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XM-F23帶有胎兒頭的骨盆模型 ? 功能特點： ■ XM-F23帶有胎兒頭的骨盆模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型由一個女性骨盆和兩個可互換的胎兒頭部組成。 ■ 兩個互換的胎兒頭顱，一個為足月兒，一個為早產兒。 ■ 胎兒頭顱可清晰觸及每個顱縫和前后囟門。 ■ 胎兒頭固定于活動拉桿通過骨盆，可觀察到分娩時胎兒與骨盆的位置關系。 ■ 可直觀的演示銜接、下降、俯屈、內旋轉、仰伸、復位及外旋轉、胎兒娩出等整個分娩過程。 ■ 可以用來演示分娩時產鉗、胎兒吸引器的使用。

XM-F55高級分娩與母子急救模擬人 ? 一、模型特點： ■ XM-F55高級分娩與母子急救模型是一個全面的教學系統，它將高級分娩與急救模擬人（母體）和新生兒模型（分娩用）結合起來，針對產科基本要求，完成完整的分娩與急救綜合技能操作訓練過程。 ■ 具有自動分娩系統、胎兒和胎盤娩出、進行產前宮頸檢查和產后會陰切開縫合、產前孕婦和胎兒以及產后母體和新生兒的護理、產婦腹壁可移動、多種胎兒心音聽診以及產婦心肺復蘇等多項功能，便于演示觀察和徒手操作產婦分娩過程。 ■ 可以模仿訓練正常分娩過程和難產分娩過程以及助產和會陰保護、切開縫合技術等綜合技能訓練。 ■ 模型為仿真皮膚，活動的關節，形象逼真，可移動更換的腹壁，外觀與孕婦人體相似，具有視覺和觸覺真實的感受。 ■ 適用于高等醫學院校、護理學院、中專護士、助產士、衛生等專業學員、臨床婦產科醫護人員、基層衛生單位臨床教學示教及學員實踐操作訓練，也是臨床婦產科實習培訓的理想教具之一。 ? 二、模型組成： ■ 分娩與成人急救用母體 ■ 急救與護理用新生兒 ■ 分娩用胎兒 ■ 分娩過程及胎兒心音控制器 ■ 成人CPR電子顯示器 ■ 模擬宮頸口 ■ 6個階段產前宮頸變化與產道關系模塊 ■ 產后48小時子宮 ■ 用于產后會陰切開縫合的模塊 ■ 模擬胎盤/臍帶 ■ 利奧波德練習提升”軟墊” ■ 其他輔助用具 ? 三、母體功能： ■ 機械傳動裝置配有兩支機械適配器用于連接分娩用模擬胎兒，胎兒與適配器、適配器與適配器、適配器與傳動裝置間均有彈性緊固裝置，傳動裝置上端和下端均有系統保護性行程開關。 ■ 分娩過程與胎兒心音控制器可暫停、初始化、開始、繼續產程，可根據需要選擇分娩速度，共1-4四檔。 ■ 胎心音聽診：可設置胎兒心音頻率和音量，心率為“80-180”區間可調。 ■ 可模擬頭位產、臀位產、產道狹窄、臍帶繞頸、胎盤前置等。 ■ 配有仿真宮頸。 ■ 配有利奧波德練習提升“軟墊”，可進行利奧波德手法練習。 ■ 配有產前宮頸變化與產道關系變化模塊可裝配到母體上進行訓練： · 階段一：宮頸口沒有擴張、宮頸管沒有消失、胎頭與坐骨棘平面位置關系為-5。 · 階段二：宮頸口擴張2cm、宮頸管消失50%、胎頭與坐骨棘平面位置關系為-4。 · 階段三：宮頸口擴張4cm、宮頸管完全消失、胎頭與坐骨棘平面位置關系為-3。 · 階段四：宮頸口擴張5cm、宮頸管完全消失、胎頭與坐骨棘平面位置關系為0。 · 階段五：宮頸口擴張7cm、宮頸管完全消失、胎頭與坐骨棘平面位置關系為+2。 · 階段六：宮頸口擴張10cm、宮頸管完全消失、胎頭與坐骨棘平面位置關系為+5。 ■ 可測量胎頭的下降和宮口開大情況。 ■ 可模擬多種胎盤位置。 ■ 母親手臂可建立靜脈通絡，用以給藥和營養。 ■ 外陰縫合練習模塊，分左下、正中、右下三個切口位置。 ■ 氣管插管訓練。 ■ CPR訓練： · 高級分娩與母子急救模擬人可進行人工呼吸和心外按壓、電子監測操作數據，并有錯誤的報警提示。 · 電子監測吹氣量、吹氣次數、吹氣頻率、按壓部位、按壓頻率和按壓深度。 ■ 手動模擬頸動脈搏動。 ? 四、新生兒功能： ■ 靜脈穿刺功能：可進行新生兒頭皮靜脈穿刺、手臂靜脈穿刺，靜脈穿刺時有落空感，穿刺成功時有回血產生。 ■ 護理功能：眼清洗滴藥，進行新生兒清洗、包扎。 ■ 可經口鼻插管，進行嬰兒吸痰、氣管插管、洗胃。 ■ 可進行嬰兒臍帶護理、頭皮靜脈穿刺、手臂靜脈穿刺，穿刺時有落空感，有回血產生。 ■ 可進行新生兒心肺復蘇：支持口對口、口對鼻、簡易呼吸器對口等多種通氣方式。

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本發明公開了一種快速互相關灰度圖像匹配方法與裝置，用于 在灰度目標圖像中查找目標圖案的位置與方向，所述方法包括：對模 板圖像進行極坐標轉換；獲取灰度目標圖像中目標圖案的外接盒，將 其定義為目標圖案搜索區；在目標圖案搜索區中選取與模板圖像同樣 大小的匹配區域，對所述匹配區域進行極坐標轉換，計算所述匹配區 域一維數據與所述模板圖像一維數組的相關性；直至對所有的匹配區 域均完成相關性計算，選取相關性最大的匹配區域作為目標圖案，獲 取所述目標圖案的位置與方向。通過本發明方法，從而縮小匹配的搜 索范圍，提高匹配速度，并且通過極坐標形式的歸一化互相關計算， 實現目標圖像±180 度全角度匹配。 

本發明公開了一種基于不變量特征匹配的車輛測速方法，其包括步驟：（1）確定兩幅初始圖像中車輛大致區域圖像；（2）提取兩幅車輛大致區域圖像的特征點，獲得兩組不變量特征點的集合；（3）在兩組特征點集合中進行特征匹配，得到兩幅車輛大致區域圖像的匹配特征點集合；（4）計算每一對匹配特征點在車輛縱向方向上的相對距離；（5）對所有匹配特征點進行聚類，聚類中心處的相對距離即為車輛在圖像中的移動距離；（6）將圖像距離轉化為車輛實際的行駛距離，除以獲取兩幀圖像的時間差得到車輛速度。本發明解決了運動物體在圖像中的精確定位

本發明公開了一種基于輪詢自匹配的網絡監測方法及裝置，由可調光源為待監測的鏈路內調制并出射一個與待監測鏈路相對應的監測脈沖序列，利用接收處理及控制單元發出的指令逐個完成對待監測的鏈路狀態識別。本發明方法能夠有效地對無源光網絡中各分支光纖鏈路實現監測，在接收端，通過監測脈沖序列與終端編碼器匹配時形成的獨有信號特征來判別各分支光纖鏈路的狀態。同時，該裝置具有結構簡單，能有效降低系統及用戶成本。

本發明公開了一種基于決策判斷 Hausdorff 距離的圖像匹配方法，包括：（a）讀取模板圖像和待匹配圖像，并獲取相應的有限像素點集；（b）設定匹配閾值和搜索閾值，然后將模板圖像在待匹配圖像中執行平移搜索，在此過程中：當兩者之間對應點的最小距離均小于匹配閾值時，則取所有最小距離的平均值作為兩者之間的 Hausdorff 距離；反之，則取最小距離中的最大值作為兩者之間的 Hausdorff 距離；（c）對所有搜索點的 Hausdorff 距離取其最小值并與匹配閾值相比較，由

本發明公開了一種基于距離方差最小的工件點云匹配算法，包 括以下步驟：(1)分別構建測量模型點云和帶法矢的設計模型點云：(2) 尋找最近點點集及最近點法矢集合；(3)根據余量要求，建構基于距離 方差的目標函數：(4)通過目標函數求解測量模型與設計模型間的剛體 變換參數，并利用剛體變化參數更新測量點云，實現點云匹配。本發 明中的基于距離方差最小的點云匹配算法，對于工件存在余量的情況， 不論凹面和凸面的余量是相等，還是呈差值或者比值關系，均能較好 的得到點云匹配的結果，迭代效率高、匹配準確性好。 

本發明公開了一種快速互相關灰度圖像匹配方法與裝置，用于在灰度目標圖像中查找目標圖案的位置與方向，所述方法包括：對模板圖像進行極坐標轉換；獲取灰度目標圖像中目標圖案的外接盒，將其定義為目標圖案搜索區；在目標圖案搜索區中選取與模板圖像同樣大小的匹配區域，對所述匹配區域進行極坐標轉換，計算所述匹配區域一維數據與所述模板圖像一維數組的相關性；直至對所有的匹配區域均完成相關性計算，選取相關性最大的匹配區域作為目標圖案，獲取所述目標圖案的位置與方向。通過本發明方法，從而縮小匹配的搜索范圍，提高匹配速度，并且通過