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本發(fā)明公開了一種大氣折射修正狀態(tài)下目標重建方法，屬于圖像處理的三維重建方法，解決現(xiàn)有目標重建方法未考慮大氣折射對光線傳播影響而導(dǎo)致的目標定位誤差較大的問題，可用于遠距離預(yù)警系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括：(1)確定過目標和地心的直線方程；(2)根據(jù)相機C1 成像信息確定目標位置 P1'；(3)根據(jù)相機 C2 成像信息確定目標位置P2'；(4)得到準確的目標實際位置 P'。本發(fā)明考慮了大氣折射的影響，并針對不同地區(qū)、不同季節(jié)、不

1. 痛點問題 場景三維重建是未來視覺成像技術(shù)發(fā)展的重要趨勢，支撐導(dǎo)航與人機交互、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實（VR/AR）、在線文旅、工程設(shè)計等前沿領(lǐng)域應(yīng)用革命性發(fā)展。 目前技術(shù)僅僅是根據(jù)局限于面元自身區(qū)域內(nèi)不同時刻的信息融合得到該面元的最終重建結(jié)果，忽略了面元之間的關(guān)系，導(dǎo)致重建面元的自由度過大，同時由于遮擋、光照變化、紋理不足、運動等因素的影響，降低了深度圖像的稠密度，同時存在相關(guān)尺度模糊問題。重建面元受到輸入深度圖像噪聲以及定位系統(tǒng)對相機定位誤差的影響，出現(xiàn)重建面元的位置及朝向可能與真實值存在明顯偏差，且相鄰面元之間可能存在不一致的情況，導(dǎo)致最終重建的三維模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確性較低。 2. 解決方案 本項目成果提出了一套高精度稠密室內(nèi)場景重建技術(shù)，首先提出基于物理空間推理和語義關(guān)聯(lián)建模的場景多粒度（像素/體素-超像素/體素-對象-場景）感知方法，綜合語義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時空間信息進行濾波，實現(xiàn)準確深度估計，聯(lián)合光流估計與相機位姿估計進行多任務(wù)自監(jiān)督訓(xùn)練，實現(xiàn)深度估計網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的在線調(diào)整，提高深度估計在未知場景下的性能，進一步引入在室內(nèi)場景中常見的三種局部和全局尺度空間平面關(guān)系約束，為每一個重建面元提取三種支撐面元集，以支撐面元為載體將面元之間的空間關(guān)系作為額外約束引入密集面元生成階段，抑制深度圖噪聲和定位誤差的負面影響，提出基于語義先驗的實時概率稠密重建方法，通過時序傳播與概率模型更新實現(xiàn)實時場景深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確度，新引入的部分計算量小，能保持現(xiàn)有方案的實時性和可擴展性，能夠快速對大場景進行實景稠密三維重建，為用戶提供低成本、高效率、極便捷的空間3D重建解決方案。 合作需求 尋求在VR/AR、機器人、智慧城市等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進行深度合作。

1. 痛點問題 PDF電子工程圖作為一類重要的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，承載了豐富的業(yè)務(wù)知識和信息。然而，因其復(fù)雜性和專業(yè)性，PDF工程圖難以被機器直接處理，目前主要還是靠人來讀取、理解、核對和應(yīng)用，限制了工程建設(shè)領(lǐng)域行業(yè)的深層次智能發(fā)展。若機器能夠像人類一樣理解圖紙的內(nèi)涵，就可以支撐豐富多彩的下游智慧應(yīng)用。如規(guī)范智能審查、3D模型智能重建、面向應(yīng)急逃生、無障礙等特定應(yīng)用場景的信息智能提取等。這些基于圖紙的智慧應(yīng)用，其核心挑戰(zhàn)就是對圖紙內(nèi)容的有效識別和理解。 2. 解決方案 清華大學(xué)軟件學(xué)院BIMChecker Group，自主研發(fā)了“圖智”-PDF工程圖AI識別與審查重建系統(tǒng)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和工程領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識應(yīng)用的有效融合，解決了現(xiàn)實PDF工程圖紙信息高分辨率、高密度、相互遮擋等識別難題，實現(xiàn)了對建筑平面圖圖元和空間布局的智能識別和結(jié)構(gòu)化表達。主要特點如下。 1） 適用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及倉庫、廠房等工業(yè)建筑； 2） 支持建筑設(shè)計說明、表格、建筑平面圖的一鍵式AI識別； 3） 支持Revit模型一鍵生成和面向《建筑設(shè)計防火規(guī)范》的一鍵審查； 4）支持對現(xiàn)有防火條文、其他國家規(guī)范、企業(yè)規(guī)范的修改和自定義，系統(tǒng)的審查算法可自動適配更新。 合作需求 尋找在AI審圖、室內(nèi)矢量模型重建、圖紙?zhí)囟ㄐ畔⒅悄芴崛〖捌渌趫D紙的智能應(yīng)用場景方面有需求的合作方；開展系統(tǒng)的應(yīng)用推廣、定制化圖紙內(nèi)容識別服務(wù)等內(nèi)容，為各類下游應(yīng)用、平臺提供核心AI圖紙理解技術(shù)支撐。合作方需具備項目或資金支持。

本項目主要采用生物衍生肌腱構(gòu)建下頸椎后路動態(tài)穩(wěn)定系統(tǒng)裝置。采用臨床自愿捐獻的人體肌腱進行脫細胞、凍干制備直徑3mm,長度不等的生物衍生肌腱材料，進行體外對照實驗和動物模型活體對照實驗。研究發(fā)現(xiàn)這種材料通過創(chuàng)新的頸椎后路固定方式，使頸椎在前屈時提供足夠動態(tài)穩(wěn)定性，在左右側(cè)屈、旋轉(zhuǎn)及后伸運動中并不限制其正常運動，較好的模擬后方韌帶復(fù)合體的功能。同時，動物實驗證明，此種裝置修復(fù)動物下頸椎后方連接結(jié)構(gòu)損傷,均表現(xiàn)出良好的修復(fù)能力。組織學(xué)及免疫組化檢查證明無大量淋巴細胞細胞浸潤,細胞呈梭形,纖維組織排列整齊、均勻,可見毛細血管增生，植入裝置保持了活力。故采用生物衍生材料的頸椎后路動態(tài)穩(wěn)定系統(tǒng)能在體內(nèi)長期存活,能夠重建后柱穩(wěn)定并保留部分運動功能。

一種基于糾刪碼的數(shù)據(jù)塊重建方法，屬于計算機存儲技術(shù)領(lǐng)域， 解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)塊修復(fù)方法需要傳輸大量數(shù)據(jù)的問題，以減少重建數(shù)據(jù) 的傳輸量。本發(fā)明包括數(shù)據(jù)分塊步驟、構(gòu)造生成矩陣 G 步驟、生成校 驗塊步驟、檢查數(shù)據(jù)塊狀態(tài)步驟、構(gòu)造修復(fù)矩陣步驟和修復(fù)數(shù)據(jù)塊步 驟。本發(fā)明將原始文件分為 k 個數(shù)據(jù)塊，將每個數(shù)據(jù)塊繼續(xù)等分為 r 個數(shù)據(jù)片；k 個數(shù)據(jù)塊編碼為 m 個校驗塊，每個校驗塊也包含 r 個校 驗片。重建任意一個數(shù)據(jù)塊時，從剩

成果描述：本發(fā)明公開了一種橋上移動車輛模型三維抗風(fēng)試驗裝置，支架上固定有橋梁模型，支架上端和橋梁模型之間形成空腔，在空腔內(nèi)設(shè)置有支座，且支座固定在支架上，支座上固定有直線模組；橋梁模型沿車輛模型運動方向設(shè)置有橋面開槽，橋面開槽內(nèi)安裝有彈性橡皮；測力支架通過橋面開槽，其一端固定于直線模組上的滑臺，另一端固定位于橋面的測力天平，測力天平連接車輛模型；直線模組的傳動連接軸連接到伺服電機，驅(qū)動滑臺移動，實現(xiàn)車輛模型的移動。本發(fā)明減小了裝置在加工過程中的制造安裝誤差，提高了車輛在移動過程中的動態(tài)穩(wěn)定性。市場前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：技術(shù)先進，性價比較高。

本發(fā)明公開了一種橋上移動車輛模型三維抗風(fēng)試驗裝置，支架上固定有橋梁模型，支架上端和橋梁模型之間形成空腔，在空腔內(nèi)設(shè)置有支座，且支座固定在支架上，支座上固定有直線模組；橋梁模型沿車輛模型運動方向設(shè)置有橋面開槽，橋面開槽內(nèi)安裝有彈性橡皮；測力支架通過橋面開槽，其一端固定于直線模組上的滑臺，另一端固定位于橋面的測力天平，測力天平連接車輛模型；直線模組的傳動連接軸連接到伺服電機，驅(qū)動滑臺移動，實現(xiàn)車輛模型的移動。本發(fā)明減小了裝置在加工過程中的制造安裝誤差，提高了車輛在移動過程中的動態(tài)穩(wěn)定性。

XM-116頭顱骨模型 ? XM-116頭顱骨模型可以拆分為顱蓋、顱底和下頜骨3部分，并有3顆可拆下牙：切牙、尖牙、磨齒，顯示顱骨形態(tài)毗鄰和顱底的內(nèi)、外、前和側(cè)面的結(jié)構(gòu)和形態(tài)及骨性標志。 尺寸：自然大，19×15×21cm 材質(zhì)：PVC材料

XM-515下頜下三角解剖模型 ? XM-515下頜下三角解剖模型顯示舌神經(jīng)、舌下神經(jīng)分布及解剖關(guān)系等。 尺寸：自然大，15×20×8cm 材質(zhì)：PVC材料