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用于彩色數(shù)字影像系統(tǒng)的色適應(yīng)變換尋優(yōu)方法及系統(tǒng)，包括輸入影像客體各樣本可見光范圍光譜反 射率數(shù)據(jù)；計算各樣本在目標(biāo)光源照明條件下色度信息，求解各樣本在各種模擬光源照明條件下色度信 息；利用各種色適應(yīng)變換方法預(yù)測色適應(yīng)變換后在目標(biāo)光源照明條件下的色度信息；計算各模擬光源下 各待尋優(yōu)的色適應(yīng)變換方法對各樣本的色適應(yīng)變換平均精度；構(gòu)建 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模擬光源的相對光譜 功率分布曲線與色適應(yīng)變換平均精度之間關(guān)系進(jìn)行擬合；對于任意光源，利用各條 BP

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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)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?fù)涫噶浚换?D卷積和注意力機制實現(xiàn)多類農(nóng)作物精細(xì)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(jìn)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(jìn)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(xì)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(jìn)實景三維中國建設(shè)進(jìn)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(xì)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(jìn)實景三維中國建設(shè)進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(dá)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)明公開了一種面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，本發(fā)明針對空間數(shù)據(jù)管理系 統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，綜合考慮局域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)帶寬和服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫存儲塊大小，并結(jié)合局域網(wǎng)客戶端硬件情況， 提出了自適應(yīng)影像切片模型，根據(jù)自適應(yīng)影像切片模型自適應(yīng)的選擇影像切片尺寸。本發(fā)明可在多種不 同的數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)和客戶端條件下實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)智能化高效存儲與訪問，為高效的影像數(shù)據(jù)管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下高效存取和管理基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的遙感影像數(shù)據(jù)。 

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn) SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優(yōu)化的 DoG 算子 對第一影像和第二影像進(jìn)行特征點檢測，然后利用基于局部區(qū)域采樣模擬的 SIFT 描述子對特征點進(jìn)行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點進(jìn)行提純。本發(fā)明能夠有效地解決低空遙感影像匹配中存在的多視角以及弱紋理等問題。 

本發(fā)明提供了一種基于快速二值編碼的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括步驟:步驟 1，劃分 待分類遙感影像獲得場景單元;步驟 2，從場景單元中提取尺寸相同的圖像塊作為局部圖像塊訓(xùn)練樣本; 步驟 3，采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)法學(xué)習(xí)局部圖像塊訓(xùn)練樣本獲得濾波器組;步驟 4，將場景單元與濾波器組中 各濾波器分別做卷積獲得各場景單元的幅濾波器響應(yīng)圖，采用二值編碼法分別融合各場景單元的幅濾波 器響應(yīng)圖獲得各場景單元的全局特征描述;步驟 5，基于場景單元的全局特征描述進(jìn)行場景單元分類。 本發(fā)明在保證場景分類精度的前提下，大大降低了非監(jiān)學(xué)習(xí)法的計算代價。

XM-YX開放式醫(yī)學(xué)影像多媒體輔助教學(xué)系統(tǒng) ? 功能特點： ■ XM-YX開放式醫(yī)學(xué)影像多媒體輔助教學(xué)系統(tǒng)為醫(yī)學(xué)院校學(xué)生提供了一種能夠自主學(xué)習(xí)、加強感官認(rèn)識、強化護(hù)理學(xué)相關(guān)知識、易于操作的全方面的學(xué)習(xí)條件，豐富醫(yī)學(xué)院校護(hù)理教學(xué)內(nèi)容，彌補書面教學(xué)過于抽象的不足，方便學(xué)生自主學(xué)習(xí)。 ■ 系統(tǒng)具有開放性、交互性，能夠讓學(xué)生課后隨時地進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，可對學(xué)員24小時開放使用，系統(tǒng)操作簡單、界面漂亮，具有動態(tài)效果，能夠從視覺上、聽覺上吸引學(xué)生注意力，避免了枯燥無味的介紹，彌補課堂不足。 ■ 內(nèi)容豐富，素材量大，容量超過12G，以視頻、動畫、圖片為主，各種圖像10000幅以上，模擬試題50套。 ■ 內(nèi)容包括： · 臨床醫(yī)學(xué)生理病理三維影像。 · 呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)、骨關(guān)節(jié)系統(tǒng)等人體各系統(tǒng)臟器的影像學(xué)診斷。 · 系統(tǒng)講解X片、CT、 MRI、超聲檢查及內(nèi)窺鏡檢查成像原理及相關(guān)基本理論 基本病變。 · 各系統(tǒng)疾病的影像學(xué)診斷，分類介紹各種檢查特點、分析方法、診斷方法及相關(guān)解剖。 ■ 配置：19寸觸摸一體機，雙核處理器，內(nèi)存2G，硬盤500G。

哈爾濱工程大學(xué)振子自動定位系統(tǒng)采購項目競爭性磋商

聲子極化激元是極性材料中晶格振動與光場之間的強耦合，有望應(yīng)用在低損耗納米光學(xué)元器件中。相關(guān)的理論研究由黃昆先生于上世紀(jì)五十年代提出，目前已經(jīng)較為成熟。但是實驗測量表面聲子極化激元直到近年才有較大的進(jìn)展，主要是因為表面聲子極化激元的測量同時需要高的空間分辨率和能量分辨率。目前測量表面聲子極化激元的主要方法為近場光學(xué)方法（s-SNOM），該方法可以在中紅外和太赫茲區(qū)間對聲子極化激元進(jìn)行很好的探測。但在遠(yuǎn)紅外區(qū)間，由于目前缺少合適的遠(yuǎn)紅外激光光源和探測器，相關(guān)材料體系的表面聲子極化激元的研究受到很大限制。 近日，北京大學(xué)物理學(xué)院2016級本科生亓瑞時和王任飛利用掃描透射電子顯微鏡的電子能量損失譜，對ZnO納米結(jié)構(gòu)中的遠(yuǎn)紅外表面聲子極化激元進(jìn)行了細(xì)致的探測。通過在納米尺度上測量納米線、納米片不同空間位置的電子能量損失，探究了表面聲子極化激元的性質(zhì)，得到了表面聲子極化激元的色散關(guān)系，并研究了其尺寸效應(yīng)、幾何效應(yīng)等。圖1. 左：利用電子束激發(fā)和探測納米線表面聲子極化激元。右：測量得到的色散關(guān)系。 利用電子顯微鏡中的電子束來激發(fā)和探測聲子極化激元具有很多的優(yōu)點，包括（1）電子顯微鏡方法具有亞埃的空間分辨率；（2）電子激發(fā)具有更高的效率（電子與材料相互作用的散射截面更大）；（3）電子能激發(fā)一些非光學(xué)活性的模式；（4）電子能量損失譜能得到高q（波矢）值下的信息；（5）電子能量損失譜具有很寬的激發(fā)、測量窗口，原則上可以測量從meV量級的振動譜信號至keV量級的芯電子激發(fā)譜信號。因此，電子能量損失譜有望極大地推動包括表面聲子極化激元在內(nèi)的相關(guān)實驗研究。 該工作于2019年7月19日在線發(fā)表于學(xué)術(shù)期刊Nano Letters（DOI:10.1021/acs.nanolett.9b01350），第一作者為北京大學(xué)物理學(xué)院2016級本科生亓瑞時、王任飛，指導(dǎo)老師為量子材料科學(xué)中心和電子顯微鏡實驗室的高鵬研究員。該項研究得到國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃、量子物質(zhì)科學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心等基金的支持。 論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.nanolett.9b01350

學(xué)諧振子在現(xiàn)代科技和生活中具有廣泛的應(yīng)用，大到引力波探測裝置，小到我們身邊的手機，涉及傳感、變頻、濾波等重要器件。一般的諧振子器件是互易的，即器件內(nèi)部或者兩個器件之間的聲子傳遞和方向無關(guān)。而非互易的諧振子器件對于全雙工聲子信號收發(fā)、聲子隔離等有著非常關(guān)鍵的作用，甚至還可以用來對熱能進(jìn)行單向傳遞，使冷的物體更冷，熱的物體更熱。圖a，基于光力相互作用的非互易聲子耦合機制。b，通過控制激光相位，聲子隔離度±30分貝連續(xù)可調(diào)。 光力學(xué)是光學(xué)和力學(xué)相結(jié)合的新興科研領(lǐng)域。光力相互作用可以用于光學(xué)和力學(xué)模式的精密調(diào)控和測量，有著重要的物理意義和實際應(yīng)用。這個工作中的光力學(xué)系統(tǒng)由超高品質(zhì)因子的氮化硅納米薄膜和高精細(xì)度光學(xué)腔構(gòu)成。激光將聲子從納米薄膜的一個諧振模式轉(zhuǎn)化為光子，再變回另一個諧振模式中的聲子。多束激光的物理效應(yīng)互相干涉，使聲子傳遞增強或者減弱。通過控制激光相位，實現(xiàn)了聲子隔離度在±30分貝范圍內(nèi)連續(xù)可調(diào)（如圖所示）。在徐海潭等人之前的工作（Nature 537，80 （2016））中，他們通過拓?fù)洳僮鲗崿F(xiàn)了瞬態(tài)的非互易聲子傳遞，而在最新的工作中，他們通過光力相互作用產(chǎn)生了聲子模式間靜態(tài)的非互易耦合，從而實現(xiàn)了穩(wěn)定的非互易聲子傳遞。