發(fā)明公開了一種利用多光譜圖像分類進行典型地物參考圖制備的方法，從多光譜圖像提取出感興趣類作為地標(biāo)，并制備出包含所述地標(biāo)的參考圖，以用于目標(biāo)的間接定位識別，該方法具體包括：從多光譜圖像中選擇感興趣類，提取其光譜-空間紋理特征，根據(jù)提取的光譜-空間紋理特征對多光譜圖像進行分類；在分類基礎(chǔ)上，提取完整的感興趣類，并依據(jù)地標(biāo)選取準(zhǔn)則選擇用作地標(biāo)的感興趣類；根據(jù)地標(biāo)材質(zhì)類型，利用紅外輻射公式計算出地標(biāo)在大氣參數(shù)條件下的紅外

本發(fā)明公開了一種對射式多焦點激光分離脆性透射材料方法及 裝置，該方法采用相同的工藝參數(shù)，在待分離脆性透射材料的厚度方 向兩側(cè)，每側(cè)利用同軸激光分別穿過多焦點鏡片組并反向?qū)ι洌勾?性透射材料內(nèi)部產(chǎn)生的焦點數(shù)量加倍，以改善脆性透射材料沿厚度方 向上對激光能量吸收的均勻性，使脆性透射材料沿厚度方向的受熱膨 脹均勻性增強，激光多焦點光束離開后，沿脆性透射材料厚度方向迅 速冷卻而產(chǎn)生拉應(yīng)力，實現(xiàn)激光對厚脆性透射材料的分離。裝

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的多模式安全訪問控制方法，針對 云環(huán)境下不同域內(nèi)數(shù)據(jù)訪問特點，選擇最優(yōu)的訪問控制方法。通過定 義一種訪問策略描述語言，統(tǒng)一約束訪問策略的制定和使用規(guī)則，使 得 IBAC、ABAC 和 DABAC 協(xié)同工作，實現(xiàn)云環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全保障。 在個人域內(nèi)使用 IBAC 實現(xiàn)細粒度的訪問控制，在群組域內(nèi)使用 ABAC 實現(xiàn)高效可擴展的訪問控制，并在現(xiàn)有屬性訪問控制基礎(chǔ)上，引入動 態(tài)屬性的概念，采用多叉樹

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動的多機械手臂隨動抑制裝置，包括剛性底盤、機械手臂系統(tǒng)、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動器；機械手臂系統(tǒng)控制四個機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形的鋼質(zhì)材料，安置于機床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個機械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動；激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發(fā)明使得抑振裝置實時跟隨銑削刀具的進給移動

本發(fā)明公開了一種真空下多探針摩擦磨損測試及原位形貌探測系統(tǒng)，包括主體和外部手動驅(qū)動裝置；所述主體包括腔體上蓋、安裝在腔體上蓋上面用于密封的光窗頂蓋和安裝腔體上蓋內(nèi)部的多探針組件；其能在高真空下實現(xiàn)對具有不同功能的SPM針尖切換，使摩擦學(xué)測試及原位形貌探測在高真空環(huán)境下可相繼完成，且原位定位精度較高。由于更換針尖時無須打開腔體，確保了實驗樣品不受外界因素干擾，使實驗所得結(jié)果更為真實可信；不僅如此，也節(jié)省了實驗前期設(shè)備調(diào)整校準(zhǔn)時間，提高實驗效率。

本發(fā)明公開了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測值的高精度基線解算方法，首先通過對各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測值在基線兩端測站間做差構(gòu)建站間單差觀測值，之后選擇某類觀測值的偽距硬 件延遲作為基準(zhǔn)以解決法方程秩虧問題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對浮點單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復(fù)單差模糊度的整周特性，進而實現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴(yán)密、模型簡單、易于實現(xiàn)

武漢大學(xué)張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學(xué)概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 武漢大學(xué)張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學(xué)概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS，相關(guān)技術(shù)理論《多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)及應(yīng)用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術(shù)特色： (1) 首次提出基于人工智能技術(shù)的多模態(tài)衛(wèi)星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創(chuàng)建了衛(wèi)星影像跨域穩(wěn)健語義分割技術(shù)，通過自適應(yīng)增量優(yōu)化提升深度分割網(wǎng)絡(luò)模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩(wěn)定性和區(qū)域一致性。 (2) 通過語義分割結(jié)果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現(xiàn)超大范圍多模態(tài)影像精準(zhǔn)幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態(tài)影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛(wèi)星影像的并行區(qū)域網(wǎng)平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學(xué)習(xí)的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術(shù)，采用物方半全局優(yōu)化提升困難區(qū)域的密集匹配精度，并在語義分割結(jié)果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學(xué)習(xí)進行建筑物、道路、農(nóng)作物等典型地物目標(biāo)語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網(wǎng)絡(luò)融合經(jīng)驗知識實現(xiàn)建筑物矢量邊緣精確提取；結(jié)合語義分割和多起點中心線追蹤優(yōu)化提取道路網(wǎng)拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現(xiàn)多類農(nóng)作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構(gòu)建了全新的多模態(tài)衛(wèi)星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術(shù)體系，研制出我國首套自主產(chǎn)權(quán)的多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統(tǒng)MIPS，其數(shù)據(jù)處理效果和效率均有明顯優(yōu)勢，顯著提升了融合處理的精準(zhǔn)度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準(zhǔn)幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統(tǒng)采用最新的衛(wèi)星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關(guān)理論與方法，結(jié)合先進的計算機技術(shù)、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，處理效果和效率均明顯優(yōu)于國內(nèi)外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛(wèi)星影像的全自動處理，包括云區(qū)檢測、影像融合、影像匹配、區(qū)域網(wǎng)平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結(jié)果約束的立體衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎(chǔ)測繪產(chǎn)品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛(wèi)星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內(nèi)，鑲嵌接邊精度優(yōu)于1像素。

機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準(zhǔn)、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準(zhǔn)、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準(zhǔn)、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物L(fēng)oD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進性： 當(dāng)前，國內(nèi)90%以上地形級實景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實現(xiàn)高質(zhì)量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標(biāo)地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標(biāo)的自動模型可復(fù)用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點云分類、建筑物實例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準(zhǔn)后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構(gòu)造高質(zhì)量實景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級實景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運行，已階段性實現(xiàn)國產(chǎn)化。

本發(fā)明公開了一種手持式多激光條紋快速三維測量方法，包括 以下步驟：1)粘貼標(biāo)志點：2)使用手持三維測量儀測量物體表面的三維 數(shù)據(jù)：3)采集圖像：4)圖像處理：5)標(biāo)志點的三維坐標(biāo)計算：6)物體表 面點的三維坐標(biāo)計算；7)手持三維測量儀的定位和世界坐標(biāo)系下的數(shù) 據(jù)拼合，即獲得從當(dāng)前相機坐標(biāo)系變換到世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)平移矩陣， 以實現(xiàn)當(dāng)前物體表面測量點從相機坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系和 世界坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)拼合。本發(fā)明通過

本發(fā)明公開了一種基于空間-時間多預(yù)測模式的無損壓縮方法，包括：(1)利用星載成像系統(tǒng)獲取序列圖像 f；(2)把步驟(1)獲取的每一·771·幀圖像 fk,k＝1,劃分成互不重疊且大小為 M×N 的子塊 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 為子塊總數(shù)，M，N 為預(yù)設(shè)值；(3)令步驟(2)中第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進行分塊 JPEG-LS 編碼；(4)第 3j+2 和3j+3 幀圖像參